SciPy 教程-SciPy 频谱图
信号处理工具箱包括一些滤波函数、一套有限的滤波器设计工具。它还包含用于一维和二维数据的少量B样条插值算法。scipy.signal.spectrogram 通过连续的傅里叶变换计算频谱图。频谱图可以用作反映非信号信号随时间变化的频率内容的方法。
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SciPy 教程-SciPy ODR
ODR是正交距离回归（Orthogonal Distance Regression）的缩写形式。它用于回归研究中。基本的线性回归用于通过在图中绘制最佳拟合线来估计两个变量y和x之间的关系。然后，问题出现了，为什么需要正交距离回归（ODR）？有时，在自变量（x）中发生测量误差，而不是在因变量（y）中。
SciPy 教程-SciPy 空间
scipy.spatial 包能够通过利用 Qhull 库计算一组点的三角剖分、Voronoi图和凸包。同样，它包含了用于最近邻点查询的 KDTree 实现，以及在各种度量中计算距离的工具。
SciPy 教程-SciPy 稀疏矩阵
稀疏矩阵允许数据结构存储大型稀疏矩阵，并提供执行复杂矩阵计算的功能。简单来说，假设你有一个包含数百个元素的二维矩阵，但其中只有少数几个包含非零值。如果使用排序方法对这个矩阵进行排序，我们将浪费大量空间来存储零。稀疏数据结构允许我们仅存储非零值，假设其余的都是零。
SciPy 教程-SciPy 统计
scipy.stats 包含大量统计学和概率分布函数。可以通过 info(stats) 获取统计函数的列表。还可以从统计子包的 docstring 中获取随机变量的列表。
SciPy 教程-SciPy Optimize
SciPy优化包提供了多种常用的优化算法。这个模块包含以下方面：全局优化程序（暴力搜索，anneal()，盆地跳跃）使用多种算法（BFGS，Nelders-Mead单纯形，牛顿共轭梯度，COBLYA）对多变量标量函数进行无约束和约束最小化（minimize()）。最小二乘最小化算法（leastsq()和曲线拟合()）标量单变量函数最小化器（minimizer_scalar()和根查找器newton()）
SciPy 教程-SciPy 多维图像处理
SciPy 提供了 ndimage（n维图像）包，其中包含许多用于通用图像处理和分析的函数。它专用于图像处理。我们可以执行图像处理中的多种任务，如图像的输入/输出、分类、特征提取、注册等。
SciPy 教程-SciPy 线性代数
SciPy 建立在 ATLAS LAPACK 和 BLAS 库之上，提供了非常快速的线性代数功能。线性代数例程接受二维数组对象，并且输出也是二维数组。如果我们想要更快的计算速度，那么我们必须在这方面深入研究。
SciPy 教程-SciPy 输入和输出
SciPy.io（输入和输出）包支持广泛的函数，用于处理不同格式的文件。这些格式包括：MatlabIDL矩阵市场（Matrix Market）WaveArffNetcdf 等
SciPy 教程-SciPy 插值
插值被定义为在直线或曲线上两点之间找到一个值。单词的第一部分 "inter" 意味着 "进入"，这提示我们要查看数据内部。换句话说，"在精确数据点之间估计中间值称为插值"。在统计学、科学和商业中，或者当需要预测存在于两个现有数据点之间的值时，插值非常有用。
