SciPy是基于NumPy开发的高级模块，它提供了许多数学算法和函数的实现，用于解决科学计算中的一些标准问题。例如数值积分和微分方程求解，扩展的矩阵计算，最优化，概率分布和统计函数，甚至包括信号处理等。
作为标准科学计算程序库，SciPy类似于Matlab的工具箱，它是Python科学计算程序的核心包，它用于有效地计算NumPy矩阵，与NumPy矩阵协同工作。
SciPy库由一些特定功能的子模块构成，如下表所示：
| 模块 | 功能 |
|---|---|
| cluster | 矢量量化 / K-均值 |
| constants | 物理和数学常数 |
| fftpack | 傅里叶变换 |
| integrate | 积分程序 |
| interpolate | 插值 |
| io | 数据输入输出 |
| linalg | 线性代数程序 |
| ndimage | n维图像包 |
| odr | 正交距离回归 |
| optimize | 优化 |
| signal | 信号处理 |
| sparse | 稀疏矩阵 |
| spatial | 空间数据结构和算法 |
| special | 任何特殊数学函数 |
| stats | 统计 |
以上子模块全依赖于NumPy且相互独立，导入NumPy和这些SciPy模块的标准方式如下，示例代码：
>>>import numpy as np
>>>from scipy import stats
以上代码表示从SciPy模块中导入stats子模块，SciPy的其他子模块导入方式与之相同，限于机器学习研究领域及篇幅限制，本章将重点介绍linalg、optimize、interpolate及stats模块。
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