Scipy庫是Python生態(tài)系統(tǒng)中一個隱藏的 「高手」 ，實力強大，歷史悠久，卻不那么為人熟知。

其實，它早就在 「數(shù)學」 和 「科學計算」 領域廣泛使用，正是由于其專業(yè)性比較強，所以不像pandas，numpy等庫那么廣為人知。

1. Scipy是什么

Scipy誕生于2001年，由 John Kaster 和其他一些科學計算領域的專家和開發(fā)者共同創(chuàng)建。

最初，Scipy 的主要目的是為了提供一個更加高效的數(shù)學庫，以替代當時流行的 MATLAB 庫，
不過，隨著時間的推移，Scipy 的功能不斷擴展。

Scipy 是基于 NumPy 的科學計算庫，它提供了一系列高效的數(shù)學函數(shù)和工具，可以極大地提高開發(fā)者的效率和生產(chǎn)力。

相比于 NumPy，Scipy 提供了更加豐富的功能，包括線性代數(shù)、優(yōu)化、統(tǒng)計學、信號處理、圖像處理等。

這些功能使得開發(fā)者可以更加方便地處理復雜的數(shù)學和科學計算問題。

此外，Scipy 還與 NumPy 和 Matplotlib 等其他 Python 庫高度集成，可以方便地進行數(shù)據(jù)處理和可視化。

Scipy 針對復雜的數(shù)學和科學計算問題，提供了豐富的功能，
隨著我們在數(shù)據(jù)分析領域的深入學習，將會越來越體會到Scipy帶來的便利性。

2. Scipy子模塊

Scipy的子模塊隨著版本的更新也會進行一些調(diào)整，在當前最新的v1.11.1版本中，
包含的子模塊有：

除了前三個子模塊是通用模塊，后面的都是針對某個特定的科學領域的子模塊。

接下來Scipy基礎系列的文章中，將會依次介紹各個子模塊。

從整體上把握Scipy，會在我們進行特定領域的數(shù)據(jù)分析時，提供極大的助力。