numpy与scipy计算函数的对比

NumPy和SciPy都是Python中非常流行的科学计算库，二者在很多方面都有重叠的功能，但它们的设计目标不同。NumPy主要用于数组操作，而SciPy则提供了更广泛的科学计算功能，包括线性代数、数值积分、优化、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等等。下面是NumPy和SciPy计算函数的对比：

1. 数组操作
NumPy的核心是ndarray( n-dimensional array)，它提供了大量的数组操作函数，包括数组的创建、索引、切片、变形、合并、分割、排序、搜索等等。而SciPy则扩展了NumPy的数组操作，提供了更多的高级数组操作函数，如广播、数组迭代、矩阵计算等等。

2. 线性代数
NumPy提供了线性代数模块linalg，包含了矩阵分解、求逆、行列式、特征值与特征向量、矩阵求解等基本操作。而SciPy则在此基础上，提供了更多的高级线性代数函数，如奇异值分解(SVD)、QR分解、LU分解、乔里斯基分解、广义逆等等。

3. 数值积分
SciPy提供了数值积分模块integrate，包含了数值积分、常微分方程求解、符号积分等等。而NumPy则没有这些功能。

4. 优化
SciPy提供了优化模块optimize，包含了各种优化算法，如线性规划、非线性规划、最小二乘、曲线拟合等等。而NumPy则没有这些功能。

5. 信号处理和图像处理
SciPy提供了信号处理模块signal和图像处理模块ndimage，包含了各种信号处理和图像处理函数。而NumPy则没有这些功能。

6. 稀疏矩阵
SciPy提供了稀疏矩阵模块sparse，包含了各种稀疏矩阵的创建、操作和计算函数。而NumPy则没有这些功能。

总的来说，NumPy主要用于数组操作，而SciPy则提供了更广泛的科学计算功能，包括线性代数、数值积分、优化、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等等。在实际使用中，我们可以根据需要选择使用NumPy或者SciPy，或者同时使用二者。