SciPy，发音为Sigh Pi，是一个科学的 python 开源代码，在 BSD 许可下分发的库，用于执行数学，科学和工程计算。
SciPy 库依赖于 NumPy，它提供了便捷且快速的N维数组操作。SciPy 库的构建与 NumPy 数组一起工作，并提供了许多用户友好和高效的数字实践，例如:数值积分和优化的例程。它们一起运行在所有流行的操作系统上，安装快速且免费。NumPy 和SciPy 易于使用，但强大到足以依靠世界上一些顶尖的科学家和工程师。
SciPy 子包
SciPy 被组织成覆盖不同科学计算领域的子包。这些总结在下表中 -
| 子包 | |
|---|---|
| scipy.cluster | 矢量量化/Kmeans |
| scipy.constants | 物理和数学常数 |
| scipy.fftpack | 傅里叶变换 |
| scipy.integrate | 集成例程 |
| scipy.interpolate | 插值 |
| scipy.io | 数据输入和输出 |
| scipy.linalg | 线性代数例程 |
| scipy.ndimage | n 维图像包 |
| scipy.odr | 正交距离回归 |
| scipy.optimize | 优化 |
| scipy.signal | 信号处理 |
| scipy.sparse | 稀疏矩阵 |
| scipy.spatial | 空间数据结构和算法 |
| scipy.special | 任何特殊的数学函数 |
| scipy.stats | 统计 |
数据结构
SciPy 使用的基本数据结构是由 NumPy 模块提供的多维数组。NumPy 为线性代数，傅立叶变换和随机数生成提供了一些功能，但与 SciPy 中等效函数的一般性不同。
