SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包。 SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。

SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。 SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。与其功能相类似的软件还有 MATLAB、GNU Octave 和 Scilab。 SciPy 目前在 BSD 许可证下发布。

Scipy 依赖于 Numpy，Scipy 包含的功能：最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解器等。

应用场景：Scipy 是高端科学计算工具包，用于数学、科学、工程学等领域。

Scipy 高级科学计算库：和 Numpy 联系很密切，Scipy 一般都是操控 Numpy 数组来进行科学计算、统计分析，所以可以说是基于 Numpy 之上了。Scipy 有很多子模块可以应对不同的应用，例如插值运算，优化算法等等。SciPy 则是在 NumPy 的基础上构建的更为强大，应用领域也更为广泛的科学计算包。正是出于这个原因，SciPy 需要依赖 NumPy 的支持进行安装和运行。

Scipy 是世界上著名的 Python 开源科学计算库，建立在 Numpy 之上。它增加的功能包括数值积分、最优化、统计和一些专用函数。 SciPy 函数库在 NumPy 库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。例如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等等。

Scipy 是基于 Numpy 构建的一个集成了多种数学算法和方便的函数的 Python 模块。通过给用户提供一些高层的命令和类，SciPy 在 python 交互式会话中，大大增加了操作和可视化数据的能力。通过 SciPy，Python 的交互式会话变成了一个数据处理和一个 system-prototyping 环境，足以和 MATLAB，IDL，Octave，R-Lab，以及 SciLab 抗衡。 更重要的是，在 Python 中使用 SciPy，还可以同时用一门强大的语言————Python 来开发复杂和专业的程序。用 SciPy 写科学应用，还能获得世界各地的开发者开发的模块的帮助。从并行程序到 web 到数据库子例程到各种类，都已经有可用的给 Python 程序员了。这些强大的功能，SciPy 都有，特别是它的数学库。

Scipy 是在 Python 的 NumPy 扩展上构建的数学算法和方便函数的集合。它通过为用户提供高级命令和类来操作和可视化数据，为交互式 Python 会话添加了强大的功能。有了 SciPy，交互式 Python 会话就变成了一个数据处理和系统原型环境，可以与 MATLAB、IDL、Octave、R-Lab 和 SciLab 等系统相匹敌。

以 Python 为基础的 SciPy 的另一个好处是，它还提供了一种强大的编程语言，可用于开发复杂的程序和专门的应用程序。使用 SciPy 的科学应用程序受益于世界各地的开发人员在软件领域的许多小众领域中开发的附加模块。从并行编程到 web 和数据库的子例程和类，Python 程序员都可以使用。除了 SciPy 中的数学库之外，所有这些功能都是可用的。