SciPy

提示：此條目頁的主題不是ScientificPython。

SciPy是一個開源的Python算法庫和數學工具包。SciPy包含的模塊有最優化、線性代數、積分、插值、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算。

SciPy

繪製貝塞爾函數並尋找其局部極大值的示例。
原作者	Travis Oliphant（英語：Travis Oliphant）, Pearu Peterson, Eric Jones
開發者	社區項目
首次發布	約2001年
當前版本	1.14.1[1]（2024年8月21日，2個月前）
源代碼庫	github.com/scipy/scipy
操作系統	跨平台
類型	數學軟件
許可協議	BSD許可證
網站	http://www.scipy.org/

SciPy目前在BSD許可證下發布。它的開發最初由Enthought（英語：Enthought）資助。與其功能相類似的軟件還有MATLAB、GNU Octave和Scilab。

組成

SciPy工具包是Python科學計算的核心，其功能根據功能分成如下子包：

• cluster（聚類）：層次聚類，向量量化，K-均值聚類。
• constants（常數）：物理常數和換算係數。
• datasets（數據集）：裝載SciPy數據集。
• fft：快速離散傅里葉變換算法。
• fftpack（fft包）：遺留的離散傅里葉變換接口。
• integrate（積分）：數值積分工具。
• interpolate（插值）：插值工具。
• io：數據輸入輸出，支持讀寫MATLAB文件、讀IDL文件、讀寫Matrix Market（英語：Matrix Market exchange formats）文件、非格式化FORTRAN文件、netCDF的CDF-1與CDF-2格式文件、Harwell-Boeing（英語：Harwell-Boeing file format）文件、WAV聲音文件和讀Arff文件。
• linalg：線性代數工具。
• misc（雜項）：雜項例如示例圖片。
• ndimage（n-維圖像）：用於多維圖像處理的函數。
• ODR：正交距離回歸（英語：Total_least_squares）（Orthogonal Distance Regression）的類與算法。
• optimize（優化）：優化算法例如線性規劃。
• signal（信號）：信號處理工具。
• sparse（稀疏）：稀疏矩陣及相關算法。
• spatial（空間）：空間結構有關算法如k-d樹、最鄰近搜索、凸包等。
• special（特殊）： 特殊函數。
• stats（統計）：統計函數，如概率分布、匯總統計量（英語：Summary statistics）、頻率統計量、假設檢驗、相關、重抽樣、蒙特卡羅方法、列聯表。

早先版本中的weave（編織）模塊，用於在Python代碼中包含C/C++代碼的工具，現已棄用，被Cython取代^[2]。

數據結構

SciPy的基礎數據結構是由NumPy模塊提供的多維陣列。NumPy提供了一些有關線性代數、傅里葉變換和隨機數生成的函數，但不具備SciPy中對應函數的通用性。NumPy還可以作為任意數據類型的高效多維數據容器，這使得NumPy可以快速無縫地和眾多數據庫集成。 舊版SciPy使用Numeric作為陣列類型，但現已棄用，新版SciPy改用Numpy實現的陣列。^[3]

歷史

在1990年代，Python引入了用於數值計算的陣列類型Numeric（這個包最終被Travis Oliphant（英語：Travis_Oliphant）編寫的NumPy取代）；此後，擴展模塊數量不斷增加，許多人對一個完整的科學技術計算環境感興趣。2001年，Travis Oliphant、Eric Jones和Pearu Peterson合併了他們編寫的代碼，並將結果包命名為SciPy。新創建的包對Numeric數據結構提供了常見數值運算。此後不久，Fernando Pérez發布了IPython（增強型交互式shell，在科學計算界廣泛使用）；John Hunter發布了Matplotlib（2D繪圖庫）的第一個版本，SciPy環境繼續增長，並增加了更多用於科學計算的工具。^[4][5][6]

參考文獻

1. Release 1.14.1. 2024年8月21日 [2024年8月27日].
2. SciPy 0.15.0 Release Notes — SciPy v1.6.2 Reference Guide. docs.scipy.org. [2021-04-13]. （原始內容存檔於2021-04-13）.
3. NumPy Homepage. [2023-03-10]. （原始內容存檔於2011-04-14）.
4. History of SciPy. [2023-03-10]. （原始內容存檔於2015-07-09）.
5. Guide to NumPy (PDF). [2023-03-10]. （原始內容存檔 (PDF)於2013-10-19）.
6. Python for Scientists and Engineers. [2023-03-10]. （原始內容存檔於2019-02-19）.

外部連結

• SciPy官方網站（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
• Dave Kuhlman的SciPy課程大綱
• SciPy API參考（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）