SciPy - 前言

SciPy 教程

SciPy 是一个强大的开源 Python 库，用于科学和技术计算。它建立在 NumPy 库之上，NumPy 提供快速的 N 维数组操作。SciPy 的主要目的是提供大量用户友好且高效的数值例程，例如用于数值积分、优化、统计、信号处理、线性代数、图像处理等的例程。本教程介绍了 SciPy 的基本概念，并探讨了一些最常用的模块。

目标读者

本教程专为希望学习如何将 SciPy 用于科学和工程任务的程序员、学生、研究人员和工程师设计。它假设您对 Python 有基本了解，并熟悉基本的编程概念。虽然并非严格要求，但事先接触过 NumPy 将会大有裨益，因为 SciPy 大量使用 NumPy 数组进行操作。

先决条件

在开始本教程之前，您应该具备 Python 3 的基本使用知识。熟悉基本的数学概念（例如，代数、微积分）将有助于理解 SciPy 各个模块的应用。由于 SciPy 构建在 NumPy 之上，因此理解 NumPy 的 ndarray 对象及其操作对于有效使用 SciPy 至关重要。如果您是 NumPy 的新手，建议先回顾一下基本的 NumPy 教程。