La librería SciPy ("Scientific Python") añade una capa a NumPy -sobre la que está construída- ofreciendo funciones científicas y estadísticas por encima de las funciones puramente matemáticas disponibles en ésta. Entre otras, ofrece rutinas de álgebra lineal avanzada, optimización de funciones matemáticas, procesamiento de señales y distribuciones matemáticas.
SciPy está organizada en sublibrerías que cubren diferentes áreas de especidad. Estas sublibrerías deberán ser importadas individualmente antes de poder ser usadas. Por ejemplo, para importar la sublibrería constants deberemos ejecutar la instrucción:
import scipy.constants
Solo tras esta importación podremos utilizar, por ejemplo, la constante pi ofrecida por ella:
scipy.constants.pi
Por supuesto, también podemos importar más de una librería simultáneamente:
from scipy import cluster, constants, fftpack, integrate
En este caso deberemos hacer referencia a las funciones y constantes precedidas solo por el nombre de la sublibrería:
constants.pi
Podemos comprobar la versión que tenemos instalada de SciPy con la siguiente instrucción:
print(scipy.__version__)
Lógicamente, para hacer uso de cualquier función ofrecida por una de las sublibrerías de SciPy, ésta deberá ser importada usando la instrucción mencionada. En los ejemplos mostrados a lo largo de este tutorial no se muestran dichas instrucciones, pero son siempre las primeras que se ejecutan en la libreta Jupyter (aun cuando lo normal es importar solamente aquellas sublibrerías con las que se vaya a trabajar, como en este tutorial se revisan gran parte de las sublibrerías, se tienen importar todas ellas). Adicionalmente se importan las librerías NumPy, matplotlib y su sublibrería matplotlib.pyplot:
