SciPy工具包是python用于科学计算的核心库，提供了常用的数学算法及其方便易用的函数，是在Numpy扩展库的基础上构建的。本文收集了SciPy的基本用法，便于使用和查阅。

输出a, b, c，如下图：

• 索引方法

• 改变数组的形状

• 创建二项式序列

• 函数向量化

• 类型操作

• 其他常用的函数

线性代数

使用 linalg和 sparse模块, 事实上SciPy.linalg是numpy.linalg的扩展，导入命令如下：

• 创建矩阵

• 矩阵的基本操作方法

包括矩阵转置、求秩、行列式等函数，求解线性问题等

• 创建稀疏矩阵

• 稀疏矩阵的操作方法

• 分解稀疏矩阵

• 矩阵函数

包括矩阵的加减乘除操作函数、指数函数、对数函数、三角函数、双曲三角函数、符合函数以及匿名函数

• 分解方法

包括求矩阵的特征值和特征向量、奇异值分解和LU分解。