SciPy 和 NumPy 之间有什么区别？

NumPy 代表 Numerical Python，用于操作数值数组数据元素。SciPy 代表 Scientific Python，用于 Python 中的数值计算。这两个包都提供了扩展的功能来使用 Python。让我们了解 NumPy 和 SciPy 之间的一些基本区别 -

  • 功能差异 - NumPy 的处理速度比 SciPy 快。NumPy 库中定义的函数深度不足，而 SciPy 库包含了这些函数的详细版本。SciPy 建立在 NumPy 之上，建议将这两个库一起使用，以进行快速高效的科学和数学计算。

  • 数组概念 - NumPy 包含多维数组对象，这些对象与 Python 数组不同。使用 NumPy 数组的优点是，数组对象指向特定的内存位置，并跟踪数组数据类型、形状和维度。另一方面，SciPy 数组元素可以是同构的或异构的，并且对形状、大小、内存和维度没有限制。

  • 用法 - NumPy 用 C 语言编写，最适合处理统计概念。我们知道 SciPy 具有 NumPy 的所有功能，但在处理基本数组概念时，建议单独使用 NumPy。其原因是 NumPy 的计算速度。另一方面，SciPy 用 Python 编写，最适合机器学习。由于其广泛的功能，当您想要执行复杂的数值运算时，建议使用 SciPy。

更新于：2021-12-14

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