SciPy 安装使用教程

一、SciPy 简介

SciPy（Scientific Python）是基于 NumPy 的开源科学计算库，提供了数值积分、优化、信号处理、线性代数、统计分析等高级科学计算功能。它是构建 Python 科学计算生态系统的核心组件之一，常用于科研、工程、数据分析等领域。

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二、安装 SciPy

2.1 使用 pip 安装（推荐）

pip install scipy

2.2 使用 Anaconda 安装（科学计算推荐）

conda install scipy

2.3 验证安装

import scipy
print(scipy.__version__)

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三、SciPy 子模块简介

模块	作用说明
scipy.integrate	积分计算
scipy.optimize	函数优化与最小值求解
scipy.stats	概率分布与统计测试
scipy.linalg	线性代数运算（比 NumPy 更丰富）
scipy.fft	傅里叶变换
scipy.signal	信号处理
scipy.spatial	空间数据结构与计算几何
scipy.cluster	聚类算法

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四、使用示例

4.1 数值积分

from scipy import integrate
result, _ = integrate.quad(lambda x: x**2, 0, 1)
print(result)  # 输出 1/3 ≈ 0.333

4.2 函数最小值

from scipy import optimize
f = lambda x: x**2 + 10*np.sin(x)
res = optimize.minimize(f, x0=0)
print(res.x)

4.3 统计分析

from scipy import stats
data = [2, 4, 6, 8, 10]
print(stats.mean(data))
print(stats.variation(data))  # 变异系数

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五、线性代数计算

from scipy import linalg
import numpy as np

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([1, 2])
x = linalg.solve(A, b)
print(x)

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六、信号处理

from scipy import signal
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 1, 500)
y = signal.sawtooth(2 * np.pi * 5 * x)

plt.plot(x, y)
plt.title("Sawtooth 波形")
plt.show()

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七、空间与距离计算

from scipy.spatial import distance

a = [1, 2]
b = [4, 6]
print(distance.euclidean(a, b))  # 欧几里得距离

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八、常见问题

Q1: 报错 ModuleNotFoundError: No module named 'scipy'？

请确保正确安装了 scipy：

pip install scipy

或者使用 conda 安装：

conda install scipy

Q2: 安装太慢？

可尝试使用清华镜像源：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scipy

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九、学习资源推荐

• SciPy 官方文档
• SciPy 教程（菜鸟教程）
• Python 科学计算手册
• 《Python 科学计算》 作者：Travis Oliphant

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