SciPy 和 NumPy 有什么区别？
NumPy，代表NumericalPython，用于操作数值数组数据的元素。SciPy，代表ScientificPython，用于Python中的数值计算。这两个包都提供了使用Python的扩展功能。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库中定义的函数并不深入，而SciPy库包含函数的详细版本。SciPy建立在NumPy之上，建议同时使用这两个库以进行快速有效的科学和数学计算。
数组概念 -NumPy由不同于Python数组的多维数组对象组成。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数组元素是独立的，可以是同质的或异质的，并且没有形状、大小、内存和维度的限制。
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，但建议在处理基本数组概念时单独使用NumPy。背后的原因是NumPy的计算速度。另一方面，用Python编写的SciPy最适合用于机器学习。由于其强大的功能，当您想要执行复杂的数值运算时，建议使用SciPy。