Sublibrerías de SciPy

Como se ha comentado, SciPy está organizada en sublibrerías que deberán ser importadas de forma explícita para poder acceder a su funcionalidad:

Sublibrería Descripción
cluster

Sublibrería que ofrece algoritmos de clustering. Está dividida en otras dos:

  • cluster.vq, para la cuantización vectorial y clustering K-means
  • cluster.hierachy, para clustering jerárquico aglomerativo
constants Contiene constantes físicas y matemáticas como pi o e
fftpack Transformadas de Fourier
integrate Herramientas de resolución de ecuaciones diferenciales
interpolate Funciones de interpolación y suavizado
io Contiene funciones de entrada/salida para la creación de "streams" de datos binarios, de texto, etc. y su lectura y escritura en disco
linalg Esta sublibrería contiene rutinas de álgebra lineal: matrices, resolución de sistemas lineales, cálculo de determinantes, descomposición de matrices, etc.
misc Tal y como indica la documentación de SciPy, conjunto de herramientas que no tienen cabida en otras sublibrerías
ndimage Funciones para el procesamiento de imágenes multidimensional
odr Orthogonal distance regression
optimize Optimización de funciones
signal Funciones y rutinas para el procesamiento de señales
sparse Funciones para la gestión de matrices dispersas 2D para datos numéricos
spatial Ofrece estructuras de datos y algoritmos espaciales
special Funciones especiales
stats Distribuciones y funciones estadísticas