SciPy 建立在哪些核心包之上？
SciPy 建立在以下核心包之上 -
Python - Python 是一种通用编程语言，是动态类型和解释的。它非常适合交互式工作和快速原型制作。编写 AI 和 ML 应用程序也很强大。
NumPy - NumPy 是 SciPy 的基本 N 维数组包，它使我们能够有效地处理数值数组中的数据。它是数值计算的基本包。
Matplotlib - Matplotlib 用于从数据创建全面的二维图表和绘图。它还为我们提供了基本的 3 维绘图。
SciPy 库 - 它是核心包之一，为我们提供了许多用户友好且高效的数值例程。数值程序包括用于积分、插值、优化、线性代数和统计的程序。
除此之外，SciPy 还包括用于数据管理和计算、高效和高性能计算以及质量保证的专用工具。这些工具描述如下 -
数据管理和计算工具
Pandas - Pandas 是一个开源 Python 包，用于组织和分析我们的数据。它为我们提供了高性能且易于使用的数据结构。
SymPy - 此工具用于符号数学。
NetworkX - 此工具集用于分析复杂网络。
scikit-image - 顾名思义，它包括图像处理算法。
scikit-learn - Scikit-learn 为我们提供了高效的机器学习和统计建模工具，包括分类、回归、聚类和降维。
PyTables 和 h5py - 这两个工具都用于访问以 HDF5 格式存储的数据。
提高生产力和高性能计算的工具
IPython - 它是一个丰富的交互界面，可让用户快速处理数据。
Jupyter notebook - 它在 Web 浏览器中提供 IPython 功能。使用 Jupyter notebook，我们可以以可重现的形式记录我们的计算。
Cython - 它帮助我们扩展 Python 语法以与 C/C++ 库集成。
质量保证工具
鼻子 - 它是一个用于测试 Python 代码的丰富框架。
numpydoc - 此工具用于记录科学 Python 库。
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