数据科学（Scipy）

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：

特定功能的子模块

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 
import scipy 
from scipy import stats

验证下scipy是否安装成功

face = scipy.misc.face()
face.shape 
face.dtype

import matplotlib.pyplot as plt 
plt.gray() 
plt.imshow(face) 
plt.show()

scipy安装验证

生成矩阵和矩阵计算

a = scipy.mat([1, 2, 3]) 
b = scipy.mat([4, 5, 6]) 
c = a + b 
d = a * 4 
e = a - b

矩阵计算

统计均值、方差、中位数、最大值和最小值

# 均值 
scipy.mean(num_friends)
# 方差 
scipy.var(num_friends)
# 中位数 
scipy.median(num_friends)
# 最大值 
np.max(num_friends)
# 最小值 
np.min(num_friends)