SciPy Benutzerhandbuch

SciPy ist eine Sammlung mathematischer Algorithmen und praktischer Funktionen, die auf NumPy aufbaut. Es erweitert Python erheblich, indem es dem Benutzer High-Level-Befehle und Klassen für die Datenmanipulation und -visualisierung zur Verfügung stellt.

Unterpakete und Benutzerhandbücher

SciPy ist in Unterpakete unterteilt, die verschiedene wissenschaftliche und technische Domänen abdecken. Diese sind in der folgenden Tabelle zusammengefasst, wobei das Benutzerhandbuch in der Spalte Beschreibung und Benutzerhandbuch (falls verfügbar) verlinkt ist.

Unterpaket	Beschreibung und Benutzerhandbuch
cluster	Clustering-Algorithmen
constants	Physikalische und mathematische Konstanten
differentiate	Werkzeuge zur Differentiation mittels finiter Differenzen
fft	Fourier-Transformationen (scipy.fft)
fftpack	Schnelle Fourier-Transformationsroutinen (veraltet)
integrate	Integration (scipy.integrate)
interpolate	Interpolation (scipy.interpolate)
io	Datei-IO (scipy.io)
linalg	Lineare Algebra (scipy.linalg)
ndimage	Mehrdimensionale Bildverarbeitung (scipy.ndimage)
odr	Orthogonale Distanzregression
optimize	Optimierung (scipy.optimize)
signal	Signalverarbeitung (scipy.signal)
sparse	Sparse Arrays (scipy.sparse)
spatial	Räumliche Datenstrukturen und Algorithmen (scipy.spatial)
special	Spezialfunktionen (scipy.special)
stats	Statistik (scipy.stats)

Es gibt auch zusätzliche Benutzerhandbücher für diese Themen

• Sparse Eigenwertprobleme mit ARPACK - Löser für Eigenwertprobleme mit iterativen Methoden

• Komprimierte Sparse-Graph-Routinen (scipy.sparse.csgraph) - Komprimierte Sparse-Graph-Routinen

Anleitungen zur Organisation und zum Importieren von Funktionen aus SciPy-Unterpaketen finden Sie in den Richtlinien für den Import von Funktionen aus SciPy.

Informationen zur Unterstützung der parallelen Ausführung und Threadsicherheit finden Sie unter Unterstützung für parallele Ausführung in SciPy und Threadsicherheit in SciPy.