scipy库常用函数

Scipy库是Python科学计算的基础包之一，它包含了许多用于数学、优化、统计、信号处理、图像处理等领域的高级函数和算法。下面是一些常用的Scipy库函数：

1. **数值积分**：`scipy.integrate.quad()`用于高精度的一维数值积分，`quad`函数支持对函数的直接积分。

2. **优化**：`scipy.optimize.minimize`是一个通用的最小化函数，可以找到单目标或多目标优化问题的解；`optimize.root`则用于求解方程组的根。

3. **线性代数**：`scipy.linalg`模块提供了矩阵运算，如`solve`求解线性方程组，`svd`进行奇异值分解，`eig`计算特征值和特征向量。

4. **统计**：`scipy.stats`模块包含了各种概率分布及其统计检验，例如正态分布的fitting (`norm.fit()`)，假设检验(`ttest_1samp()`等)。

5. **信号处理**：`scipy.signal`可用于滤波、频率分析、谱分析等，如` butterworth`低通滤波器设计。

6. **特殊函数**：`scipy.special`提供了一组特殊的数学函数，如伽马函数、贝塞尔函数、Bessel函数等。

7. **随机数生成**：`numpy.random`和`scipy.stats`模块共同支持生成各种类型的随机数，以及统计分布。