【Python】100个Scipy使用小技巧，让你精通Python科学计算

机器学习初学者 23小时前

本文整理了100个SciPy实用技巧，涵盖Python科学计算的方方面面。从基础的库导入、安装到高级的积分、微分、线性代数、信号处理、统计分析、图像处理等，全方位展示SciPy的强大功能。这些技巧能帮助科研人员和开发者在物理实验数据处理、经济趋势预测、图像信号分析等领域更高效地解决问题，提升科学计算能力。

💡 **SciPy 基础操作**: 学习如何导入SciPy库，使用`pip install scipy`安装，以及通过`scipy.__version__`查看版本号。掌握从SciPy导入特定模块，如`from scipy import stats`，以及获取物理和数学常数的方法。

📐 **积分与微分**: 掌握使用`scipy.integrate.quad()`进行积分，利用`dblquad()`执行二重积分，并通过`scipy.misc.derivative()`对函数进行数值微分。

🧮 **线性代数与稀疏矩阵**: 学习使用`scipy.linalg.solve()`求解线性方程组，利用`scipy.linalg.det()`计算矩阵的行列式，以及使用`scipy.linalg.eig()`计算特征值和特征向量。同时，掌握创建稀疏矩阵和进行稀疏矩阵运算的方法。

📈 **插值与曲线拟合**: 运用`scipy.interpolate.interp1d()`对数据点进行插值，通过`scipy.interpolate.splrep()`使用样条函数进行平滑插值。利用`scipy.optimize.curve_fit()`进行曲线拟合，并使用`scipy.stats.linregress()`进行线性回归。

📊 **信号处理与傅里叶变换**: 掌握使用`scipy.signal.lfilter()`应用数字滤波器，通过`scipy.signal.find_peaks()`检测信号中的峰值。学习使用`scipy.signal.convolve()`进行卷积运算，以及利用`scipy.fft.fft()`和`scipy.fft.ifft()`进行傅里叶变换。

学研君 2025-06-20 12:03 浙江

速收藏！100 个 SciPy 技巧带你玩转科学计算。在Python科学计算领域，SciPy（Python中

速收藏！100 个 SciPy 技巧带你玩转科学计算。

在Python科学计算领域，SciPy（Python中用于科学和技术计算的库）为科研人员和开发者提供丰富工具，在物理实验数据处理、经济趋势预测、图像信号分析等场景，能处理数学计算、数据拟合、统计分析等任务。

今天为大家整理了 100 个使用 SciPy 的实用技巧，从基础操作到高级应用，带你全方位掌握这个强大的库，助力你在科学计算的道路上畅通无阻。

SciPy基础：

使用

import scipy

导入SciPy库。

通过

pip install scipy

安装SciPy。

利用

scipy.__version__

获取SciPy的版本号。从SciPy导入特定模块，例如

from scipy import stats

。使用

scipy.constants

获取物理和数学常数。积分与微分：

使用

scipy.integrate.quad()

对函数进行积分。运用

dblquad()

执行二重积分。通过

scipy.misc.derivative()

对函数进行数值微分。线性代数：

使用

scipy.linalg.solve()

求解线性方程组。借助

scipy.linalg.det()

计算矩阵的行列式。利用

scipy.linalg.eig()

计算矩阵的特征值和特征向量。稀疏矩阵运算：

通过

scipy.sparse.csr_matrix()

创建稀疏矩阵。为提高效率，使用

dot()

进行稀疏矩阵与向量的乘法运算。插值：

运用

scipy.interpolate.interp1d()

对数据点进行插值。通过

scipy.interpolate.splrep()

使用样条函数进行平滑插值。优化：

使用

scipy.optimize.minimize()

最小化函数。借助

scipy.optimize.differential_evolution()

实现全局优化。通过

scipy.optimize.linprog()

求解线性规划问题。曲线拟合：

使用

scipy.optimize.curve_fit()

对数据点进行曲线拟合。利用

scipy.stats.linregress()

进行线性回归。信号处理：

运用

scipy.signal.lfilter()

应用数字滤波器。通过

scipy.signal.find_peaks()

在信号中检测峰值。使用

scipy.signal.convolve()

进行卷积运算。傅里叶变换：

利用

scipy.fft.fft()

计算离散傅里叶变换。通过

scipy.fft.ifft()

应用逆傅里叶变换。统计函数：

使用

scipy.stats.describe()

计算描述性统计量。运用

scipy.stats.ttest_ind()

等函数进行假设检验。通过

scipy.stats

从各种分布中生成随机样本。距离度量：

利用

scipy.spatial.distance.euclidean()

计算欧几里得距离。通过

scipy.spatial.distance.cdist()

计算点之间的成对距离。聚类：

运用

scipy.cluster.hierarchy.linkage()

进行层次聚类。通过

scipy.cluster.hierarchy.dendrogram()

进行可视化。图像处理：

使用

scipy.ndimage.imread()

和

scipy.ndimage.imsave()

读取和保存图像。通过

scipy.ndimage

中的函数对图像应用滤波器。特殊函数：

使用数学特殊函数，如贝塞尔函数（

scipy.special

）进行高级计算。探索统计函数，如误差函数（

scipy.special.erf()

）。与NumPy集成：

将SciPy与NumPy无缝集成，进行高级数值运算。

结合NumPy数组使用

scipy.stats

函数进行统计分析。稀疏特征值问题：使用

scipy.sparse.linalg.eigs()

求解稀疏特征值问题。带约束的优化：使用

scipy.optimize.minimize()

对具有不等式和等式约束的函数进行优化。非线性方程：利用

scipy.optimize.root()

寻找非线性方程的根。微分方程：通过

scipy.integrate.solve_ivp()

求解常微分方程（ODE）。多项式运算：使用

scipy.poly1d()

对多项式进行运算。主成分分析（PCA）：运用

scipy.linalg.svd()

实现主成分分析。时间序列分析：通过

scipy.stats.zscore()

进行时间序列分析。概率分布：

使用

scipy.stats

对概率分布进行建模和分析。通过

scipy.stats

从各种分布中生成随机数。二维插值：运用

scipy.interpolate.griddata()

进行二维插值。核密度估计（KDE）：利用

scipy.stats.gaussian_kde()

估计概率密度函数。求解非线性系统：使用

scipy.optimize.fsolve()

求解非线性方程组。局部插值：通过

scipy.interpolate.Rbf

进行局部径向基函数插值。核支持向量机（SVM）：使用

scipy.svm

实现支持向量机进行分类和回归。稀疏图：使用

scipy.sparse.csgraph

表示和处理稀疏图。矩阵指数：利用

scipy.linalg.expm()

计算矩阵指数。多维缩放（MDS）：运用

scipy.spatial.distance.squareform()

进行多维缩放以实现降维。快速傅里叶变换（FFT）技巧：利用FFT高效计算卷积和相关性。

非负矩阵分解（NMF）：通过

scipy.optimize.nnls()

应用非负矩阵分解进行特征提取和降维。Copula函数：探索Copula函数对多元依赖关系进行建模。

随机微分方程（SDE）：使用

scipy.integrate.odeint()

求解随机微分方程。地理空间运算：利用

scipy.spatial

进行地理空间运算。加权最小二乘法（WLS）：通过

scipy.stats.linregress()

实现加权最小二乘回归。时频分析：利用

scipy.signal

分析时频关系。双变量插值：运用

scipy.interpolate.interp2d()

在双变量空间中进行插值。因果时间序列滤波：通过

scipy.signal.lfilter()

应用因果时间序列滤波器。最大似然估计（MLE）：使用

scipy.optimize.minimize()

通过最大似然估计进行参数估计。矩阵分解：运用

scipy.sparse.linalg.svds()

实现矩阵分解用于协同过滤。雅可比迭代：通过

scipy.sparse.linalg.spsolve()

使用雅可比迭代求解线性系统。超几何函数：利用超几何函数进行高级数学计算。

B样条插值：使用

scipy.interpolate.BSpline()

进行B样条插值。异常值检测：利用

scipy.stats

中的统计方法识别数据中的异常值。分段三次埃尔米特插值：通过

scipy.interpolate.pchip

进行分段三次埃尔米特插值。倒谱分析：应用倒谱分析在信号中检测基音。

自定义距离度量：利用

scipy.spatial.distance.pdist()

定义自定义距离度量。矩阵分解：使用

scipy.linalg.svd()

将矩阵分解为奇异值分解（SVD）。谐波分析：利用傅里叶分析来分析信号中的谐波成分。

时域滤波：通过

scipy.signal.filtfilt()

实现时域滤波。QR分解：进行QR分解以高效求解线性系统。

图像形态学：利用

scipy.ndimage.morphology

对图像应用形态学操作。模拟退火：通过

scipy.optimize.anneal()

使用模拟退火算法进行全局优化。哈密顿蒙特卡罗：实现哈密顿蒙特卡罗方法用于贝叶斯推断。

德劳内三角剖分：通过

scipy.spatial.Delaunay()

为点集创建德劳内三角剖分。图像配准：利用

scipy.ndimage.register_translation()

进行图像配准。多元分析：通过典型相关分析（CCA）进行多元分析。

高斯混合模型（GMM）：使用

scipy.stats.multivariate_normal()

对数据拟合高斯混合模型。3D绘图：利用

scipy.interpolate.griddata()

和

matplotlib

创建3D绘图。Nelder-Mead优化：通过

scipy.optimize.minimize()

使用Nelder-Mead算法优化函数。非负最小二乘法（NNLS）：使用

scipy.optimize.nnls()

进行非负最小二乘回归。马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）：通过

scipy.stats.mstats

实现马尔可夫链蒙特卡罗用于贝叶斯建模。地球移动距离（EMD）：利用

scipy.stats.wasserstein_distance()

计算两个分布之间的地球移动距离。柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验：进行柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫拟合优度检验。

直方图均衡化：利用

scipy.ndimage

中的直方图均衡化增强图像对比度。巴特沃斯滤波器设计：通过

scipy.signal.butter()

设计巴特沃斯滤波器用于信号处理。Savitzky-Golay滤波器：使用

scipy.signal.savgol_filter()

应用Savitzky-Golay平滑滤波器。反距离加权（IDW）：利用

scipy.interpolate.griddata()

实现反距离加权插值。赫斯特指数：通过

scipy.signal.hurst()

估计分形时间序列的赫斯特指数。舒尔分解：进行舒尔分解以实现三角矩阵分解。

二维卷积：利用

scipy.signal.convolve2d()

实现二维卷积。瓦瑟斯坦重心：利用

scipy.stats.wasserstein_barycenter()

计算一组分布的瓦瑟斯坦重心。希尔伯特变换：通过

scipy.signal.hilbert()

应用希尔伯特变换提取解析信号。符号积分：使用

scipy.integrate.quad

结合

sympy

对符号表达式进行符号积分。这些技巧涵盖了SciPy的广泛功能，从基本的数值运算到优化、信号处理、统计分析等高级主题。在实际问题中尝试这些技巧，有助于你熟练掌握在Python中使用SciPy进行科学和技术计算。

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