Scipy系列目录

Python科学计算和数据分析库系列目录

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Scipy简介

Scipy是基于Numpy的科学计算工具库，方便、易于使用、专为科学和工程设计，是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包。

Scipy提供了许多用户友好和高效的高阶方法，如插值，积分，统计，优化，图像处理等等。

Scipy包含Matlab的大多计算功能（Simulink和行业库除外），和数据处理的关系不大，数值计算或者工程研究应用更多一些。

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# Scipy系列目录

• Scipy系列（一）：常数、IO和特殊函数
• Scipy系列（二）：线性代数及积分
• [Scipy系列（三）：统计]
• [Scipy系列（四）：插值]
• [Scipy系列（五）：稀疏矩阵、空间数据结构及算法]
• [Scipy系列（六）：优化、聚类和正交距离回归]
• [Scipy系列（七）：傅里叶变换及信号处理]
• [Scipy系列（八）：图像处理]

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Scipy共包含16个模块，为方便学习，个人将其分为4类：

Scipy包含的模块

序号	模块	说明
1	scipy.constants	数学物理常量
2	scipy.io	数据输入输出
3	scipy.special	特殊数学函数
4	scipy.interpolate	插值
5	scipy.stats	统计函数
6	scipy.linalg	线性代数
7	scipy.integrate	积分
8	scipy.optimize	优化算法
9	scipy.cluster	聚类(向量量化,K-Means算法)
10	scipy.odr	正交距离回归
11	scipy.sparse	稀疏矩阵
12	scipy.spatial	空间数据结构和算法
13	scipy.signal	信号处理
14	scipy.fft	快速傅里叶变换
15	scipy.misc	杂项(简单图像示例，求导等)
16	scipy.ndimage	N 维图像

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个人总结，部分内容进行了简单的处理和归纳，如有谬误，希望大家指出，持续修订更新中。

修订历史版本见：https://github.com/hustlei/AI_Learning_MindMap

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