Scipy-API速查表

摘要: 本文记录 Scipy 的 API，使用时关键词搜索即可。

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SciPy documentation

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1 scipy.cluster 聚类算法

1.1 scipy.cluster.vq

API	描述
whiten(obs[, check_finite])	在每个特征的基础上归一化一组观察值。
vq(obs, code_book[, check_finite])	将代码簿中的代码分配给观察值。
kmeans(obs, k_or_guess[, iter, thresh, …])	对形成 k 个簇的一组观察向量执行 k-means。
kmeans2(data, k[, iter, thresh, minit, …])	使用 k-means 算法将一组观察值分类为 k 个簇。

1.2 scipy.cluster.hierarchy

API	描述
fcluster(Z, t[, criterion, depth, R, monocrit])	从给定链接矩阵定义的层次聚类中形成平面聚类。
fclusterdata(X, t[, criterion, metric, …])	使用给定指标对观察数据进行聚类。
leaders(Z, T)	返回层次聚类中的根节点。
linkage(y[, method, metric, optimal_ordering])	执行层次/凝聚聚类。
single(y)	对压缩距离矩阵 y 执行单个/最小/最近链接。
complete(y)	在压缩距离矩阵上执行完整/最大/最远点链接。
average(y)	在压缩距离矩阵上执行平均/UPGMA 链接。
weighted(y)	在压缩距离矩阵上执行加权/WPGMA 链接。
centroid(y)	执行质心/UPGMC 链接。
median(y)	执行中值/WPGMC 链接。
ward(y)	在压缩距离矩阵上执行 Ward 链接。
cophenet(Z[, Y])	计算由链接 Z 定义的层次聚类中每个观察值之间的共生距离。
from_mlab_linkage(Z)	将 MATLAB(TM) 生成的链接矩阵转换为与该模块兼容的新链接矩阵。
inconsistent(Z[, d])	计算链接矩阵的不一致性统计。
maxinconsts(Z, R)	返回每个非单例集群及其子集群的最大不一致性系数。
maxdists(Z)	返回任何非单例集群之间的最大距离。
maxRstat(Z, R, i)	返回每个非单例集群及其子集群的最大统计数据。
to_mlab_linkage(Z)	将链接矩阵转换为 MATLAB(TM) 兼容矩阵。
dendrogram(Z[, p, truncate_mode, …])	将层次聚类绘制为树状图。
ClusterNode(id[, left, right, dist, count])	表示集群的树节点类。
leaves_list(Z)	返回叶节点 ID 列表。
to_tree(Z[, rd])	将链接矩阵转换为易于使用的树对象。
cut_tree(Z[, n_clusters, height])	给定一个链接矩阵 Z，返回切割树。
optimal_leaf_ordering(Z, y[, metric])	给定链接矩阵 Z 和距离，重新排序切割树。
is_valid_im(R[, warning, throw, name])	如果传递的不一致矩阵有效，则返回 True。
is_valid_linkage(Z[, warning, throw, name])	检查链接矩阵的有效性。
is_isomorphic(T1, T2)	确定两个不同的集群分配是否等效。
is_monotonic(Z)	如果传递的链接是单调的，则返回 True。
correspond(Z, Y)	检查链接和压缩距离矩阵之间的对应关系。
num_obs_linkage(Z)	返回传递的链接矩阵的原始观察数。
set_link_color_palette(palette)	设置供树状图使用的 matplotlib 颜色代码列表。
DisjointSet([elements])	用于增量连接查询的不相交集数据结构。

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2 scipy.constants 物理和数学常数

2.1 Mathematical constants

API	描述
pi	$\pi$
golden	黄金比例
golden_ratio	黄金比例

2.2 Physical constants

API	描述
c	真空中的光速
speed_of_light	真空中的光速
mu_0	磁常数
epsilon_0	电常数（真空介电常数）
h	普朗克常数 h
Planck	普朗克常数 h
hbar	约化普朗克常数(合理化普朗克常数),即 h / (2 * math.pi)
G	牛顿万有引力常数
gravitational_constant	牛顿万有引力常数
g	标准重力加速度
e	基本电荷
elementary_charge	基本电荷
R	摩尔气体常数
gas_constant	摩尔气体常数
alpha	精细结构常数
fine_structure	精细结构常数
N_A	阿伏加德罗常数
Avogadro	阿伏加德罗常数
k	波尔兹曼常数
Boltzmann	波尔兹曼常数
sigma	Stefan-Boltzmann常数
Stefan_Boltzmann	Stefan-Boltzmann常数
Wien	维恩位移定律常数
Rydberg	里德伯常数
m_e	电子质量
electron_mass	电子质量
m_p	质子质量
proton_mass	质子质量
m_n	中子质量
neutron_mass	中子质量

2.3 Units

2.3.1 SI prefixes

API	描述
yotta	(10^{24})
zetta	(10^{21})
exa	(10^{18})
peta	(10^{15})
tera	(10^{12})
giga	(10^{9})
mega	(10^{6})
kilo	(10^{3})
hecto	(10^{2})
deka	(10^{1})
deci	(10^{-1})
centi	(10^{-2})
milli	(10^{-3})
micro	(10^{-6})
nano	(10^{-9})
pico	(10^{-12})
femto	(10^{-15})
atto	(10^{-18})
zepto	(10^{-21})
yocto	(10^{-24})

2.3.2 Binary prefixes

API	描述
kibi	(2^{10})
mebi	(2^{20})
gibi	(2^{30})
tebi	(2^{40})
pebi	(2^{50})
exbi	(2^{60})
zebi	(2^{70})
yobi	(2^{80})

2.3.3 Mass

API	描述
gram	(10^{-3}) kg
metric_ton	(10^{3}) kg
grain	一粒公斤
lb	一磅 (avoirdupous) in kg
pound	一磅 (avoirdupous) in kg
blob	以千克为单位的一英寸版本的子弹（在 1.0.0 中添加）
slinch	以千克为单位的一英寸版本的子弹（在 1.0.0 中添加）
slug	一弹头（在 1.0.0 中添加）
oz	一盎司等于 kg
ounce	一盎司等于 kg
stone	一石一公斤
grain	一粒公斤
long_ton	一长吨 kg
short_ton	一短吨 kg
troy_ounce	一金衡盎司等于千克
troy_pound	一金衡磅 kg
carat	一克拉等于 kg
m_u	原子质量常数（千克）
u	原子质量常数（千克）
atomic_mass	原子质量常数（千克）

2.3.4 Angle

API	描述
degree	弧度
arcmin	以弧度为单位的弧分
arcminute	以弧度为单位的弧分
arcsec	以弧度为单位的弧秒
arcsecond	以弧度为单位的弧秒

2.3.5 Time

API	描述
minute	一分钟秒
hour	一小时秒
day	一天在几秒钟内
week	一周秒
year	一年（365 天）以秒为单位
Julian_year	以秒为单位的儒略年（365.25 天）

2.3.6 Length

API	描述
inch	一英寸等于米
foot	一英尺米
yard	一码米
mile	一英里等于米
mil	一百万米
pt	以米为单位的一点
point	以米为单位的一点
survey_foot	以米为单位的测量英尺
survey_mile	以米为单位的调查英里
nautical_mile	一海里以米为单位
fermi	以米为单位的费米
angstrom	一埃米
micron	一微米等于米
au	以米为单位的天文单位
astronomical_unit	以米为单位的天文单位
light_year	一光年以米为单位
parsec	以米为单位的一秒差距

2.3.7 Pressure

API	描述
atm	以帕斯卡为单位的标准大气压
atmosphere	以帕斯卡为单位的标准大气压
bar	一巴帕斯卡
torr	帕斯卡中的一托 (mmHg)
mmHg	帕斯卡中的一托 (mmHg)
psi	帕斯卡中的 1 psi

2.3.8 Area

API	描述
hectare	一公顷等于平方米
acre	一英亩等于平方米

2.3.9 Volume

API	描述
liter	一升等于立方米
litre	一升等于立方米
gallon	一加仑（美国）的立方米
gallon_US	一加仑（美国）的立方米
gallon_imp	一加仑（英国）的立方米
fluid_ounce	一液量盎司（美制）以立方米为单位
fluid_ounce_US	一液量盎司（美制）以立方米为单位
fluid_ounce_imp	一液量盎司（英国）以立方米为单位
bbl	一桶立方米
barrel	一桶立方米

2.3.10 Speed

API	描述
kmh	公里每小时以米每秒为单位
mph	英里每小时以米每秒为单位
mach	一马赫（大约在 15 C、1 atm 下），单位为米每秒
speed_of_sound	一马赫（大约在 15 C、1 atm 下），单位为米每秒
knot	一节米每秒

2.3.11 Temperature

API	描述
zero_Celsius	开尔文摄氏度零
degree_Fahrenheit	开尔文的一华氏度（只有差异）

2.3.12 Energy

API	描述
eV	以焦耳为单位的一电子伏特
electron_volt	以焦耳为单位的一电子伏特
calorie	以焦耳为单位的一卡路里（热化学）
calorie_th	以焦耳为单位的一卡路里（热化学）
calorie_IT	一卡路里（国际蒸汽表卡路里，1956 年）以焦耳为单位
erg	以焦耳为单位的一尔格
Btu	以焦耳为单位的英热单位（国际蒸汽表）
Btu_IT	以焦耳为单位的英热单位（国际蒸汽表）
Btu_th	以焦耳为单位的英国热单位（热化学）
ton_TNT	一吨 TNT 的焦耳

2.3.13 Power

API	描述
hp	一马力瓦
horsepower	一马力瓦

2.3.14 Force

API	描述
dyn	牛顿一达因
dyne	牛顿一达因
lbf	一磅力牛顿
pound_force	一磅力牛顿
kgf	一公斤牛顿力
kilogram_force	一公斤牛顿力

2.3.15 Optics

API	描述
lambda2nu(lambda_)	将波长转换为光频率
nu2lambda(nu)	将光频率转换为波长。

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3 scipy.fft 傅里叶变换

3.1 Fast Fourier Transforms (FFTs)

API	描述
fft(x[, n, axis, norm, overwrite_x, …])	计算一维离散傅里叶变换。
ifft(x[, n, axis, norm, overwrite_x, …])	计算一维离散傅立叶逆变换。
fft2(x[, s, axes, norm, overwrite_x, …])	计算二维离散傅立叶变换
ifft2(x[, s, axes, norm, overwrite_x, …])	计算二维离散傅立叶逆变换。
fftn(x[, s, axes, norm, overwrite_x, …])	计算 N 维离散傅里叶变换。
ifftn(x[, s, axes, norm, overwrite_x, …])	计算 N 维离散傅里叶逆变换。
rfft(x[, n, axis, norm, overwrite_x, …])	计算实数输入的一维离散傅里叶变换。
irfft(x[, n, axis, norm, overwrite_x, …])	计算 rfft 的倒数。
rfft2(x[, s, axes, norm, overwrite_x, …])	计算实数数组的二维 FFT。
irfft2(x[, s, axes, norm, overwrite_x, …])	计算 rfft2 的倒数
rfftn(x[, s, axes, norm, overwrite_x, …])	计算实数输入的 N 维离散傅里叶变换。
irfftn(x[, s, axes, norm, overwrite_x, …])	计算 rfftn 的倒数
hfft(x[, n, axis, norm, overwrite_x, …])	计算具有 Hermitian 对称性的信号（即实频谱）的 FFT。
ihfft(x[, n, axis, norm, overwrite_x, …])	计算具有 Hermitian 对称性的信号的逆 FFT。
hfft2(x[, s, axes, norm, overwrite_x, …])	计算 Hermitian 复数组的二维 FFT。
ihfft2(x[, s, axes, norm, overwrite_x, …])	计算真实频谱的二维逆 FFT。
hfftn(x[, s, axes, norm, overwrite_x, …])	计算 Hermitian 对称复数输入的 N-D FFT，即具有实频谱的信号。
ihfftn(x[, s, axes, norm, overwrite_x, …])	计算真实频谱的 N 维离散傅里叶逆变换。

3.2 Discrete Sin and Cosine Transforms (DST and DCT)

API	描述
dct(x[, type, n, axis, norm, overwrite_x, …])	返回任意类型序列 x 的离散余弦变换。
idct(x[, type, n, axis, norm, overwrite_x, …])	返回任意类型序列的反离散余弦变换。
dctn(x[, type, s, axes, norm, overwrite_x, …])	返回沿指定轴的多维离散余弦变换。
idctn(x[, type, s, axes, norm, overwrite_x, …])	返回沿指定轴的多维反离散余弦变换。
dst(x[, type, n, axis, norm, overwrite_x, …])	返回任意类型序列 x 的离散正弦变换。
idst(x[, type, n, axis, norm, overwrite_x, …])	返回任意类型序列的逆离散正弦变换。
dstn(x[, type, s, axes, norm, overwrite_x, …])	沿指定轴返回多维离散正弦变换。
idstn(x[, type, s, axes, norm, overwrite_x, …])	返回沿指定轴的多维反向离散正弦变换。

3.3 Fast Hankel Transforms

API	描述
fht(a, dln, mu[, offset, bias])	计算快速汉克尔变换。
ifht(A, dln, mu[, offset, bias])	计算逆快速汉克尔变换。

3.4 Helper functions

API	描述
fftshift(x[, axes])	将零频分量移到频谱的中心。
ifftshift(x[, axes])	fftshift 的逆运算。
fftfreq(n[, d])	返回离散傅里叶变换采样频率。
rfftfreq(n[, d])	返回离散傅立叶变换采样频率（用于 rfft、irfft）。
fhtoffset(dln, mu[, initial, bias])	返回快速汉克尔变换的最佳偏移量。
next_fast_len	找到下一个快速大小的输入数据到 fft，用于零填充等。
set_workers(workers)	scipy.fft 中使用的默认工作人员数量的上下文管理器
get_workers()	返回当前上下文中的默认工人数

3.5 Backend control

API	描述
set_backend(backend[, coerce, only])	上下文管理器在固定范围内设置后端。
skip_backend(backend)	上下文管理器在固定范围内跳过后端。
set_global_backend(backend[, coerce, only, …])	设置全局 fft 后端
register_backend(backend)	注册一个后端以供永久使用。

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4 scipy.fftpack

4.1 Fast Fourier Transforms (FFTs)

API	描述
fft(x[, n, axis, overwrite_x])	返回实数或复数序列的离散傅里叶变换。
ifft(x[, n, axis, overwrite_x])	返回实数或复数序列的离散傅里叶逆变换。
fft2(x[, shape, axes, overwrite_x])	二维离散傅里叶变换。
ifft2(x[, shape, axes, overwrite_x])	实数或复数序列的二维离散傅里叶逆变换。
fftn(x[, shape, axes, overwrite_x])	返回多维离散傅立叶变换。
ifftn(x[, shape, axes, overwrite_x])	返回逆多维离散傅里叶变换。
rfft(x[, n, axis, overwrite_x])	实数序列的离散傅里叶变换。
irfft(x[, n, axis, overwrite_x])	返回实数序列 x 的离散傅里叶逆变换。
dct(x[, type, n, axis, norm, overwrite_x])	返回任意类型序列 x 的离散余弦变换。
idct(x[, type, n, axis, norm, overwrite_x])	返回任意类型序列的反离散余弦变换。
dctn(x[, type, shape, axes, norm, overwrite_x])	返回沿指定轴的多维离散余弦变换。
idctn(x[, type, shape, axes, norm, overwrite_x])	返回沿指定轴的多维离散余弦变换。
dst(x[, type, n, axis, norm, overwrite_x])	返回任意类型序列 x 的离散正弦变换。
idst(x[, type, n, axis, norm, overwrite_x])	返回任意类型序列的逆离散正弦变换。
dstn(x[, type, shape, axes, norm, overwrite_x])	沿指定轴返回多维离散正弦变换。
idstn(x[, type, shape, axes, norm, overwrite_x])	沿指定轴返回多维离散正弦变换。

4.2 Differential and pseudo-differential operators

API	描述
diff(x[, order, period, _cache])	返回周期序列 x 的第 k 个导数（或积分）。
tilbert(x, h[, period, _cache])	返回周期序列 x 的 h-Tilbert 变换。
itilbert(x, h[, period, _cache])	返回周期序列 x 的逆 h-Tilbert 变换。
hilbert(x[, _cache])	返回周期序列 x 的希尔伯特变换。
ihilbert(x)	返回周期序列 x 的逆希尔伯特变换。
cs_diff(x, a, b[, period, _cache])	返回周期序列的 (a,b)-cosh/sinh 伪导数。
sc_diff(x, a, b[, period, _cache])	返回周期序列 x 的 (a,b)-sinh/cosh 伪导数。
ss_diff(x, a, b[, period, _cache])	返回周期序列 x 的 (a,b)-sinh/sinh 伪导数。
cc_diff(x, a, b[, period, _cache])	返回周期序列的 (a,b)-cosh/cosh 伪导数。
shift(x, a[, period, _cache])	将周期序列 x 移动 a：y(u) = x(u+a)。

4.3 Helper functions

API	描述
fftshift(x[, axes])	将零频分量移到频谱的中心。
ifftshift(x[, axes])	fftshift 的逆运算。
fftfreq(n[, d])	返回离散傅里叶变换采样频率。
rfftfreq(n[, d])	DFT 采样频率（用于 rfft、irfft）。
next_fast_len(target)	找到下一个快速大小的输入数据到 fft，用于零填充等。

4.4 Convolutions (scipy.fftpack.convolve)

API	描述
convolve(x,omega,[swap_real_imag,overwrite_x])	卷积的包装器。
convolve_z(x,omega_real,omega_imag,[overwrite_x])	convolve_z 的包装器。
init_convolution_kernel(…)	init_convolution_kernel 的包装器。
destroy_convolve_cache	-

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5 scipy.integrate 积分

5.1 Integrating functions, given function object

API	描述
quad(func, a, b[, args, full_output, …])	计算定积分。
quad_vec(f, a, b[, epsabs, epsrel, norm, …])	矢量值函数的自适应积分。
dblquad(func, a, b, gfun, hfun[, args, …])	计算二重积分。
tplquad(func, a, b, gfun, hfun, qfun, rfun)	计算三重（定）积分。
nquad(func, ranges[, args, opts, full_output])	对多个变量进行积分。
fixed_quad(func, a, b[, args, n])	使用固定阶高斯积分计算定积分。
quadrature(func, a, b[, args, tol, rtol, …])	使用固定容差高斯积分计算定积分。
romberg(function, a, b[, args, tol, rtol, …])	可调用函数或方法的 Romberg 集成。
newton_cotes(rn[, equal])	Newton-Cotes 积分的返回权重和误差系数。
IntegrationWarning	集成过程中的问题警告。
AccuracyWarning	-

5.2 Integrating functions, given fixed samples

API	描述
trapezoid(y[, x, dx, axis])	使用复合梯形规则沿给定轴积分。
cumulative_trapezoid(y[, x, dx, axis, initial])	使用复合梯形法则对 y(x) 进行累积积分。
simpson(y[, x, dx, axis, even])	使用沿给定轴的样本和复合辛普森规则对 y(x) 进行积分。
romb(y[, dx, axis, show])	使用函数样本的 Romberg 积分。

5.3 Solving initial value problems for ODE systems

5.3.1 Old API

API	描述
odeint(func, y0, t[, args, Dfun, col_deriv, …])	对常微分方程组进行积分。
ode(f[, jac])	数字积分器的通用接口类。
complex_ode(f[, jac])	复杂系统的包装器。

5.4 Solving boundary value problems for ODE systems

API	描述
solve_bvp(fun, bc, x, y[, p, S, fun_jac, …])	求解 ODE 系统的边值问题。

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6 scipy.interpolate 插值

6.1 Univariate interpolation

API	描述
interp1d(x, y[, kind, axis, copy, …])	对一维函数进行插值。
BarycentricInterpolator(xi[, yi, axis])	一组点的插值多项式。
KroghInterpolator(xi, yi[, axis])	一组点的插值多项式。
barycentric_interpolate(xi, yi, x[, axis])	多项式插值的便利函数。
krogh_interpolate(xi, yi, x[, der, axis])	多项式插值的便利函数。
pchip_interpolate(xi, yi, x[, der, axis])	pchip插值的便利功能。
CubicHermiteSpline(x, y, dydx[, axis, …])	分段三次插值器匹配值和一阶导数。
PchipInterpolator(x, y[, axis, extrapolate])	PCHIP 一维单调三次插值。
Akima1DInterpolator(x, y[, axis])	Akima插值器
CubicSpline(x, y[, axis, bc_type, extrapolate])	三次样条数据插值器。
PPoly(c, x[, extrapolate, axis])	根据系数和断点的分段多项式
BPoly(c, x[, extrapolate, axis])	根据系数和断点的分段多项式。

6.2 Multivariate interpolation

API	描述
griddata(points, values, xi[, method, …])	插入非结构化 D-D 数据。
LinearNDInterpolator(points, values[, …])	N > 1 维中的分段线性插值。
NearestNDInterpolator(x, y[, rescale, …])	最近的 NDInterpolator(x, y)。
CloughTocher2DInterpolator(points, values[, …])	CloughTocher2DInterpolator（点、值、tol=1e-6）。
RBFInterpolator(y, d[, neighbors, …])	N 维径向基函数 (RBF) 插值。
Rbf(args, *kwargs)	用于从 N-D 散乱数据到 M-D 域的函数径向基函数插值的类。
interp2d(x, y, z[, kind, copy, …])	在二维网格上进行插值。

6.3 1-D Splines

API	描述
BSpline(t, c, k[, extrapolate, axis])	B 样条基中的单变量样条。
make_interp_spline(x, y[, k, t, bc_type, …])	计算插值 B 样条的（系数）。
make_lsq_spline(x, y, t[, k, w, axis, …])	计算 LSQ B 样条的（系数）。

6.4 2-D Splines

API	描述
RectBivariateSpline(x, y, z[, bbox, kx, ky, s])	矩形网格上的双变量样条近似。
RectSphereBivariateSpline(u, v, r[, s, …])	球体上矩形网格上的双变量样条近似。

6.5 Additional tools

API	描述
lagrange(x, w)	返回拉格朗日插值多项式。
approximate_taylor_polynomial(f, x, degree, …)	通过多项式拟合估计 x 处 f 的泰勒多项式。
pade(an, m[, n])	返回多项式的 Pade 近似作为两个多项式的比率。

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7 scipy.io 数据输入输出

7.1 scipy.io.arff

7.1.1 MATLAB® files

API	描述
loadmat(file_name[, mdict, appendmat])	加载 MATLAB 文件。
savemat(file_name, mdict[, appendmat, …])	将名称和数组的字典保存到 MATLAB 样式的 .mat 文件中。
whosmat(file_name[, appendmat])	列出 MATLAB 文件中的变量。

7.1.2 IDL® files

API	描述
readsav(file_name[, idict, python_dict, …])	读取 IDL .sav 文件。

7.1.3 Matrix Market files

API	描述
mminfo(source)	从类似 Matrix Market 文件的“源”返回大小和存储参数。
mmread(source)	将 Matrix Market 文件（如“源”）的内容读入矩阵。
mmwrite(target, a[, comment, field, …])	将稀疏或密集数组 a 写入 Matrix Market 类文件目标。

7.1.4 Unformatted Fortran files

API	描述
FortranFile(filename[, mode, header_dtype])	来自 Fortran 代码的未格式化顺序文件的文件对象。
FortranEOFError	表示文件正确结束。
FortranFormattingError	表示文件在录制中途结束。

7.1.5 Netcdf

API	描述
netcdf_file(filename[, mode, mmap, version, …])	NetCDF 数据的文件对象。
netcdf_variable(data, typecode, size, shape, …)	netcdf 文件的数据对象。

7.1.6 Harwell-Boeing files

API	描述
hb_read(path_or_open_file)	读取 HB 格式的文件。
hb_write(path_or_open_file, m[, hb_info])	写入 HB 格式的文件。

7.1.7 Wav sound files (scipy.io.wavfile)

API	描述
read(filename[, mmap])	打开一个 WAV 文件。
write(filename, rate, data)	将 NumPy 数组写入 WAV 文件。
WavFileWarning	-

7.1.8 Arff files (scipy.io.arff)

API	描述
loadarff(f)	读取 arff 文件。
MetaData(rel, attr)	用于保存 ARFF 数据集有用信息的小容器。
ArffError	-
ParseArffError	-

7.2 scipy.io.matlab

API	描述
matfile_version(file_name, *[, appendmat])	根据明显的 mat 文件类型返回主要、次要元组
MatReadError	指示读取问题的异常。
MatReadWarning	阅读问题的警告类。
MatWriteError	表示写入问题的异常。
mat_struct()	用于保存从结构中读取的数据的占位符。
MatlabObject	ndarray 的子类，表示这是一个 matlab 对象。
MatlabOpaque	MATLAB 不透明矩阵的子类。
MatlabFunction	MATLAB 函数的子类。
loadmat(file_name[, mdict, appendmat])	加载 MATLAB 文件。
savemat(file_name, mdict[, appendmat, …])	将名称和数组的字典保存到 MATLAB 样式的 .mat 文件中。
whosmat(file_name[, appendmat])	列出 MATLAB 文件中的变量。

7.3 scipy.io.wavfile

7.3.1 MATLAB® files

API	描述
loadmat(file_name[, mdict, appendmat])	加载 MATLAB 文件。
savemat(file_name, mdict[, appendmat, …])	将名称和数组的字典保存到 MATLAB 样式的 .mat 文件中。
whosmat(file_name[, appendmat])	列出 MATLAB 文件中的变量。

7.3.2 IDL® files

API	描述
readsav(file_name[, idict, python_dict, …])	读取 IDL .sav 文件。

7.3.3 Matrix Market files

API	描述
mminfo(source)	从类似 Matrix Market 文件的“源”返回大小和存储参数。
mmread(source)	将 Matrix Market 文件（如“源”）的内容读入矩阵。
mmwrite(target, a[, comment, field, …])	将稀疏或密集数组 a 写入 Matrix Market 类文件目标。

7.3.4 Unformatted Fortran files

API	描述
FortranFile(filename[, mode, header_dtype])	来自 Fortran 代码的未格式化顺序文件的文件对象。
FortranEOFError	表示文件正确结束。
FortranFormattingError	表示文件在录制中途结束。

7.3.5 Netcdf

API	描述
netcdf_file(filename[, mode, mmap, version, …])	NetCDF 数据的文件对象。
netcdf_variable(data, typecode, size, shape, …)	netcdf 文件的数据对象。

7.3.6 Harwell-Boeing files

API	描述
hb_read(path_or_open_file)	读取 HB 格式的文件。
hb_write(path_or_open_file, m[, hb_info])	写入 HB 格式的文件。

7.3.7 Wav sound files (scipy.io.wavfile)

API	描述
read(filename[, mmap])	打开一个 WAV 文件。
write(filename, rate, data)	将 NumPy 数组写入 WAV 文件。
WavFileWarning	-

7.3.8 Arff files (scipy.io.arff)

API	描述
loadarff(f)	读取 arff 文件。
MetaData(rel, attr)	用于保存 ARFF 数据集有用信息的小容器。
ArffError	-
ParseArffError	-

---

8 scipy.linalg 线性代数

8.1 scipy.linalg.blas

8.1.1 Finding functions

API	描述
get_blas_funcs(names[, arrays, dtype, ilp64])	从名称返回可用的 BLAS 函数对象。
find_best_blas_type([arrays, dtype])	查找最匹配的 BLAS/LAPACK 类型。

8.1.2 BLAS Level 1 functions

API	描述
caxpy(x,y,[n,a,offx,incx,offy,incy])	caxpy 的包装器。
ccopy(x,y,[n,offx,incx,offy,incy])	ccopy 的包装器。
cdotc(x,y,[n,offx,incx,offy,incy])	cdotc 的包装器。
cdotu(x,y,[n,offx,incx,offy,incy])	cdotu 的包装器。
crotg(a, b)	crotg 的包装纸。
cscal(a,x,[n,offx,incx])	cscal 的包装器。
csrot(…)	csrot 的包装器。
csscal(a,x,[n,offx,incx,overwrite_x])	csscal 的包装器。
cswap(x,y,[n,offx,incx,offy,incy])	cswap 的包装器。
dasum(x,[n,offx,incx])	dasum 的包装器。
daxpy(x,y,[n,a,offx,incx,offy,incy])	daxpy 的包装器。
dcopy(x,y,[n,offx,incx,offy,incy])	dcopy 的包装器。
ddot(x,y,[n,offx,incx,offy,incy])	ddot 的包装器。
dnrm2(x,[n,offx,incx])	dnrm2 的包装器。
drot(…)	drot 的包装纸。
drotg(a, b)	Drotg 的包装纸。
drotm(…)	drotm 的包装器。
drotmg(d1, d2, x1, y1)	Drotmg 的包装器。
dscal(a,x,[n,offx,incx])	dscal 的包装器。
dswap(x,y,[n,offx,incx,offy,incy])	dswap 的包装器。
dzasum(x,[n,offx,incx])	dzasum 的包装器。
dznrm2(x,[n,offx,incx])	dznrm2 的包装器。
icamax(x,[n,offx,incx])	icamax 的包装器。
idamax(x,[n,offx,incx])	idamax 的包装。
isamax(x,[n,offx,incx])	isamax 的包装器。
izamax(x,[n,offx,incx])	izamax 的包装器。
sasum(x,[n,offx,incx])	sasum 的包装纸。
saxpy(x,y,[n,a,offx,incx,offy,incy])	saxpy 的包装器。
scasum(x,[n,offx,incx])	scasum 的包装器。
scnrm2(x,[n,offx,incx])	scnrm2 的包装器。
scopy(x,y,[n,offx,incx,offy,incy])	作用域的包装器。
sdot(x,y,[n,offx,incx,offy,incy])	sdot 的包装器。
snrm2(x,[n,offx,incx])	snrm2 的包装器。
srot(…)	srot 的包装器。
srotg(a, b)	srotg 的包装器。
srotm(…)	srotm 的包装器。
srotmg(d1, d2, x1, y1)	srotmg 的包装器。
sscal(a,x,[n,offx,incx])	sscal 的包装器。
sswap(x,y,[n,offx,incx,offy,incy])	sswap 的包装器。
zaxpy(x,y,[n,a,offx,incx,offy,incy])	zaxpy 的包装器。
zcopy(x,y,[n,offx,incx,offy,incy])	zcopy 的包装器。
zdotc(x,y,[n,offx,incx,offy,incy])	zdotc 的包装器。
zdotu(x,y,[n,offx,incx,offy,incy])	zdotu 的包装器。
zdrot(…)	zdrot 的包装器。
zdscal(a,x,[n,offx,incx,overwrite_x])	zdscal 的包装器。
zrotg(a, b)	zrotg 的包装器。
zscal(a,x,[n,offx,incx])	zscal 的包装器。
zswap(x,y,[n,offx,incx,offy,incy])	zswap 的包装器。

8.1.3 BLAS Level 2 functions

API	描述
sgbmv(…)	sgbmv 的包装器。
sgemv(…)	sgemv 的包装器。
sger(…)	sger 的包装器。
ssbmv(…)	ssbmv 的包装器。
sspr(n,alpha,x,ap,[incx,offx,lower,overwrite_ap])	sspr 的包装器。
sspr2(…)	sspr2 的包装器。
ssymv(…)	ssymv 的包装器。
ssyr(alpha,x,[lower,incx,offx,n,a,overwrite_a])	ssyr 的包装器。
ssyr2(…)	ssyr2 的包装器。
stbmv(…)	stbmv 的包装器。
stpsv(…)	stpsv 的包装器。
strmv(…)	strmv 的包装器。
strsv(…)	strsv 的包装器。
dgbmv(…)	dgbmv 的包装器。
dgemv(…)	dgemv 的包装器。
dger(…)	dger 的包装。
dsbmv(…)	dsbmv 的包装器。
dspr(n,alpha,x,ap,[incx,offx,lower,overwrite_ap])	dspr 的包装器。
dspr2(…)	dspr2 的包装器。
dsymv(…)	dsymv 的包装器。
dsyr(alpha,x,[lower,incx,offx,n,a,overwrite_a])	dsyr 的包装器。
dsyr2(…)	dsyr2 的包装器。
dtbmv(…)	dtbmv 的包装器。
dtpsv(…)	dtpsv 的包装器。
dtrmv(…)	dtrmv 的包装器。
dtrsv(…)	dtrsv 的包装器。
cgbmv(…)	cgbmv 的包装器。
cgemv(…)	cgemv 的包装器。
cgerc(…)	cgerc 的包装器。
cgeru(…)	cgeru 的包装器。
chbmv(…)	chbmv 的包装器。
chemv(…)	chemv 的包装器。
cher(alpha,x,[lower,incx,offx,n,a,overwrite_a])	雪儿的包装纸。
cher2(…)	cher2 的包装器。
chpmv(…)	chpmv 的包装器。
chpr(n,alpha,x,ap,[incx,offx,lower,overwrite_ap])	chpr 的包装器。
chpr2(…)	chpr2 的包装器。
ctbmv(…)	ctbmv 的包装器。
ctbsv(…)	ctbsv 的包装器。
ctpmv(…)	ctpmv 的包装器。
ctpsv(…)	ctpsv 的包装器。
ctrmv(…)	ctrmv 的包装器。
ctrsv(…)	ctrsv 的包装器。
csyr(alpha,x,[lower,incx,offx,n,a,overwrite_a])	csyr 的包装器。
zgbmv(…)	zgbmv 的包装器。
zgemv(…)	zgemv 的包装器。
zgerc(…)	zgerc 的包装器。
zgeru(…)	zgeru 的包装器。
zhbmv(…)	zhbmv 的包装器。
zhemv(…)	zhemv 的包装器。
zher(alpha,x,[lower,incx,offx,n,a,overwrite_a])	zher 的包装器。
zher2(…)	zher2 的包装器。
zhpmv(…)	zhpmv 的包装器。
zhpr(n,alpha,x,ap,[incx,offx,lower,overwrite_ap])	zhpr 的包装器。
zhpr2(…)	zhpr2 的包装器。
ztbmv(…)	ztbmv 的包装器。
ztbsv(…)	ztbsv 的包装器。
ztpmv(…)	ztpmv 的包装器。
ztrmv(…)	ztrmv 的包装器。
ztrsv(…)	ztrsv 的包装器。
zsyr(alpha,x,[lower,incx,offx,n,a,overwrite_a])	zsyr 的包装器。

8.1.4 BLAS Level 3 functions

API	描述
sgemm(…)	sgemm 的包装器。
ssymm(alpha,a,b,[beta,c,side,lower,overwrite_c])	ssymm 的包装器。
ssyr2k(…)	ssyr2k 的包装器。
ssyrk(alpha,a,[beta,c,trans,lower,overwrite_c])	ssyrk 的包装器。
strmm(…)	strmm 的包装器。
strsm(…)	strsm 的包装器。
dgemm(…)	dgemm 的包装器。
dsymm(alpha,a,b,[beta,c,side,lower,overwrite_c])	dsymm 的包装器。
dsyr2k(…)	dsyr2k 的包装器。
dsyrk(alpha,a,[beta,c,trans,lower,overwrite_c])	dsyrk 的包装器。
dtrmm(…)	dtrmm 的包装器。
dtrsm(…)	dtrsm 的包装器。
cgemm(…)	cgemm 的包装器。
chemm(alpha,a,b,[beta,c,side,lower,overwrite_c])	化学包装。
cher2k(…)	cher2k 的包装器。
cherk(alpha,a,[beta,c,trans,lower,overwrite_c])	cherk 的包装纸。
csymm(alpha,a,b,[beta,c,side,lower,overwrite_c])	csymm 的包装器。
csyr2k(…)	csyr2k 的包装器。
csyrk(alpha,a,[beta,c,trans,lower,overwrite_c])	csyrk 的包装器。
ctrmm(…)	ctrmm 的包装器。
ctrsm(…)	ctrsm 的包装器。
zgemm(…)	zgemm 的包装器。
zhemm(alpha,a,b,[beta,c,side,lower,overwrite_c])	zhemm 的包装器。
zher2k(…)	zher2k 的包装器。
zherk(alpha,a,[beta,c,trans,lower,overwrite_c])	zherk 的包装器。
zsymm(alpha,a,b,[beta,c,side,lower,overwrite_c])	zsymm 的包装器。
zsyr2k(…)	zsyr2k 的包装器。
zsyrk(alpha,a,[beta,c,trans,lower,overwrite_c])	zsyrk 的包装器。
ztrmm(…)	ztrmm 的包装器。
ztrsm(…)	ztrsm 的包装器。
scipy.linalg.cython_blas	-

8.2 scipy.linalg.lapack

8.2.1 Finding functions

API	描述
get_lapack_funcs(names[, arrays, dtype, ilp64])	从名称中返回可用的 LAPACK 函数对象。

8.2.2 All functions

API	描述
sgbsv(kl,ku,ab,b,[overwrite_ab,overwrite_b])	sgbsv 的包装器。
dgbsv(kl,ku,ab,b,[overwrite_ab,overwrite_b])	dgbsv 的包装器。
cgbsv(kl,ku,ab,b,[overwrite_ab,overwrite_b])	cgbsv 的包装器。
zgbsv(kl,ku,ab,b,[overwrite_ab,overwrite_b])	zgbsv 的包装器。
sgbtrf(ab,kl,ku,[m,n,ldab,overwrite_ab])	sgbtrf 的包装器。
dgbtrf(ab,kl,ku,[m,n,ldab,overwrite_ab])	dgbtrf 的包装器。
cgbtrf(ab,kl,ku,[m,n,ldab,overwrite_ab])	cgbtrf 的包装器。
zgbtrf(ab,kl,ku,[m,n,ldab,overwrite_ab])	zgbtrf 的包装器。
sgbtrs(…)	sgbtrs 的包装器。
dgbtrs(…)	dgbtrs 的包装器。
cgbtrs(…)	cgbtrs 的包装器。
zgbtrs(…)	zgbtrs 的包装器。
sgebal(a,[scale,permute,overwrite_a])	sgebal 的包装器。
dgebal(a,[scale,permute,overwrite_a])	dgebal 的包装器。
cgebal(a,[scale,permute,overwrite_a])	cgebal 的包装器。
zgebal(a,[scale,permute,overwrite_a])	zgebal 的包装器。
sgecon(a,anorm,[norm])	sgecon 的包装器。
dgecon(a,anorm,[norm])	dgecon 的包装器。
cgecon(a,anorm,[norm])	cgecon 的包装器。
zgecon(a,anorm,[norm])	zgecon 的包装器。
sgeequ(a)	sgeequ 的包装器。
dgeequ(a)	dgeequ 的包装器。
cgeequ(a)	cgeequ 的包装器。
zgeequ(a)	zgeequ 的包装器。
sgeequb(a)	sgeequb 的包装器。
dgeequb(a)	dgeequb 的包装器。
cgeequb(a)	cgeequb 的包装器。
zgeequb(a)	zgeequb 的包装器。
sgees(…)	sgees 的包装器。
dgees(…)	dgees 的包装纸。
cgees(…)	cgees 的包装器。
zgees(…)	zgees 的包装器。
sgeev(…)	sgeev 的包装器。
dgeev(…)	dgeev 的包装器。
cgeev(…)	cgeev 的包装器。
zgeev(…)	zgeev 的包装器。
sgeev_lwork(n,[compute_vl,compute_vr])	sgeev_lwork 的包装器。
dgeev_lwork(n,[compute_vl,compute_vr])	dgeev_lwork 的包装器。
cgeev_lwork(n,[compute_vl,compute_vr])	cgeev_lwork 的包装器。
zgeev_lwork(n,[compute_vl,compute_vr])	zgeev_lwork 的包装器。
sgehrd(a,[lo,hi,lwork,overwrite_a])	sgehrd 的包装器。
dgehrd(a,[lo,hi,lwork,overwrite_a])	dgehrd 的包装器。
cgehrd(a,[lo,hi,lwork,overwrite_a])	cgehrd 的包装器。
zgehrd(a,[lo,hi,lwork,overwrite_a])	zgehrd 的包装器。
sgehrd_lwork(n,[lo,hi])	sgehrd_lwork 的包装器。
dgehrd_lwork(n,[lo,hi])	dgehrd_lwork 的包装器。
cgehrd_lwork(n,[lo,hi])	cgehrd_lwork 的包装器。
zgehrd_lwork(n,[lo,hi])	zgehrd_lwork 的包装器。
sgejsv(…)	sgejsv 的包装器。
dgejsv(…)	dgejsv 的包装器。
sgels(a,b,[trans,lwork,overwrite_a,overwrite_b])	sgels 的包装器。
dgels(a,b,[trans,lwork,overwrite_a,overwrite_b])	dgels 的包装器。
cgels(a,b,[trans,lwork,overwrite_a,overwrite_b])	cgels 的包装器。
zgels(a,b,[trans,lwork,overwrite_a,overwrite_b])	zgels 的包装器。
sgels_lwork(m,n,nrhs,[trans])	sgels_lwork 的包装器。
dgels_lwork(m,n,nrhs,[trans])	dgels_lwork 的包装器。
cgels_lwork(m,n,nrhs,[trans])	cgels_lwork 的包装器。
zgels_lwork(m,n,nrhs,[trans])	zgels_lwork 的包装器。
sgelsd(…)	sgelsd 的包装器。
dgelsd(…)	dgelsd 的包装器。
cgelsd(…)	cgelsd 的包装器。
zgelsd(…)	zgelsd 的包装器。
sgelsd_lwork(m,n,nrhs,[cond,lwork])	sgelsd_lwork 的包装器。
dgelsd_lwork(m,n,nrhs,[cond,lwork])	dgelsd_lwork 的包装器。
cgelsd_lwork(m,n,nrhs,[cond,lwork])	cgelsd_lwork 的包装器。
zgelsd_lwork(m,n,nrhs,[cond,lwork])	zgelsd_lwork 的包装器。
sgelss(a,b,[cond,lwork,overwrite_a,overwrite_b])	sgelss 的包装器。
dgelss(a,b,[cond,lwork,overwrite_a,overwrite_b])	dgelss 的包装器。
cgelss(a,b,[cond,lwork,overwrite_a,overwrite_b])	cgelss 的包装器。
zgelss(a,b,[cond,lwork,overwrite_a,overwrite_b])	zgelss 的包装器。
sgelss_lwork(m,n,nrhs,[cond,lwork])	sgelss_lwork 的包装器。
dgelss_lwork(m,n,nrhs,[cond,lwork])	dgelss_lwork 的包装器。
cgelss_lwork(m,n,nrhs,[cond,lwork])	cgelss_lwork 的包装器。
zgelss_lwork(m,n,nrhs,[cond,lwork])	zgelss_lwork 的包装器。
sgelsy(…)	sgelsy 的包装器。
dgelsy(…)	dgelsy 的包装器。
cgelsy(…)	cgelsy 的包装器。
zgelsy(…)	zgelsy 的包装器。
sgelsy_lwork(m,n,nrhs,cond,[lwork])	sgelsy_lwork 的包装器。
dgelsy_lwork(m,n,nrhs,cond,[lwork])	dgelsy_lwork 的包装器。
cgelsy_lwork(m,n,nrhs,cond,[lwork])	cgelsy_lwork 的包装器。
zgelsy_lwork(m,n,nrhs,cond,[lwork])	zgelsy_lwork 的包装器。
sgeqp3(a,[lwork,overwrite_a])	sgeqp3 的包装器。
dgeqp3(a,[lwork,overwrite_a])	dgeqp3 的包装器。
cgeqp3(a,[lwork,overwrite_a])	cgeqp3 的包装器。
zgeqp3(a,[lwork,overwrite_a])	zgeqp3 的包装器。
sgeqrf(a,[lwork,overwrite_a])	sgeqrf 的包装器。
dgeqrf(a,[lwork,overwrite_a])	dgeqrf 的包装器。
cgeqrf(a,[lwork,overwrite_a])	cgeqrf 的包装器。
zgeqrf(a,[lwork,overwrite_a])	zgeqrf 的包装器。
sgeqrf_lwork(m, n)	sgeqrf_lwork 的包装器。
dgeqrf_lwork(m, n)	dgeqrf_lwork 的包装器。
cgeqrf_lwork(m, n)	cgeqrf_lwork 的包装器。
zgeqrf_lwork(m, n)	zgeqrf_lwork 的包装器。
sgeqrfp(a,[lwork,overwrite_a])	sgeqrfp 的包装器。
dgeqrfp(a,[lwork,overwrite_a])	dgeqrfp 的包装器。
cgeqrfp(a,[lwork,overwrite_a])	cgeqrfp 的包装器。
zgeqrfp(a,[lwork,overwrite_a])	zgeqrfp 的包装器。
sgeqrfp_lwork(m, n)	sgeqrfp_lwork 的包装器。
dgeqrfp_lwork(m, n)	dgeqrfp_lwork 的包装器。
cgeqrfp_lwork(m, n)	cgeqrfp_lwork 的包装器。
zgeqrfp_lwork(m, n)	zgeqrfp_lwork 的包装器。
sgerqf(a,[lwork,overwrite_a])	sgerqf 的包装器。
dgerqf(a,[lwork,overwrite_a])	dgerqf 的包装器。
cgerqf(a,[lwork,overwrite_a])	cgerqf 的包装器。
zgerqf(a,[lwork,overwrite_a])	zgerqf 的包装器。
sgesdd(…)	sgesdd 的包装器。
dgesdd(…)	dgesdd 的包装器。
cgesdd(…)	cgesdd 的包装器。
zgesdd(…)	zgesdd 的包装器。
sgesdd_lwork(m,n,[compute_uv,full_matrices])	sgesdd_lwork 的包装器。
dgesdd_lwork(m,n,[compute_uv,full_matrices])	dgesdd_lwork 的包装器。
cgesdd_lwork(m,n,[compute_uv,full_matrices])	cgesdd_lwork 的包装器。
zgesdd_lwork(m,n,[compute_uv,full_matrices])	zgesdd_lwork 的包装器。
sgesv(a,b,[overwrite_a,overwrite_b])	sgesv 的包装器。
dgesv(a,b,[overwrite_a,overwrite_b])	dgesv 的包装器。
cgesv(a,b,[overwrite_a,overwrite_b])	cgesv 的包装器。
zgesv(a,b,[overwrite_a,overwrite_b])	zgesv 的包装器。
sgesvd(…)	sgesvd 的包装器。
dgesvd(…)	dgesvd 的包装器。
cgesvd(…)	cgesvd 的包装器。
zgesvd(…)	zgesvd 的包装器。
sgesvd_lwork(m,n,[compute_uv,full_matrices])	sgesvd_lwork 的包装器。
dgesvd_lwork(m,n,[compute_uv,full_matrices])	dgesvd_lwork 的包装器。
cgesvd_lwork(m,n,[compute_uv,full_matrices])	cgesvd_lwork 的包装器。
zgesvd_lwork(m,n,[compute_uv,full_matrices])	zgesvd_lwork 的包装器。
sgesvx(…)	sgesvx 的包装器。
dgesvx(…)	dgesvx 的包装器。
cgesvx(…)	cgesvx 的包装器。
zgesvx(…)	zgesvx 的包装器。
sgetrf(a,[overwrite_a])	sgetrf 的包装器。
dgetrf(a,[overwrite_a])	dgetrf 的包装器。
cgetrf(a,[overwrite_a])	cgetrf 的包装器。
zgetrf(a,[overwrite_a])	zgetrf 的包装器。
sgetc2(a,[overwrite_a])	sgetc2 的包装器。
dgetc2(a,[overwrite_a])	dgetc2 的包装器。
cgetc2(a,[overwrite_a])	cgetc2 的包装器。
zgetc2(a,[overwrite_a])	zgetc2 的包装器。
sgetri(lu,piv,[lwork,overwrite_lu])	sgetri 的包装器。
dgetri(lu,piv,[lwork,overwrite_lu])	dgetri 的包装器。
cgetri(lu,piv,[lwork,overwrite_lu])	cgetri 的包装器。
zgetri(lu,piv,[lwork,overwrite_lu])	zgetri 的包装器。
sgetri_lwork(n)	sgetri_lwork 的包装器。
dgetri_lwork(n)	dgetri_lwork 的包装器。
cgetri_lwork(n)	cgetri_lwork 的包装器。
zgetri_lwork(n)	zgetri_lwork 的包装器。
sgetrs(lu,piv,b,[trans,overwrite_b])	sgetrs 的包装器。
dgetrs(lu,piv,b,[trans,overwrite_b])	dgetrs 的包装器。
cgetrs(lu,piv,b,[trans,overwrite_b])	cgetrs 的包装器。
zgetrs(lu,piv,b,[trans,overwrite_b])	zgetrs 的包装器。
sgesc2(lu,rhs,ipiv,jpiv,[overwrite_rhs])	sgesc2 的包装器。
dgesc2(lu,rhs,ipiv,jpiv,[overwrite_rhs])	dgesc2 的包装器。
cgesc2(lu,rhs,ipiv,jpiv,[overwrite_rhs])	cgesc2 的包装器。
zgesc2(lu,rhs,ipiv,jpiv,[overwrite_rhs])	zgesc2 的包装器。
sgges(…)	sgges 的包装器。
dgges(…)	dgges 的包装器。
cgges(…)	cgges 的包装器。
zgges(…)	zgges 的包装器。
sggev(…)	sggev 的包装器。
dggev(…)	dggev 的包装器。
cggev(…)	cggev 的包装器。
zggev(…)	zggev 的包装器。
sgglse(…)	sgglse 的包装器。
dgglse(…)	dgglse 的包装器。
cgglse(…)	cgglse 的包装器。
zgglse(…)	zgglse 的包装器。
sgglse_lwork(m, n, p)	sgglse_lwork 的包装器。
dgglse_lwork(m, n, p)	dgglse_lwork 的包装器。
cgglse_lwork(m, n, p)	cgglse_lwork 的包装器。
zgglse_lwork(m, n, p)	zgglse_lwork 的包装器。
sgtsv(…)	sgtsv 的包装器。
dgtsv(…)	dgtsv 的包装器。
cgtsv(…)	cgtsv 的包装器。
zgtsv(…)	zgtsv 的包装器。
sgtsvx(…)	sgtsvx 的包装器。
dgtsvx(…)	dgtsvx 的包装器。
cgtsvx(…)	cgtsvx 的包装器。
zgtsvx(…)	zgtsvx 的包装器。
chbevd(…)	chbevd 的包装器。
zhbevd(…)	zhbevd 的包装器。
chbevx(…)	chbevx 的包装器。
zhbevx(…)	zhbevx 的包装器。
checon(a,ipiv,anorm,[lower])	checon 的包装纸。
zhecon(a,ipiv,anorm,[lower])	zhecon 的包装器。
cheequb(a,[lower])	cheequb 的包装器。
zheequb(a,[lower])	zheequb 的包装器。
cheev(a,[compute_v,lower,lwork,overwrite_a])	cheev 的包装器。
zheev(a,[compute_v,lower,lwork,overwrite_a])	zheev 的包装器。
cheev_lwork(n,[lower])	cheev_lwork 的包装器。
zheev_lwork(n,[lower])	zheev_lwork 的包装器。
cheevd(…)	cheevd 的包装器。
zheevd(…)	zheevd 的包装器。
cheevd_lwork(n,[compute_v,lower])	cheevd_lwork 的包装器。
zheevd_lwork(n,[compute_v,lower])	zheevd_lwork 的包装器。
cheevr(…)	cheevr 的包装器。
zheevr(…)	zheevr 的包装器。
cheevr_lwork(n,[lower])	cheevr_lwork 的包装器。
zheevr_lwork(n,[lower])	zheevr_lwork 的包装器。
cheevx(…)	cheevx 的包装器。
zheevx(…)	zheevx 的包装器。
cheevx_lwork(n,[lower])	cheevx_lwork 的包装器。
zheevx_lwork(n,[lower])	zheevx_lwork 的包装器。
chegst(a,b,[itype,lower,overwrite_a])	包装纸。
zhegst(a,b,[itype,lower,overwrite_a])	zhegst 的包装器。
chegv(…)	chegv 的包装器。
zhegv(…)	zhegv 的包装器。
chegv_lwork(n,[uplo])	chegv_lwork 的包装器。
zhegv_lwork(n,[uplo])	zhegv_lwork 的包装器。
chegvd(…)	chegvd 的包装器。
zhegvd(…)	zhegvd 的包装器。
chegvx(…)	chegvx 的包装器。
zhegvx(…)	zhegvx 的包装器。
chegvx_lwork(n,[uplo])	chegvx_lwork 的包装器。
zhegvx_lwork(n,[uplo])	zhegvx_lwork 的包装器。
chesv(a,b,[lwork,lower,overwrite_a,overwrite_b])	chesv 的包装器。
zhesv(a,b,[lwork,lower,overwrite_a,overwrite_b])	zhesv 的包装器。
chesv_lwork(n,[lower])	chesv_lwork 的包装器。
zhesv_lwork(n,[lower])	zhesv_lwork 的包装器。
chesvx(…)	chesvx 的包装器。
zhesvx(…)	zhesvx 的包装器。
chesvx_lwork(n,[lower])	chesvx_lwork 的包装器。
zhesvx_lwork(n,[lower])	zhesvx_lwork 的包装器。
chetrd(a,[lower,lwork,overwrite_a])	chetrd 的包装器。
zhetrd(a,[lower,lwork,overwrite_a])	zhetrd 的包装器。
chetrd_lwork(n,[lower])	chetrd_lwork 的包装器。
zhetrd_lwork(n,[lower])	zhetrd_lwork 的包装器。
chetrf(a,[lower,lwork,overwrite_a])	chetrf 的包装器。
zhetrf(a,[lower,lwork,overwrite_a])	zhetrf 的包装器。
chetrf_lwork(n,[lower])	chetrf_lwork 的包装器。
zhetrf_lwork(n,[lower])	zhetrf_lwork 的包装器。
chfrk(…)	chfrk 的包装器。
zhfrk(…)	zhfrk 的包装器。
slamch(cmach)	包装纸。
dlamch(cmach)	dlamch 的包装纸。
slange(norm, a)	俚语的包装器。
dlange(norm, a)	dlange 的包装器。
clange(norm, a)	clang 的包装器。
zlange(norm, a)	zlange 的包装器。
slarf(v,tau,c,work,[side,incv,overwrite_c])	slarf 的包装纸。
dlarf(v,tau,c,work,[side,incv,overwrite_c])	dlarf 的包装器。
clarf(v,tau,c,work,[side,incv,overwrite_c])	clarf 的包装纸。
zlarf(v,tau,c,work,[side,incv,overwrite_c])	zlarf 的包装器。
slarfg(n,alpha,x,[incx,overwrite_x])	slarfg 的包装器。
dlarfg(n,alpha,x,[incx,overwrite_x])	dlarfg 的包装器。
clarfg(n,alpha,x,[incx,overwrite_x])	clarfg 的包装器。
zlarfg(n,alpha,x,[incx,overwrite_x])	zlarfg 的包装器。
slartg(f, g)	slartg 的包装器。
dlartg(f, g)	dlartg 的包装器。
clartg(f, g)	clartg 的包装器。
zlartg(f, g)	zlartg 的包装器。
slasd4(i,d,z,[rho])	slasd4 的包装器。
dlasd4(i,d,z,[rho])	dlasd4 的包装器。
slaswp(a,piv,[k1,k2,off,inc,overwrite_a])	slaswp 的包装器。
dlaswp(a,piv,[k1,k2,off,inc,overwrite_a])	dlaswp 的包装器。
claswp(a,piv,[k1,k2,off,inc,overwrite_a])	claswp 的包装器。
zlaswp(a,piv,[k1,k2,off,inc,overwrite_a])	zlaswp 的包装器。
slauum(c,[lower,overwrite_c])	slauum 的包装。
dlauum(c,[lower,overwrite_c])	dlauum 的包装器。
clauum(c,[lower,overwrite_c])	clauum 的包装纸。
zlauum(c,[lower,overwrite_c])	zlauum 的包装器。
sorcsd(…)	sorcsd 的包装器。
dorcsd(…)	dorcsd 的包装器。
sorcsd_lwork(m, p, q)	sorcsd_lwork 的包装器。
dorcsd_lwork(m, p, q)	dorcsd_lwork 的包装器。
sorghr(a,tau,[lo,hi,lwork,overwrite_a])	高粱的包装。
dorghr(a,tau,[lo,hi,lwork,overwrite_a])	dorghr 的包装纸。
sorghr_lwork(n,[lo,hi])	sorghr_lwork 的包装器。
dorghr_lwork(n,[lo,hi])	dorghr_lwork 的包装器。
sorgqr(a,tau,[lwork,overwrite_a])	sorgqr 的包装器。
dorgqr(a,tau,[lwork,overwrite_a])	dorgqr 的包装器。
sorgrq(a,tau,[lwork,overwrite_a])	sorgrq 的包装器。
dorgrq(a,tau,[lwork,overwrite_a])	dorgrq 的包装器。
sormqr(side,trans,a,tau,c,lwork,[overwrite_c])	sormqr 的包装器。
dormqr(side,trans,a,tau,c,lwork,[overwrite_c])	宿舍的包装器。
sormrz(a,tau,c,[side,trans,lwork,overwrite_c])	sormrz 的包装器。
dormrz(a,tau,c,[side,trans,lwork,overwrite_c])	dormrz 的包装器。
sormrz_lwork(m,n,[side,trans])	sormrz_lwork 的包装器。
dormrz_lwork(m,n,[side,trans])	dormrz_lwork 的包装器。
spbsv(ab,b,[lower,ldab,overwrite_ab,overwrite_b])	spbsv 的包装器。
dpbsv(ab,b,[lower,ldab,overwrite_ab,overwrite_b])	dpbsv 的包装器。
cpbsv(ab,b,[lower,ldab,overwrite_ab,overwrite_b])	cpbsv 的包装器。
zpbsv(ab,b,[lower,ldab,overwrite_ab,overwrite_b])	zpbsv 的包装器。
spbtrf(ab,[lower,ldab,overwrite_ab])	spbtrf 的包装器。
dpbtrf(ab,[lower,ldab,overwrite_ab])	dpbtrf 的包装器。
cpbtrf(ab,[lower,ldab,overwrite_ab])	cpbtrf 的包装器。
zpbtrf(ab,[lower,ldab,overwrite_ab])	zpbtrf 的包装器。
spbtrs(ab,b,[lower,ldab,overwrite_b])	spbtrs 的包装器。
dpbtrs(ab,b,[lower,ldab,overwrite_b])	dpbtrs 的包装器。
cpbtrs(ab,b,[lower,ldab,overwrite_b])	cpbtrs 的包装器。
zpbtrs(ab,b,[lower,ldab,overwrite_b])	zpbtrs 的包装器。
spftrf(n,a,[transr,uplo,overwrite_a])	spftrf 的包装器。
dpftrf(n,a,[transr,uplo,overwrite_a])	dpftrf 的包装器。
cpftrf(n,a,[transr,uplo,overwrite_a])	cpftrf 的包装器。
zpftrf(n,a,[transr,uplo,overwrite_a])	zpftrf 的包装器。
spftri(n,a,[transr,uplo,overwrite_a])	spftri 的包装器。
dpftri(n,a,[transr,uplo,overwrite_a])	dpftri 的包装器。
cpftri(n,a,[transr,uplo,overwrite_a])	cpftri 的包装器。
zpftri(n,a,[transr,uplo,overwrite_a])	zpftri 的包装器。
spftrs(n,a,b,[transr,uplo,overwrite_b])	spftrs 的包装器。
dpftrs(n,a,b,[transr,uplo,overwrite_b])	dpftrs 的包装器。
cpftrs(n,a,b,[transr,uplo,overwrite_b])	cpftrs 的包装器。
zpftrs(n,a,b,[transr,uplo,overwrite_b])	zpftrs 的包装器。
spocon(a,anorm,[uplo])	勺子的包装纸。
dpocon(a,anorm,[uplo])	dpocon 的包装器。
cpocon(a,anorm,[uplo])	cpocon 的包装器。
zpocon(a,anorm,[uplo])	zpocon 的包装器。
spstrf(a,[tol,lower,overwrite_a])	spstrf 的包装器。
dpstrf(a,[tol,lower,overwrite_a])	dpstrf 的包装器。
cpstrf(a,[tol,lower,overwrite_a])	cpstrf 的包装器。
zpstrf(a,[tol,lower,overwrite_a])	zpstrf 的包装器。
spstf2(a,[tol,lower,overwrite_a])	spstf2 的包装器。
dpstf2(a,[tol,lower,overwrite_a])	dpstf2 的包装器。
cpstf2(a,[tol,lower,overwrite_a])	cpstf2 的包装器。
zpstf2(a,[tol,lower,overwrite_a])	zpstf2 的包装器。
sposv(a,b,[lower,overwrite_a,overwrite_b])	sposv 的包装器。
dposv(a,b,[lower,overwrite_a,overwrite_b])	dposv 的包装器。
cposv(a,b,[lower,overwrite_a,overwrite_b])	cposv 的包装器。
zposv(a,b,[lower,overwrite_a,overwrite_b])	zposv 的包装器。
sposvx(…)	sposvx 的包装器。
dposvx(…)	dposvx 的包装器。
cposvx(…)	cposvx 的包装器。
zposvx(…)	zposvx 的包装器。
spotrf(a,[lower,clean,overwrite_a])	spotrf 的包装器。
dpotrf(a,[lower,clean,overwrite_a])	dpotrf 的包装器。
cpotrf(a,[lower,clean,overwrite_a])	cpotrf 的包装器。
zpotrf(a,[lower,clean,overwrite_a])	zpotrf 的包装器。
spotri(c,[lower,overwrite_c])	spotri 的包装器。
dpotri(c,[lower,overwrite_c])	dpotri 的包装器。
cpotri(c,[lower,overwrite_c])	cpotri 的包装器。
zpotri(c,[lower,overwrite_c])	zpotri 的包装器。
spotrs(c,b,[lower,overwrite_b])	检测器的包装器。
dpotrs(c,b,[lower,overwrite_b])	dpotrs 的包装器。
cpotrs(c,b,[lower,overwrite_b])	cpotrs 的包装器。
zpotrs(c,b,[lower,overwrite_b])	zpotr 的包装器。
sppcon(n,ap,anorm,[lower])	sppcon 的包装器。
dppcon(n,ap,anorm,[lower])	dppcon 的包装器。
cppcon(n,ap,anorm,[lower])	cppcon 的包装器。
zppcon(n,ap,anorm,[lower])	zppcon 的包装器。
sppsv(n,ap,b,[lower,overwrite_b])	sppsv 的包装器。
dppsv(n,ap,b,[lower,overwrite_b])	dppsv 的包装器。
cppsv(n,ap,b,[lower,overwrite_b])	cppsv 的包装器。
zppsv(n,ap,b,[lower,overwrite_b])	zppsv 的包装器。
spptrf(n,ap,[lower,overwrite_ap])	spptrf 的包装器。
dpptrf(n,ap,[lower,overwrite_ap])	dpptrf 的包装器。
cpptrf(n,ap,[lower,overwrite_ap])	cpptrf 的包装器。
zpptrf(n,ap,[lower,overwrite_ap])	zpptrf 的包装器。
spptri(n,ap,[lower,overwrite_ap])	spptri 的包装器。
dpptri(n,ap,[lower,overwrite_ap])	dpptri 的包装器。
cpptri(n,ap,[lower,overwrite_ap])	cpptri 的包装器。
zpptri(n,ap,[lower,overwrite_ap])	zpptri 的包装器。
spptrs(n,ap,b,[lower,overwrite_b])	spptrs 的包装器。
dpptrs(n,ap,b,[lower,overwrite_b])	dpptrs 的包装器。
cpptrs(n,ap,b,[lower,overwrite_b])	cpptrs 的包装器。
zpptrs(n,ap,b,[lower,overwrite_b])	zpptrs 的包装器。
sptsv(…)	sptsv 的包装器。
dptsv(…)	dptsv 的包装器。
cptsv(…)	cptsv 的包装器。
zptsv(…)	zptsv 的包装器。
sptsvx(d,e,b,[fact,df,ef])	sptsvx 的包装器。
dptsvx(d,e,b,[fact,df,ef])	dptsvx 的包装器。
cptsvx(d,e,b,[fact,df,ef])	cptsvx 的包装器。
zptsvx(d,e,b,[fact,df,ef])	zptsvx 的包装器。
spttrf(d,e,[overwrite_d,overwrite_e])	spttrf 的包装器。
dpttrf(d,e,[overwrite_d,overwrite_e])	dpttrf 的包装器。
cpttrf(d,e,[overwrite_d,overwrite_e])	cpttrf 的包装器。
zpttrf(d,e,[overwrite_d,overwrite_e])	zpttrf 的包装器。
spttrs(d,e,b,[overwrite_b])	spttrs 的包装器。
dpttrs(d,e,b,[overwrite_b])	dpttrs 的包装器。
cpttrs(d,e,b,[lower,overwrite_b])	cpttrs 的包装器。
zpttrs(d,e,b,[lower,overwrite_b])	zpttrs 的包装器。
spteqr(…)	spteqr 的包装器。
dpteqr(…)	dpteqr 的包装器。
cpteqr(…)	cpteqr 的包装器。
zpteqr(…)	zpteqr 的包装器。
crot(…)	crot 的包装纸。
zrot(…)	zrot 的包装器。
ssbev(ab,[compute_v,lower,ldab,overwrite_ab])	ssbev 的包装器。
dsbev(ab,[compute_v,lower,ldab,overwrite_ab])	dsbev 的包装器。
ssbevd(…)	ssbevd 的包装器。
dsbevd(…)	dsbevd 的包装器。
ssbevx(…)	ssbevx 的包装器。
dsbevx(…)	dsbevx 的包装器。
ssfrk(…)	ssfrk 的包装器。
dsfrk(…)	dsfrk 的包装器。
sstebz(d, e, range, vl, vu, il, iu, tol, order)	sstebz 的包装器。
dstebz(d, e, range, vl, vu, il, iu, tol, order)	dstebz 的包装器。
sstein(d, e, w, iblock, isplit)	sstein 的包装器。
dstein(d, e, w, iblock, isplit)	dstein 的包装器。
sstemr(…)	sstemr 的包装器。
dstemr(…)	dstemr 的包装器。
sstemr_lwork(…)	sstemr_lwork 的包装器。
dstemr_lwork(…)	dstemr_lwork 的包装器。
ssterf(d,e,[overwrite_d,overwrite_e])	ssterf 的包装器。
dsterf(d,e,[overwrite_d,overwrite_e])	dsterf 的包装器。
sstev(d,e,[compute_v,overwrite_d,overwrite_e])	sstev 的包装器。
dstev(d,e,[compute_v,overwrite_d,overwrite_e])	dstev 的包装器。
ssycon(a,ipiv,anorm,[lower])	ssycon 的包装器。
dsycon(a,ipiv,anorm,[lower])	dsycon 的包装器。
csycon(a,ipiv,anorm,[lower])	csycon 的包装器。
zsycon(a,ipiv,anorm,[lower])	zsycon 的包装器。
ssyconv(a,ipiv,[lower,way,overwrite_a])	ssyconv 的包装器。
dsyconv(a,ipiv,[lower,way,overwrite_a])	dsyconv 的包装器。
csyconv(a,ipiv,[lower,way,overwrite_a])	csyconv 的包装器。
zsyconv(a,ipiv,[lower,way,overwrite_a])	zsyconv 的包装器。
ssyequb(a,[lower])	ssyequb 的包装器。
dsyequb(a,[lower])	dsyequb 的包装器。
csyequb(a,[lower])	csyequb 的包装器。
zsyequb(a,[lower])	zsyequb 的包装器。
ssyev(a,[compute_v,lower,lwork,overwrite_a])	ssyev 的包装器。
dsyev(a,[compute_v,lower,lwork,overwrite_a])	dsyev 的包装器。
ssyev_lwork(n,[lower])	ssyev_lwork 的包装器。
dsyev_lwork(n,[lower])	dsyev_lwork 的包装器。
ssyevd(…)	ssyevd 的包装器。
dsyevd(…)	dsyevd 的包装器。
ssyevd_lwork(n,[compute_v,lower])	ssyevd_lwork 的包装器。
dsyevd_lwork(n,[compute_v,lower])	dsyevd_lwork 的包装器。
ssyevr(…)	ssyevr 的包装器。
dsyevr(…)	dsyevr 的包装器。
ssyevr_lwork(n,[lower])	ssyevr_lwork 的包装器。
dsyevr_lwork(n,[lower])	dsyevr_lwork 的包装器。
ssyevx(…)	ssyevx 的包装器。
dsyevx(…)	dsyevx 的包装器。
ssyevx_lwork(n,[lower])	ssyevx_lwork 的包装器。
dsyevx_lwork(n,[lower])	dsyevx_lwork 的包装器。
ssygst(a,b,[itype,lower,overwrite_a])	ssygst 的包装器。
dsygst(a,b,[itype,lower,overwrite_a])	dsygst 的包装器。
ssygv(…)	ssygv 的包装器。
dsygv(…)	dsygv 的包装器。
ssygv_lwork(n,[uplo])	ssygv_lwork 的包装器。
dsygv_lwork(n,[uplo])	dsygv_lwork 的包装器。
ssygvd(…)	ssygvd 的包装器。
dsygvd(…)	dsygvd 的包装器。
ssygvx(…)	ssygvx 的包装器。
dsygvx(…)	dsygvx 的包装器。
ssygvx_lwork(n,[uplo])	ssygvx_lwork 的包装器。
dsygvx_lwork(n,[uplo])	dsygvx_lwork 的包装器。
ssysv(a,b,[lwork,lower,overwrite_a,overwrite_b])	ssysv 的包装器。
dsysv(a,b,[lwork,lower,overwrite_a,overwrite_b])	dsysv 的包装器。
csysv(a,b,[lwork,lower,overwrite_a,overwrite_b])	csysv 的包装器。
zsysv(a,b,[lwork,lower,overwrite_a,overwrite_b])	zsysv 的包装器。
ssysv_lwork(n,[lower])	ssysv_lwork 的包装器。
dsysv_lwork(n,[lower])	dsysv_lwork 的包装器。
csysv_lwork(n,[lower])	csysv_lwork 的包装器。
zsysv_lwork(n,[lower])	zsysv_lwork 的包装器。
ssysvx(…)	ssysvx 的包装器。
dsysvx(…)	dsysvx 的包装器。
csysvx(…)	csysvx 的包装器。
zsysvx(…)	zsysvx 的包装器。
ssysvx_lwork(n,[lower])	ssysvx_lwork 的包装器。
dsysvx_lwork(n,[lower])	dsysvx_lwork 的包装器。
csysvx_lwork(n,[lower])	csysvx_lwork 的包装器。
zsysvx_lwork(n,[lower])	zsysvx_lwork 的包装器。
ssytf2(a,[lower,overwrite_a])	ssytf2 的包装器。
dsytf2(a,[lower,overwrite_a])	dsytf2 的包装器。
csytf2(a,[lower,overwrite_a])	csytf2 的包装器。
zsytf2(a,[lower,overwrite_a])	zsytf2 的包装器。
ssytrd(a,[lower,lwork,overwrite_a])	ssytrd 的包装器。
dsytrd(a,[lower,lwork,overwrite_a])	dsytrd 的包装器。
ssytrd_lwork(n,[lower])	ssytrd_lwork 的包装器。
dsytrd_lwork(n,[lower])	dsytrd_lwork 的包装器。
ssytrf(a,[lower,lwork,overwrite_a])	ssytrf 的包装器。
dsytrf(a,[lower,lwork,overwrite_a])	dsytrf 的包装器。
csytrf(a,[lower,lwork,overwrite_a])	csytrf 的包装器。
zsytrf(a,[lower,lwork,overwrite_a])	zsytrf 的包装器。
ssytrf_lwork(n,[lower])	ssytrf_lwork 的包装器。
dsytrf_lwork(n,[lower])	dsytrf_lwork 的包装器。
csytrf_lwork(n,[lower])	csytrf_lwork 的包装器。
zsytrf_lwork(n,[lower])	zsytrf_lwork 的包装器。
stbtrs(ab,b,[uplo,trans,diag,overwrite_b])	stbtr 的包装器。
dtbtrs(ab,b,[uplo,trans,diag,overwrite_b])	dtbtrs 的包装器。
ctbtrs(ab,b,[uplo,trans,diag,overwrite_b])	ctbtrs 的包装器。
ztbtrs(ab,b,[uplo,trans,diag,overwrite_b])	ztbtrs 的包装器。
stfsm(…)	stfsm 的包装器。
dtfsm(…)	dtfsm 的包装器。
ctfsm(…)	ctfsm 的包装器。
ztfsm(…)	ztfsm 的包装器。
stfttp(n,arf,[transr,uplo])	stfttp 的包装器。
dtfttp(n,arf,[transr,uplo])	dtftp 的包装器。
ctfttp(n,arf,[transr,uplo])	ctftp 的包装器。
ztfttp(n,arf,[transr,uplo])	ztfttp 的包装器。
stfttr(n,arf,[transr,uplo])	stfttr 的包装器。
dtfttr(n,arf,[transr,uplo])	dtfttr 的包装器。
ctfttr(n,arf,[transr,uplo])	ctfttr 的包装器。
ztfttr(n,arf,[transr,uplo])	ztfttr 的包装器。
stgexc(…)	stgexc 的包装器。
dtgexc(…)	dtgexc 的包装器。
ctgexc(…)	ctgexc 的包装器。
ztgexc(…)	ztgexc 的包装器。
stgsen(…)	stgsen 的包装器。
dtgsen(…)	dtgsen 的包装器。
ctgsen(…)	ctgsen 的包装器。
ztgsen(…)	ztgsen 的包装器。
stgsen_lwork(select,a,[ijob])	stgsen_lwork 的包装器。
dtgsen_lwork(select,a,[ijob])	dtgsen_lwork 的包装器。
ctgsen_lwork(select,a,b,[ijob])	ctgsen_lwork 的包装器。
ztgsen_lwork(select,a,b,[ijob])	ztgsen_lwork 的包装器。
stpttf(n,ap,[transr,uplo])	stpttf 的包装器。
dtpttf(n,ap,[transr,uplo])	dtpttf 的包装器。
ctpttf(n,ap,[transr,uplo])	ctpttf 的包装器。
ztpttf(n,ap,[transr,uplo])	ztpttf 的包装器。
stpttr(n,ap,[uplo])	stpttr 的包装器。
dtpttr(n,ap,[uplo])	dtpttr 的包装器。
ctpttr(n,ap,[uplo])	ctpttr 的包装器。
ztpttr(n,ap,[uplo])	ztpttr 的包装器。
strsyl(a,b,c,[trana,tranb,isgn,overwrite_c])	strsyl 的包装器。
dtrsyl(a,b,c,[trana,tranb,isgn,overwrite_c])	dtrsyl 的包装器。
ctrsyl(a,b,c,[trana,tranb,isgn,overwrite_c])	ctrsyl 的包装器。
ztrsyl(a,b,c,[trana,tranb,isgn,overwrite_c])	ztrsyl 的包装器。
strtri(c,[lower,unitdiag,overwrite_c])	strtri 的包装器。
dtrtri(c,[lower,unitdiag,overwrite_c])	dtrtri 的包装器。
ctrtri(c,[lower,unitdiag,overwrite_c])	ctrtri 的包装器。
ztrtri(c,[lower,unitdiag,overwrite_c])	ztrtri 的包装器。
strtrs(…)	strtrs 的包装器。
dtrtrs(…)	dtrtrs 的包装器。
ctrtrs(…)	ctrtrs 的包装器。
ztrtrs(…)	ztrtrs 的包装器。
strttf(a,[transr,uplo])	strttf 的包装器。
dtrttf(a,[transr,uplo])	dtrttf 的包装器。
ctrttf(a,[transr,uplo])	ctrttf 的包装器。
ztrttf(a,[transr,uplo])	ztrttf 的包装器。
strttp(a,[uplo])	strttp 的包装器。
dtrttp(a,[uplo])	dtrttp 的包装器。
ctrttp(a,[uplo])	ctrttp 的包装器。
ztrttp(a,[uplo])	ztrttp 的包装器。
stzrzf(a,[lwork,overwrite_a])	stzrzf 的包装器。
dtzrzf(a,[lwork,overwrite_a])	dtzrzf 的包装器。
ctzrzf(a,[lwork,overwrite_a])	ctzrzf 的包装器。
ztzrzf(a,[lwork,overwrite_a])	ztzrzf 的包装器。
stzrzf_lwork(m, n)	stzrzf_lwork 的包装器。
dtzrzf_lwork(m, n)	dtzrzf_lwork 的包装器。
ctzrzf_lwork(m, n)	ctzrzf_lwork 的包装器。
ztzrzf_lwork(m, n)	ztzrzf_lwork 的包装器。
cunghr(a,tau,[lo,hi,lwork,overwrite_a])	cunghr 的包装。
zunghr(a,tau,[lo,hi,lwork,overwrite_a])	zunghr 的包装器。
cunghr_lwork(n,[lo,hi])	cunghr_lwork 的包装器。
zunghr_lwork(n,[lo,hi])	zunghr_lwork 的包装器。
cungqr(a,tau,[lwork,overwrite_a])	cungqr 的包装器。
zungqr(a,tau,[lwork,overwrite_a])	zungqr 的包装器。
cungrq(a,tau,[lwork,overwrite_a])	cungrq 的包装器。
zungrq(a,tau,[lwork,overwrite_a])	zungrq 的包装器。
cunmqr(side,trans,a,tau,c,lwork,[overwrite_c])	cunmqr 的包装器。
zunmqr(side,trans,a,tau,c,lwork,[overwrite_c])	zunmqr 的包装器。
sgeqrt(nb,a,[overwrite_a])	sgeqrt 的包装器。
dgeqrt(nb,a,[overwrite_a])	dgeqrt 的包装器。
cgeqrt(nb,a,[overwrite_a])	cgeqrt 的包装器。
zgeqrt(nb,a,[overwrite_a])	zgeqrt 的包装器。
sgemqrt(v,t,c,[side,trans,overwrite_c])	sgemqrt 的包装器。
dgemqrt(v,t,c,[side,trans,overwrite_c])	dgemqrt 的包装器。
cgemqrt(v,t,c,[side,trans,overwrite_c])	cgemqrt 的包装器。
zgemqrt(v,t,c,[side,trans,overwrite_c])	zgemqrt 的包装器。
sgttrf(…)	sgttrf 的包装器。
dgttrf(…)	dgttrf 的包装器。
cgttrf(…)	cgttrf 的包装器。
zgttrf(…)	zgttrf 的包装器。
sgttrs(dl,d,du,du2,ipiv,b,[trans,overwrite_b])	sgttrs 的包装器。
dgttrs(dl,d,du,du2,ipiv,b,[trans,overwrite_b])	dgttrs 的包装器。
cgttrs(dl,d,du,du2,ipiv,b,[trans,overwrite_b])	cgttrs 的包装器。
zgttrs(dl,d,du,du2,ipiv,b,[trans,overwrite_b])	zgttrs 的包装器。
stpqrt(l,nb,a,b,[overwrite_a,overwrite_b])	stpqrt 的包装器。
dtpqrt(l,nb,a,b,[overwrite_a,overwrite_b])	dtpqrt 的包装器。
ctpqrt(l,nb,a,b,[overwrite_a,overwrite_b])	ctpqrt 的包装器。
ztpqrt(l,nb,a,b,[overwrite_a,overwrite_b])	ztpqrt 的包装器。
stpmqrt(…)	stpmqrt 的包装器。
dtpmqrt(…)	dtpmqrt 的包装器。
ctpmqrt(…)	ctpmqrt 的包装器。
ztpmqrt(…)	ztpmqrt 的包装器。
cuncsd(…)	cuncsd 的包装器。
zuncsd(…)	zuncsd 的包装器。
cuncsd_lwork(m, p, q)	cuncsd_lwork 的包装器。
zuncsd_lwork(m, p, q)	zuncsd_lwork 的包装器。
cunmrz(a,tau,c,[side,trans,lwork,overwrite_c])	cunmrz 的包装器。
zunmrz(a,tau,c,[side,trans,lwork,overwrite_c])	zunmrz 的包装器。
cunmrz_lwork(m,n,[side,trans])	cunmrz_lwork 的包装器。
zunmrz_lwork(m,n,[side,trans])	zunmrz_lwork 的包装器。
ilaver()	Ilaver 的包装纸。
scipy.linalg.cython_lapack	-

8.3 scipy.linalg.interpolative

8.3.1 Routines

API	描述
interp_decomp(A, eps_or_k[, rand])	计算矩阵的 ID。
reconstruct_matrix_from_id(B, idx, proj)	从其 ID 重建矩阵。
reconstruct_interp_matrix(idx, proj)	从 ID 重建插值矩阵。
reconstruct_skel_matrix(A, k, idx)	从 ID 重建骨架矩阵。
id_to_svd(B, idx, proj)	将 ID 转换为 SVD。
svd(A, eps_or_k[, rand])	通过 ID 计算矩阵的 SVD。
estimate_spectral_norm(A[, its])	通过随机幂法估计矩阵的谱范数。
estimate_spectral_norm_diff(A, B[, its])	用随机幂法估计两个矩阵差的谱范数。
estimate_rank(A, eps)	使用随机方法将矩阵等级估计为指定的相对精度。

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9 scipy.misc

API	描述
ascent()	获取 8 位灰度位深度、512 x 512 派生图像，以便于在演示中使用
central_diff_weights(Np[, ndiv])	Np 点中心导数的返回权重。
derivative(func, x0[, dx, n, args, order])	求函数在某一点的 n 次导数。
face([gray])	获取浣熊脸的 1024 x 768 彩色图像。
electrocardiogram()	加载心电图作为一维信号的示例。

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10 scipy.ndimage n维图像

10.1 Filters

API	描述
convolve(input, weights[, output, mode, …])	多维卷积。
convolve1d(input, weights[, axis, output, …])	计算沿给定轴的一维卷积。
correlate(input, weights[, output, mode, …])	多维相关性。
correlate1d(input, weights[, axis, output, …])	计算沿给定轴的一维相关性。
gaussian_filter(input, sigma[, order, …])	多维高斯滤波器。
gaussian_filter1d(input, sigma[, axis, …])	一维高斯滤波器。
gaussian_gradient_magnitude(input, sigma[, …])	使用高斯导数的多维梯度幅度。
gaussian_laplace(input, sigma[, output, …])	使用高斯二阶导数的多维拉普拉斯滤波器。
generic_filter(input, function[, size, …])	使用给定函数计算多维过滤器。
generic_filter1d(input, function, filter_size)	计算沿给定轴的一维滤波器。
generic_gradient_magnitude(input, derivative)	使用提供的梯度函数的梯度大小。
generic_laplace(input, derivative2[, …])	使用提供的二阶导数函数的 N-D 拉普拉斯滤波器。
laplace(input[, output, mode, cval])	基于近似二阶导数的 N-D 拉普拉斯滤波器。
maximum_filter(input[, size, footprint, …])	计算多维最大过滤器。
maximum_filter1d(input, size[, axis, …])	计算沿给定轴的一维最大滤波器。
median_filter(input[, size, footprint, …])	计算多维中值滤波器。
minimum_filter(input[, size, footprint, …])	计算多维最小过滤器。
minimum_filter1d(input, size[, axis, …])	计算沿给定轴的一维最小滤波器。
percentile_filter(input, percentile[, size, …])	计算多维百分位过滤器。
prewitt(input[, axis, output, mode, cval])	计算 Prewitt 滤波器。
rank_filter(input, rank[, size, footprint, …])	计算多维排名过滤器。
sobel(input[, axis, output, mode, cval])	计算 Sobel 滤波器。
uniform_filter(input[, size, output, mode, …])	多维统一过滤器。
uniform_filter1d(input, size[, axis, …])	计算沿给定轴的一维均匀滤波器。

10.2 Fourier filters

API	描述
fourier_ellipsoid(input, size[, n, axis, output])	多维椭球傅立叶滤波器。
fourier_gaussian(input, sigma[, n, axis, output])	多维高斯傅里叶滤波器。
fourier_shift(input, shift[, n, axis, output])	多维傅立叶移位滤波器。
fourier_uniform(input, size[, n, axis, output])	多维均匀傅立叶滤波器。

10.3 Interpolation

API	描述
affine_transform(input, matrix[, offset, …])	应用仿射变换。
geometric_transform(input, mapping[, …])	应用任意几何变换。
map_coordinates(input, coordinates[, …])	通过插值将输入数组映射到新坐标。
rotate(input, angle[, axes, reshape, …])	旋转数组。
shift(input, shift[, output, order, mode, …])	移动一个数组。
spline_filter(input[, order, output, mode])	多维样条滤波器。
spline_filter1d(input[, order, axis, …])	计算沿给定轴的一维样条滤波器。
zoom(input, zoom[, output, order, mode, …])	缩放数组。

10.4 Measurements

API	描述
center_of_mass(input[, labels, index])	计算标签处数组值的质心。
extrema(input[, labels, index])	计算标签处数组值的最小值和最大值及其位置。
find_objects(input[, max_label])	在带标签的数组中查找对象。
histogram(input, min, max, bins[, labels, index])	计算数组值的直方图，可选地在标签处。
label(input[, structure, output])	标记数组中的特征。
labeled_comprehension(input, labels, index, …)	大致相当于 [func(input[labels == i]) for i in index]。
maximum(input[, labels, index])	计算标记区域上数组值的最大值。
maximum_position(input[, labels, index])	在标签处查找数组值的最大值的位置。
mean(input[, labels, index])	计算标签处数组值的平均值。
median(input[, labels, index])	计算标记区域上数组值的中值。
minimum(input[, labels, index])	计算标记区域上数组值的最小值。
minimum_position(input[, labels, index])	在标签处查找数组值的最小值的位置。
standard_deviation(input[, labels, index])	计算 N 维图像数组值的标准偏差，可选择指定的子区域。
sum_labels(input[, labels, index])	计算数组值的总和。
variance(input[, labels, index])	计算 N 维图像数组的值的方差，可选地在指定的子区域。
watershed_ift(input, markers[, structure, …])	使用图像森林变换算法从标记应用分水岭。

10.5 Morphology

API	描述
binary_closing(input[, structure, …])	用给定的结构元素关闭多维二进制。
binary_dilation(input[, structure, …])	给定结构元素的多维二进制膨胀。
binary_erosion(input[, structure, …])	具有给定结构元素的多维二元腐蚀。
binary_fill_holes(input[, structure, …])	填补二进制对象中的空洞。
binary_hit_or_miss(input[, structure1, …])	多维二进制命中或未命中变换。
binary_opening(input[, structure, …])	具有给定结构元素的多维二进制开放。
binary_propagation(input[, structure, mask, …])	具有给定结构元素的多维二进制传播。
black_tophat(input[, size, footprint, …])	多维黑色顶层滤镜。
distance_transform_bf(input[, metric, …])	通过蛮力算法的距离变换函数。
distance_transform_cdt(input[, metric, …])	倒角类型变换的距离变换。
distance_transform_edt(input[, sampling, …])	精确的欧氏距离变换。
generate_binary_structure(rank, connectivity)	为二进制形态学操作生成一个二进制结构。
grey_closing(input[, size, footprint, …])	多维灰度闭合。
grey_dilation(input[, size, footprint, …])	使用结构化元素或对应于平面结构化元素的足迹计算灰度膨胀。
grey_erosion(input[, size, footprint, …])	使用结构化元素或对应于平面结构化元素的足迹计算灰度侵蚀。
grey_opening(input[, size, footprint, …])	多维灰度开场。
iterate_structure(structure, iterations[, …])	通过自身膨胀来迭代结构。
morphological_gradient(input[, size, …])	多维形态梯度。
morphological_laplace(input[, size, …])	多维形态拉普拉斯。
white_tophat(input[, size, footprint, …])	多维白色顶层过滤器。

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11 scipy.odr 正交距离回归

11.1 Package Content

API	描述
Data(x[, y, we, wd, fix, meta])	适合的数据。
RealData(x[, y, sx, sy, covx, covy, fix, meta])	数据，权重作为实际标准偏差和/或协方差。
Model(fcn[, fjacb, fjacd, extra_args, …])	Model 类存储有关您希望拟合的函数的信息。
ODR(data, model[, beta0, delta0, ifixb, …])	ODR 类收集所有信息并协调主要拟合例程的运行。
Output(output)	Output 类存储 ODR 运行的输出。
odr(fcn, beta0, y, x[, we, wd, fjacb, …])	ODR 的低级函数。
OdrWarning	警告表明传递到 ODR 的数据在传递到用户应注意的“odr”时会导致问题。
OdrError	表示拟合错误的异常。
OdrStop	异常停止拟合。
polynomial(order)	一般多项式模型的工厂函数。
exponential	指数模型
multilinear	任意维线性模型
unilinear	单变量线性模型
quadratic	二次模型

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12 scipy.optimize 优化

12.1 optimization

12.1.1 Scalar functions optimization

API	描述
minimize_scalar(fun[, bracket, bounds, …])	Minimization of scalar function of one variable.

12.1.2 Local (multivariate) optimization

API	描述
minimize(fun, x0[, args, method, jac, hess, …])	Minimization of scalar function of one or more variables.
NonlinearConstraint(fun, lb, ub[, jac, …])	Nonlinear constraint on the variables.
LinearConstraint(A[, lb, ub, keep_feasible])	Linear constraint on the variables.
Bounds([lb, ub, keep_feasible])	Bounds constraint on the variables.
BFGS([exception_strategy, min_curvature, …])	Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) Hessian update strategy.
SR1([min_denominator, init_scale])	Symmetric-rank-1 Hessian update strategy.

12.3 Global optimization

API	描述
basinhopping(func, x0[, niter, T, stepsize, …])	Find the global minimum of a function using the basin-hopping algorithm.
brute(func, ranges[, args, Ns, full_output, …])	Minimize a function over a given range by brute force.
differential_evolution(func, bounds[, args, …])	Finds the global minimum of a multivariate function.
shgo(func, bounds[, args, constraints, n, …])	Finds the global minimum of a function using SHG optimization.
dual_annealing(func, bounds[, args, …])	Find the global minimum of a function using Dual Annealing.
direct(func, bounds, *[, args, eps, maxfun, …])	Finds the global minimum of a function using the DIRECT algorithm.

12.2 Least-squares and curve fitting

12.2.1 Nonlinear least-squares

API	描述
least_squares(fun, x0[, jac, bounds, …])	Solve a nonlinear least-squares problem with bounds on the variables.

12.2.2 Linear least-squares

API	描述
nnls(A, b[, maxiter])	-
lsq_linear(A, b[, bounds, method, tol, …])	Solve a linear least-squares problem with bounds on the variables.

12.2.3 Curve fitting

API	描述
curve_fit(f, xdata, ydata[, p0, sigma, …])	Use non-linear least squares to fit a function, f, to data.

12.3 Root finding

12.3.1 Scalar functions

API	描述
root_scalar(f[, args, method, bracket, …])	Find a root of a scalar function.
brentq(f, a, b[, args, xtol, rtol, maxiter, …])	Find a root of a function in a bracketing interval using Brent’s method.
brenth(f, a, b[, args, xtol, rtol, maxiter, …])	Find a root of a function in a bracketing interval using Brent’s method with hyperbolic extrapolation.
ridder(f, a, b[, args, xtol, rtol, maxiter, …])	Find a root of a function in an interval using Ridder’s method.
bisect(f, a, b[, args, xtol, rtol, maxiter, …])	Find root of a function within an interval using bisection.
newton(func, x0[, fprime, args, tol, …])	Find a zero of a real or complex function using the Newton-Raphson (or secant or Halley’s) method.
toms748(f, a, b[, args, k, xtol, rtol, …])	Find a zero using TOMS Algorithm 748 method.
RootResults(root, iterations, …)	Represents the root finding result.
fixed_point(func, x0[, args, xtol, maxiter, …])	Find a fixed point of the function.

12.3.2 Multidimensional

API	描述
root(fun, x0[, args, method, jac, tol, …])	Find a root of a vector function.

12.4 Linear programming / MILP

API	描述
milp(c, *[, integrality, bounds, …])	Mixed-integer linear programming
linprog(c[, A_ub, b_ub, A_eq, b_eq, bounds, …])	Linear programming: minimize a linear objective function subject to linear equality and inequality constraints.
linprog_verbose_callback(res)	A sample callback function demonstrating the linprog callback interface.

12.5 Assignment problems

API	描述
linear_sum_assignment	Solve the linear sum assignment problem.
quadratic_assignment(A, B[, method, options])	Approximates solution to the quadratic assignment problem and the graph matching problem.

12.6 Utilities

12.6.1 Finite-difference approximation

API	描述
approx_fprime(xk, f[, epsilon])	Finite difference approximation of the derivatives of a scalar or vector-valued function.
check_grad(func, grad, x0, *args[, epsilon, …])	Check the correctness of a gradient function by comparing it against a (forward) finite-difference approximation of the gradient.

12.6.2 Line search

API	描述
bracket(func[, xa, xb, args, grow_limit, …])	Bracket the minimum of the function.
line_search(f, myfprime, xk, pk[, gfk, …])	Find alpha that satisfies strong Wolfe conditions.

12.6.3 Hessian approximation

API	描述
LbfgsInvHessProduct(args, *kwargs)	Linear operator for the L-BFGS approximate inverse Hessian.
HessianUpdateStrategy()	Interface for implementing Hessian update strategies.

12.6.4 Benchmark problems

API	描述
rosen(x)	The Rosenbrock function.
rosen_der(x)	The derivative (i.e.
rosen_hess(x)	The Hessian matrix of the Rosenbrock function.
rosen_hess_prod(x, p)	Product of the Hessian matrix of the Rosenbrock function with a vector.

12.7 Legacy functions

12.7.1 Optimization

12.7.1.1 General-purpose multivariate methods

API	描述
fmin(func, x0[, args, xtol, ftol, maxiter, …])	Minimize a function using the downhill simplex algorithm.
fmin_powell(func, x0[, args, xtol, ftol, …])	Minimize a function using modified Powell’s method.
fmin_cg(f, x0[, fprime, args, gtol, norm, …])	Minimize a function using a nonlinear conjugate gradient algorithm.
fmin_bfgs(f, x0[, fprime, args, gtol, norm, …])	Minimize a function using the BFGS algorithm.
fmin_ncg(f, x0, fprime[, fhess_p, fhess, …])	Unconstrained minimization of a function using the Newton-CG method.

12.7.1.2 Constrained multivariate methods:

API	描述
fmin_l_bfgs_b(func, x0[, fprime, args, …])	Minimize a function func using the L-BFGS-B algorithm.
fmin_tnc(func, x0[, fprime, args, …])	Minimize a function with variables subject to bounds, using gradient information in a truncated Newton algorithm.
fmin_cobyla(func, x0, cons[, args, …])	Minimize a function using the Constrained Optimization By Linear Approximation (COBYLA) method.
fmin_slsqp(func, x0[, eqcons, f_eqcons, …])	Minimize a function using Sequential Least Squares Programming

12.7.1.3 Univariate (scalar) minimization methods:

API	描述
fminbound(func, x1, x2[, args, xtol, …])	Bounded minimization for scalar functions.
brent(func[, args, brack, tol, full_output, …])	Given a function of one variable and a possible bracket, return the local minimum of the function isolated to a fractional precision of tol.
golden(func[, args, brack, tol, …])	Return the minimum of a function of one variable using golden section method.

12.7.2 Least-squares

API	描述
leastsq(func, x0[, args, Dfun, full_output, …])	Minimize the sum of squares of a set of equations.

12.7.3 Root finding

12.7.4.1 General nonlinear solvers:

API	描述
fsolve(func, x0[, args, fprime, …])	Find the roots of a function.
broyden1(F, xin[, iter, alpha, …])	Find a root of a function, using Broyden’s first Jacobian approximation.
broyden2(F, xin[, iter, alpha, …])	Find a root of a function, using Broyden’s second Jacobian approximation.

12.7.4.2 Large-scale nonlinear solvers:

API	描述
newton_krylov(F, xin[, iter, rdiff, method, …])	Find a root of a function, using Krylov approximation for inverse Jacobian.
anderson(F, xin[, iter, alpha, w0, M, …])	Find a root of a function, using (extended) Anderson mixing.

12.7.4.3 Simple iteration solvers:

API	描述
excitingmixing(F, xin[, iter, alpha, …])	Find a root of a function, using a tuned diagonal Jacobian approximation.
linearmixing(F, xin[, iter, alpha, verbose, …])	Find a root of a function, using a scalar Jacobian approximation.
diagbroyden(F, xin[, iter, alpha, verbose, …])	Find a root of a function, using diagonal Broyden Jacobian approximation.

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13 scipy.signal 信号处理

13.1 scipy.signal.windows

API	描述
get_window(window, Nx[, fftbins])	返回给定长度和类型的窗口。
barthann(M[, sym])	返回修改后的 Bartlett-Hann 窗口。
bartlett(M[, sym])	返回 Bartlett 窗口。
blackman(M[, sym])	返回一个布莱克曼窗口。
blackmanharris(M[, sym])	返回最小 4 项 Blackman-Harris 窗口。
bohman(M[, sym])	返回一个 Bohman 窗口。
boxcar(M[, sym])	返回一个棚车或矩形窗口。
chebwin(M, at[, sym])	返回 Dolph-Chebyshev 窗口。
cosine(M[, sym])	返回具有简单余弦形状的窗口。
dpss(M, NW[, Kmax, sym, norm, return_ratios])	计算离散长球体序列 (DPSS)。
exponential(M[, center, tau, sym])	返回指数（或泊松）窗口。
flattop(M[, sym])	返回平顶窗口。
gaussian(M, std[, sym])	返回一个高斯窗口。
general_cosine(M, a[, sym])	余弦项窗口的通用加权和
general_gaussian(M, p, sig[, sym])	返回具有广义高斯形状的窗口。
general_hamming(M, alpha[, sym])	返回广义汉明窗。
hamming(M[, sym])	返回汉明窗。
hann(M[, sym])	返回一个 Hann 窗口。
kaiser(M, beta[, sym])	返回 Kaiser 窗口。
kaiser_bessel_derived(M, beta, *[, sym])	返回 Kaiser-Bessel 派生窗口。
nuttall(M[, sym])	根据 Nuttall 返回最小 4 项 Blackman-Harris 窗口。
parzen(M[, sym])	返回一个 Parzen 窗口。
taylor(M[, nbar, sll, norm, sym])	返回一个泰勒窗。
triang(M[, sym])	返回一个三角形窗口。
tukey(M[, alpha, sym])	返回一个 Tukey 窗口，也称为锥形余弦窗口。

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14 scipy.sparse 稀疏矩阵

14.1 scipy.sparse.linalg

14.1.1 Abstract linear operators

API	描述
LinearOperator(args, *kwargs)	用于执行矩阵向量乘积的通用接口
aslinearoperator(A)	将 A 作为 LinearOperator 返回。

14.1.2 Matrix Operations

API	描述
inv(A)	计算稀疏矩阵的逆
expm(A)	使用 Pade 近似计算矩阵指数。
expm_multiply(A, B[, start, stop, num, …])	计算 A 的矩阵指数对 B 的作用。

14.1.3 Matrix norms

API	描述
norm(x[, ord, axis])	稀疏矩阵的范数
onenormest(A[, t, itmax, compute_v, compute_w])	计算稀疏矩阵的 1-范数的下界。

14.1.4 Solving linear problems

API	描述
spsolve(A, b[, permc_spec, use_umfpack])	求解稀疏线性系统 Ax=b，其中 b 可以是向量或矩阵。
spsolve_triangular(A, b[, lower, …])	假设 A 是三角矩阵，求解方程 A x = b for x。
factorized(A)	返回一个用于求解稀疏线性系统的函数，其中 A 是预先因式分解的。
MatrixRankWarning	-
use_solver(**kwargs)	选择要使用的默认稀疏直接求解器。

14.1.5 Matrix factorizations

API	描述
eigs(A[, k, M, sigma, which, v0, ncv, …])	求出方阵 A 的 k 个特征值和特征向量。
eigsh(A[, k, M, sigma, which, v0, ncv, …])	求实对称方阵或复厄密矩阵 A 的 k 个特征值和特征向量。
lobpcg(A, X[, B, M, Y, tol, maxiter, …])	局部最优块预处理共轭梯度法 (LOBPCG)

14.1.6 Exceptions

API	描述
ArpackNoConvergence(msg, eigenvalues, …)	ARPACK 迭代没有收敛
ArpackError(info[, infodict])	ARPACK错误

14.2 scipy.sparse.csgraph

API	描述
connected_components(csgraph[, directed, …])	分析稀疏图的连通分量
laplacian(csgraph[, normed, return_diag, …])	返回有向图的拉普拉斯算子。
shortest_path(csgraph[, method, directed, …])	在正向或无向图上执行最短路径图搜索。
dijkstra(csgraph[, directed, indices, …])	使用斐波那契堆的 Dijkstra 算法
floyd_warshall(csgraph[, directed, …])	使用 Floyd-Warshall 算法计算最短路径长度
bellman_ford(csgraph[, directed, indices, …])	使用 Bellman-Ford 算法计算最短路径长度。
johnson(csgraph[, directed, indices, …])	使用约翰逊算法计算最短路径长度。
breadth_first_order(csgraph, i_start[, …])	返回从指定节点开始的广度优先排序。
depth_first_order(csgraph, i_start[, …])	返回从指定节点开始的深度优先排序。
breadth_first_tree(csgraph, i_start[, directed])	返回广度优先搜索生成的树
depth_first_tree(csgraph, i_start[, directed])	返回由深度优先搜索生成的树。
minimum_spanning_tree(csgraph[, overwrite])	返回无向图的最小生成树
reverse_cuthill_mckee(graph[, symmetric_mode])	返回以 Reverse-Cuthill McKee 顺序排列稀疏 CSR 或 CSC 矩阵的排列数组。
maximum_flow(csgraph, source, sink)	最大化图中两个顶点之间的流量。
maximum_bipartite_matching(graph[, perm_type])	返回二分图的匹配，其基数至少为图的任何给定匹配的基数。
min_weight_full_bipartite_matching(…[, …])	返回二部图的最小权重完全匹配。
structural_rank(graph)	计算具有给定稀疏模式的图（矩阵）的结构等级。
NegativeCycleError([message])	-

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15 scipy.spatial 空间数据结构和算法

15.1 scipy.spatial.distance

15.1.1 Function reference

API	描述
pdist(X[, metric, out])	n 维空间中观测值之间的成对距离。
cdist(XA, XB[, metric, out])	计算两个输入集合中每对之间的距离。
squareform(X[, force, checks])	将向量形式的距离向量转换为方形距离矩阵，反之亦然。
directed_hausdorff(u, v[, seed])	计算两个二维数组之间的定向 Hausdorff 距离。

15.2 scipy.spatial.transform

15.2.1 Rotations in 3 dimensions

API	描述
Rotation	在 3 个维度上旋转。
Slerp(times, rotations)	旋转的球面线性插值。
RotationSpline(times, rotations)	以连续的角速率和加速度插入旋转。

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16 scipy.special 特殊函数

16.1 Error handling

API	描述
geterr	获取当前处理特殊功能错误的方式。
seterr	设置如何处理特殊功能错误。
errstate(**kwargs)	用于特殊功能错误处理的上下文管理器。
SpecialFunctionWarning	可以由特殊功能发出的警告。
SpecialFunctionError	可以由特殊函数引发的异常。

16.2 Available functions

16.2.1 Airy functions

API	描述
airy(z[, out])	艾里函数及其导数。
airye(z[, out])	指数缩放的艾里函数及其导数。
ai_zeros(nt)	计算艾里函数 Ai 及其导数的零点和值。
bi_zeros(nt)	计算艾里函数 Bi 及其导数的零点和值。
itairy(x[, out])	艾里函数的积分

16.2.2 Elliptic functions and integrals

API	描述
ellipj(u, m[, out])	雅可比椭圆函数
ellipk(m[, out])	第一类完全椭圆积分。
ellipkm1(p[, out])	m = 1 附近的第一类完全椭圆积分
ellipkinc(phi, m[, out])	第一类不完全椭圆积分
ellipe(m[, out])	第二类完全椭圆积分
ellipeinc(phi, m[, out])	第二类不完全椭圆积分
elliprc(x, y[, out])	退化对称椭圆积分。
elliprd(x, y, z[, out])	第二类对称椭圆积分。
elliprf(x, y, z[, out])	第一类完全对称椭圆积分。
elliprg(x, y, z[, out])	第二类完全对称椭圆积分。
elliprj(x, y, z, p[, out])	第三类对称椭圆积分。

16.2.3 Bessel functions

16.2.3.1 Zeros of Bessel functions

API	描述
jnjnp_zeros(nt)	计算整数阶贝塞尔函数 Jn 和 Jn’ 的零点。
jnyn_zeros(n, nt)	计算贝塞尔函数 Jn(x)、Jn’(x)、Yn(x) 和 Yn’(x) 的 nt 个零点。
jn_zeros(n, nt)	计算整数阶贝塞尔函数 Jn 的零点。
jnp_zeros(n, nt)	计算整数阶 Bessel 函数导数 Jn’ 的零点。
yn_zeros(n, nt)	计算整数阶贝塞尔函数 Yn(x) 的零点。
ynp_zeros(n, nt)	计算整数阶 Bessel 函数导数 Yn’(x) 的零点。
y0_zeros(nt[, complex])	计算贝塞尔函数 Y0(z) 的 nt 个零点，以及每个零点处的导数。
y1_zeros(nt[, complex])	计算贝塞尔函数 Y1(z) 的 nt 个零点，以及每个零点处的导数。
y1p_zeros(nt[, complex])	计算贝塞尔导数 Y1’(z) 的 nt 个零点，以及每个零点处的值。

16.2.3.2 Faster versions of common Bessel functions

API	描述
j0(x[, out])	第一类0阶贝塞尔函数。
j1(x[, out])	第一类贝塞尔函数1。
y0(x[, out])	第二类0阶贝塞尔函数。
y1(x[, out])	第二类贝塞尔函数1。
i0(x[, out])	0 阶修正贝塞尔函数。
i0e(x[, out])	指数缩放的 0 阶修正贝塞尔函数。
i1(x[, out])	1 阶修正贝塞尔函数。
i1e(x[, out])	指数缩放的 1 阶修正贝塞尔函数。
k0(x[, out])	第二类0阶修正贝塞尔函数，(K_0)。
k0e(x[, out])	指数缩放的 0 阶修正贝塞尔函数 K
k1(x[, out])	第二类1阶修正贝塞尔函数，(K_1(x))。
k1e(x[, out])	指数缩放的 1 阶修正贝塞尔函数 K

16.2.3.3 Integrals of Bessel functions

API	描述
itj0y0(x[, out])	第一类 0 阶贝塞尔函数的积分。
it2j0y0(x[, out])	与第一类 0 阶贝塞尔函数相关的积分。
iti0k0(x[, out])	0 阶修正 Bessel 函数的积分。
it2i0k0(x[, out])	与 0 阶修正贝塞尔函数相关的积分。
besselpoly(a, lmb, nu[, out])	第一类贝塞尔函数的加权积分。

16.2.3.4 Derivatives of Bessel functions

API	描述
jvp(v, z[, n])	计算第一类贝塞尔函数的导数。
yvp(v, z[, n])	计算第二类贝塞尔函数的导数。
kvp(v, z[, n])	计算实阶修正贝塞尔函数 Kv(z) 的 n 阶导数
ivp(v, z[, n])	计算第一类修正贝塞尔函数的导数。
h1vp(v, z[, n])	计算 Hankel 函数 H1v(z) 关于 z 的 n 阶导数。
h2vp(v, z[, n])	计算 Hankel 函数 H2v(z) 关于 z 的 n 阶导数。

16.2.3.5 Spherical Bessel functions

API	描述
spherical_jn(n, z[, derivative])	第一类球面贝塞尔函数或其导数。
spherical_yn(n, z[, derivative])	第二类球面贝塞尔函数或其导数。
spherical_in(n, z[, derivative])	第一类修正球贝塞尔函数或其导数。
spherical_kn(n, z[, derivative])	第二类修正球贝塞尔函数或其导数。

16.2.3.6 Riccati-Bessel functions

API	描述
riccati_jn(n, x)	计算第一类 Ricatti-Bessel 函数及其导数。
riccati_yn(n, x)	计算第二类 Ricatti-Bessel 函数及其导数。

16.2.4 Struve functions

API	描述
struve(v, x[, out])	司徒函数。
modstruve(v, x[, out])	修正的 Struve 函数。
itstruve0(x[, out])	0 阶 Struve 函数的积分。
it2struve0(x[, out])	与 0 阶 Struve 函数相关的积分。
itmodstruve0(x[, out])	0 阶修正 Struve 函数的积分。

16.2.5 Raw statistical functions

API	描述
bdtr(k, n, p[, out])	二项分布累积分布函数。
bdtrc(k, n, p[, out])	二项分布生存函数。
bdtri(k, n, y[, out])	bdtr 关于 p 的反函数。
bdtrik(y, n, p[, out])	bdtr 关于 k 的反函数。
bdtrin(k, y, p[, out])	bdtr 关于 n 的反函数。
btdtr(a, b, x[, out])	Beta 分布的累积分布函数。
btdtri(a, b, p[, out])	Beta 分布的第 p 个分位数。
btdtria(p, b, x[, out])	btdtr 关于 a 的倒数。
btdtrib(a, p, x[, out])	btdtr 关于 b 的倒数。
fdtr(dfn, dfd, x[, out])	F 累积分布函数。
fdtrc(dfn, dfd, x[, out])	F 生存函数。
fdtri(dfn, dfd, p[, out])	F 分布的第 p 个分位数。
fdtridfd(dfn, p, x[, out])	逆向 fdtr vs dfd
gdtr(a, b, x[, out])	Gamma 分布累积分布函数。
gdtrc(a, b, x[, out])	伽马分布生存函数。
gdtria(p, b, x[, out])	gdtr 与 a 的倒数。
gdtrib(a, p, x[, out])	gdtr 与 b 的倒数。
gdtrix(a, b, p[, out])	gdtr 与 x 的倒数。
nbdtr(k, n, p[, out])	负二项式累积分布函数。
nbdtrc(k, n, p[, out])	负二项式生存函数。
nbdtri(k, n, y[, out])	nbdtr 与 p 的倒数。
nbdtrik(y, n, p[, out])	nbdtr 与 k 的倒数。
nbdtrin(k, y, p[, out])	nbdtr 与 n 的倒数。
ncfdtr(dfn, dfd, nc, f[, out])	非中心 F 分布的累积分布函数。
ncfdtridfd(dfn, p, nc, f[, out])	计算非中心 F 分布的自由度（分母）。
ncfdtridfn(p, dfd, nc, f[, out])	计算非中心 F 分布的自由度（分子）。
ncfdtri(dfn, dfd, nc, p[, out])	与非中心 F 分布的 CDF 的 f 反比。
ncfdtrinc(dfn, dfd, p, f[, out])	计算非中心 F 分布的非中心参数。
nctdtr(df, nc, t[, out])	非中心 t 分布的累积分布函数。
nctdtridf(p, nc, t[, out])	计算非中心 t 分布的自由度。
nctdtrit(df, nc, p[, out])	非中心 t 分布的逆累积分布函数。
nctdtrinc(df, p, t[, out])	计算非中心 t 分布的非中心参数。
nrdtrimn(p, x, std[, out])	给定其他参数计算正态分布的均值。
nrdtrisd(p, x, mn[, out])	给定其他参数，计算正态分布的标准差。
pdtr(k, m[, out])	泊松累积分布函数。
pdtrc(k, m[, out])	泊松生存函数
pdtri(k, y[, out])	逆向 pdtr vs m
pdtrik(p, m[, out])	与 pdtr 与 m 相反。
stdtr(df, t[, out])	学生 t 分布累积分布函数
stdtridf(p, t[, out])	stdtr 与 df 的倒数
stdtrit(df, p[, out])	stdtr 与 t 的倒数
chdtr(v, x[, out])	卡方累积分布函数。
chdtrc(v, x[, out])	卡方生存函数。
chdtri(v, p[, out])	与关于 x 的 chdtrc 相反。
chdtriv(p, x[, out])	相对于 v 与 chdtr 逆。
ndtr(x[, out])	高斯累积分布函数。
log_ndtr(x[, out])	高斯累积分布函数的对数。
ndtri(y[, out])	ndtr 与 x 的倒数
ndtri_exp(y[, out])	log_ndtr 与 x 的倒数。
chndtr(x, df, nc[, out])	非中心卡方累积分布函数
chndtridf(x, p, nc[, out])	与 chndtr 和 df 相反
chndtrinc(x, df, p[, out])	与 chndtr 和 nc 相反
chndtrix(p, df, nc[, out])	逆向 chndtr vs x
smirnov(n, d[, out])	Kolmogorov-Smirnov 互补累积分布函数
smirnovi(n, p[, out])	与斯米尔诺夫相反
kolmogorov(y[, out])	Kolmogorov 分布的互补累积分布（Survival Function）函数。
kolmogi(p[, out])	Kolmogorov 分布的逆生存函数
tklmbda(x, lmbda[, out])	Tukey-Lambda 累积分布函数
logit(x[, out])	用于 ndarray 的 Logit ufunc。
expit(x[, out])	退出（又名
log_expit(x[, out])	逻辑 sigmoid 函数的对数。
boxcox(x, lmbda[, out])	计算 Box-Cox 变换。
boxcox1p(x, lmbda[, out])	计算 1 + x 的 Box-Cox 变换。
inv_boxcox(y, lmbda[, out])	计算 Box-Cox 变换的逆。
inv_boxcox1p(y, lmbda[, out])	计算 Box-Cox 变换的逆。
owens_t(h, a[, out])	欧文的 T 函数。

16.2.6 Information Theory functions

API	描述
entr(x[, out])	用于计算熵的逐元素函数。
rel_entr(x, y[, out])	用于计算相对熵的逐元素函数。
kl_div(x, y[, out])	用于计算 Kullback-Leibler 散度的 Elementwise 函数。
huber(delta, r[, out])	Huber 损失函数。
pseudo_huber(delta, r[, out])	伪 Huber 损失函数。

16.2.7 Gamma and related functions

API	描述
gamma(z[, out])	伽马函数。
gammaln(x[, out])	伽玛函数的绝对值的对数。
loggamma(z[, out])	伽玛函数的对数主分支。
gammasgn(x[, out])	伽马函数的符号。
gammainc(a, x[, out])	正则化下不完全伽马函数。
gammaincinv(a, y[, out])	与正则化下不完全伽玛函数相反。
gammaincc(a, x[, out])	正则化上不完全伽马函数。
gammainccinv(a, y[, out])	正则化上不完全伽马函数的逆函数。
beta(a, b[, out])	贝塔功能。
betaln(a, b[, out])	beta 函数绝对值的自然对数。
betainc(a, b, x[, out])	不完整的 beta 函数。
betaincinv(a, b, y[, out])	不完全 beta 函数的反函数。
psi(z[, out])	双伽马函数。
rgamma(z[, out])	伽马函数的倒数。
polygamma(n, x)	多伽马函数。
multigammaln(a, d)	返回多元伽玛的对数，有时也称为广义伽玛。
digamma(z[, out])	双伽马函数。
poch(z, m[, out])	Pochhammer 符号。

16.2.8 Error function and Fresnel integrals

API	描述
erf(z[, out])	返回复杂参数的误差函数。
erfc(x[, out])	互补误差函数，1 - erf(x)。
erfcx(x[, out])	缩放互补误差函数，exp(x*2) erfc(x)。
erfi(z[, out])	虚数误差函数，-i erf(i z)。
erfinv(y[, out])	误差函数的反函数。
erfcinv(y[, out])	互补误差函数的反函数。
wofz(z[, out])	Faddeeva函数
dawsn(x[, out])	道森积分。
fresnel(z[, out])	菲涅尔积分。
fresnel_zeros(nt)	计算正弦和余弦菲涅尔积分 S(z) 和 C(z) 的复数零点。
modfresnelp(x[, out])	修正菲涅尔正积分
modfresnelm(x[, out])	修正菲涅尔负积分
voigt_profile(x, sigma, gamma[, out])	沃格特个人资料。

16.2.9 Legendre functions

API	描述
lpmv(m, v, x[, out])	整数阶实数的连带勒让德函数。
sph_harm(m, n, theta, phi[, out])	计算球谐函数。

16.2.10 Ellipsoidal harmonics

API	描述
ellip_harm(h2, k2, n, p, s[, signm, signn])	椭球调和函数 E^p_n(l)
ellip_harm_2(h2, k2, n, p, s)	椭球调和函数 F^p_n(l)
ellip_normal(h2, k2, n, p)	椭球调和归一化常数 gamma^p_n

16.2.11 Orthogonal polynomials

API	描述
assoc_laguerre(x, n[, k])	计算 n 阶 k 阶的广义（相关）拉盖尔多项式。
eval_legendre(n, x[, out])	在一点计算勒让德多项式。
eval_chebyt(n, x[, out])	在某一点计算第一类切比雪夫多项式。
eval_chebyu(n, x[, out])	在某一点计算第二类切比雪夫多项式。
eval_chebyc(n, x[, out])	计算 [-2, 2] 上的第一类切比雪夫多项式的某一点。
eval_chebys(n, x[, out])	计算 [-2, 2] 上的第二类 Chebyshev 多项式。
eval_jacobi(n, alpha, beta, x[, out])	在一点计算雅可比多项式。
eval_laguerre(n, x[, out])	在某一点计算拉盖尔多项式。
eval_genlaguerre(n, alpha, x[, out])	在一个点上计算广义拉盖尔多项式。
eval_hermite(n, x[, out])	在一点计算物理学家的 Hermite 多项式。
eval_hermitenorm(n, x[, out])	在某个点评估概率论者的（归一化的）Hermite 多项式。
eval_gegenbauer(n, alpha, x[, out])	在一点计算 Gegenbauer 多项式。
eval_sh_legendre(n, x[, out])	在某一点计算移动勒让德多项式。
eval_sh_chebyt(n, x[, out])	在某一点计算第一类切比雪夫多项式的移位。
eval_sh_chebyu(n, x[, out])	在一点计算第二类切比雪夫多项式的移位。
eval_sh_jacobi(n, p, q, x[, out])	在一个点上计算移动的雅可比多项式。

16.2.12 Hypergeometric functions

API	描述
hyp2f1(a, b, c, z[, out])	高斯超几何函数2F1(a, b; c; z)
hyp1f1(a, b, x[, out])	合流超几何函数 1F1。
hyperu(a, b, x[, out])	合流超几何函数 U
hyp0f1(v, z[, out])	合流超几何极限函数 0F1。

16.2.13 Parabolic cylinder functions

API	描述
pbdv(v, x[, out])	抛物柱面函数 D
pbvv(v, x[, out])	抛物柱面函数 V
pbwa(a, x[, out])	抛物柱面函数W。

16.2.14 Mathieu and related functions

API	描述
mathieu_a(m, q[, out])	偶数 Mathieu 函数的特征值
mathieu_b(m, q[, out])	奇马修函数的特征值

16.2.15 Spheroidal wave functions

API	描述
pro_ang1(m, n, c, x[, out])	第一类长球体角函数及其导数
pro_rad1(m, n, c, x[, out])	第一类长球体径向函数及其导数
pro_rad2(m, n, c, x[, out])	第二类长球体径向函数及其导数
obl_ang1(m, n, c, x[, out])	第一类扁球体角函数及其导数
obl_rad1(m, n, c, x[, out])	第一类扁球体径向函数及其导数
obl_rad2(m, n, c, x[, out])	第二类扁球体径向函数及其导数。
pro_cv(m, n, c[, out])	长椭球函数的特征值
obl_cv(m, n, c[, out])	扁椭球函数的特征值
pro_cv_seq(m, n, c)	长球体波函数的特征值。
obl_cv_seq(m, n, c)	扁球体波函数的特征值。

16.2.16 Kelvin functions

API	描述
kelvin(x[, out])	开尔文函数作为复数
kelvin_zeros(nt)	计算所有开尔文函数的零点。
ber(x[, out])	开尔文函数误码率
bei(x[, out])	开尔文函数 bei。
berp(x[, out])	开尔文函数 ber 的导数。
beip(x[, out])	开尔文函数 bei 的导数。
ker(x[, out])	开尔文函数 ker。
kei(x[, out])	开尔文函数 kei。
kerp(x[, out])	开尔文函数 ker 的导数。
keip(x[, out])	开尔文函数 kei 的导数。

16.2.17 Combinatorics

API	描述
comb(N, k[, exact, repetition, legacy])	N个事物一次取k个的组合数。
perm(N, k[, exact])	一次取 k 个 N 事物的排列，即 N 的 k-排列。

16.2.18 Lambert W and related functions

API	描述
lambertw(z[, k, tol])	朗伯 W 函数。
wrightomega(z[, out])	莱特欧米茄功能。

16.2.19 Other special functions

API	描述
agm(a, b[, out])	计算 a 和 b 的算术几何平均值。
bernoulli(n)	伯努利数 B0..Bn（含）。
binom(x, y[, out])	二项式系数被视为两个实变量的函数。
diric(x, n)	周期性 sinc 函数，也称为 Dirichlet 函数。
euler(n)	欧拉数 E(0)、E(1)、…、E(n)。
expn(n, x[, out])	广义指数积分恩。
exp1(z[, out])	指数积分 E1。
expi(x[, out])	指数积分 Ei。
factorial(n[, exact])	数字或数字数组的阶乘。
factorial2(n[, exact])	双阶乘。
factorialk(n, k[, exact])	n 阶 k 的多因子，n(!!…!)。
shichi(x[, out])	双曲正弦和余弦积分。
sici(x[, out])	正弦和余弦积分。
softmax(x[, axis])	计算 softmax 函数。
log_softmax(x[, axis])	计算 softmax 函数的对数。
spence(z[, out])	Spence 函数，也称为双对数。
zeta(x[, q, out])	黎曼或 Hurwitz zeta 函数。
zetac(x[, out])	黎曼 zeta 函数负 1。

16.2.20 Convenience functions

API	描述
cbrt(x[, out])	x 的逐元素立方根。
exp10(x[, out])	按元素计算 10**x。
exp2(x[, out])	按元素计算 2**x。
radian(d, m, s[, out])	从度数转换为弧度。
cosdg(x[, out])	角度 x 的余弦，以度为单位。
sindg(x[, out])	角度 x 的正弦，以度为单位。
tandg(x[, out])	角度 x 的正切，以度为单位。
cotdg(x[, out])	以度为单位的角度 x 的余切值。
log1p(x[, out])	计算 log(1 + x) 以便在 x 接近零时使用。
expm1(x[, out])	计算 exp(x) - 1。
cosm1(x[, out])	cos(x) - 1 用于 x 接近零时使用。
round(x[, out])	四舍五入到最接近的整数。
xlogy(x, y[, out])	计算 x*log(y)，如果 x = 0，则结​​果为 0。
xlog1py(x, y[, out])	计算 x*log1p(y)，如果 x = 0，则结​​果为 0。
logsumexp(a[, axis, b, keepdims, return_sign])	计算输入元素的指数总和的对数。
exprel(x[, out])	相对误差指数，(exp(x) - 1)/x。
sinc(x)	返回归一化的 sinc 函数。

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17 scipy.stats 数据统计

17.1 scipy.stats.contingency

API	描述
chi2_contingency(observed[, correction, lambda_])	列联表中变量独立性的卡方检验。
relative_risk(exposed_cases, exposed_total, …)	计算相对风险（也称为风险比）。
crosstab(*args[, levels, sparse])	返回 *args 中每个可能的唯一组合的计数表。
association(observed[, method, correction, …])	计算两个标称变量之间的关联度。
expected_freq(observed)	从列联表计算预期频率。
margins(a)	返回数组 a 的边际和列表。

17.2 scipy.stats.mstats

17.2.1 Summary statistics

API	描述
describe(a[, axis, ddof, bias])	计算传递的数组的几个描述性统计信息。
gmean(a[, axis, dtype, weights, nan_policy, …])	计算沿指定轴的加权几何平均值。
hmean(a[, axis, dtype, weights, nan_policy, …])	计算沿指定轴的加权调和平均值。
kurtosis(a[, axis, fisher, bias])	计算数据集的峰度（Fisher 或 Pearson）。
mode(a[, axis])	返回传递数组中模态（最常见）值的数组。
mquantiles(a[, prob, alphap, betap, axis, limit])	计算数据数组的经验分位数。
hdmedian(data[, axis, var])	返回沿给定轴的中位数的 Harrell-Davis 估计值。
hdquantiles(data[, prob, axis, var])	使用 Harrell-Davis 方法计算分位数估计值。
hdquantiles_sd(data[, prob, axis])	jackknife 的 Harrell-Davis 分位数估计的标准误差。
idealfourths(data[, axis])	返回下四分位数和上四分位数的估计值。
plotting_positions(data[, alpha, beta])	返回数据的绘图位置（或经验百分位点）。
meppf(data[, alpha, beta])	返回数据的绘图位置（或经验百分位点）。
moment(a[, moment, axis])	计算关于样本均值的第 n 个矩。
skew(a[, axis, bias])	计算数据集的偏度。
tmean(a[, limits, inclusive, axis])	计算修剪后的平均值。
tvar(a[, limits, inclusive, axis, ddof])	计算修剪后的方差
tmin(a[, lowerlimit, axis, inclusive])	计算修剪后的最小值
tmax(a[, upperlimit, axis, inclusive])	计算修剪后的最大值
tsem(a[, limits, inclusive, axis, ddof])	计算均值的修剪标准误差。
variation(a[, axis, ddof])	计算变异系数。
find_repeats(arr)	在 arr 中查找重复项并返回一个元组 (repeats, repeat_count)。
sem(a[, axis, ddof])	计算输入数组均值的标准误差。
trimmed_mean(a[, limits, inclusive, …])	返回沿给定轴的数据的修剪平均值。
trimmed_mean_ci(data[, limits, inclusive, …])	沿给定轴的修剪平均值的选定置信区间。
trimmed_std(a[, limits, inclusive, …])	返回沿给定轴的数据的修剪标准偏差。
trimmed_var(a[, limits, inclusive, …])	返回数据沿给定轴的修剪方差。

17.2.2 Frequency statistics

API	描述
scoreatpercentile(data, per[, limit, …])	计算序列 a 的给定“每个”百分位数的分数。

17.2.3 Correlation functions

API	描述
f_oneway(*args)	执行单向方差分析，在给定任意数量的组的情况下返回 F 值和概率。
pearsonr(x, y)	用于检验非相关性的 Pearson 相关系数和 p 值。
spearmanr(x[, y, use_ties, axis, …])	计算 Spearman 排序相关系数和 p 值以检验非相关性。
pointbiserialr(x, y)	计算点双列相关系数及其 p 值。
kendalltau(x, y[, use_ties, use_missing, …])	计算两个变量 x 和 y 的 Kendall 秩相关 tau。
kendalltau_seasonal(x)	计算季节性数据的多变量 Kendall 秩相关 tau。
linregress(x[, y])	线性回归计算
siegelslopes(y[, x, method])	计算一组点 (x, y) 的 Siegel 估计量。
theilslopes(y[, x, alpha, method])	计算一组点 (x, y) 的 Theil-Sen 估计量。
sen_seasonal_slopes(x)	-

17.2.4 Statistical tests

API	描述
ttest_1samp(a, popmean[, axis, alternative])	计算一组分数的平均值的 T 检验。
ttest_onesamp(a, popmean[, axis, alternative])	计算一组分数的平均值的 T 检验。
ttest_ind(a, b[, axis, equal_var, alternative])	计算两个独立分数样本均值的 T 检验。
ttest_rel(a, b[, axis, alternative])	计算两个相关分数样本 a 和 b 的 T 检验。
chisquare(f_obs[, f_exp, ddof, axis])	计算单向卡方检验。
kstest(data1, data2[, args, alternative, method])	-

17.2.5 Transformations

API	描述
obrientransform(*args)	计算输入数据（任意数量的列）的转换。
trim(a[, limits, inclusive, relative, axis])	通过屏蔽超出某些给定限制的数据来修剪数组。
trima(a[, limits, inclusive])	通过屏蔽超出某些给定限制的数据来修剪数组。
trimmed_stde(a[, limits, inclusive, axis])	返回沿给定轴的修剪平均值的标准误差。
trimr(a[, limits, inclusive, axis])	通过在每一端屏蔽一定比例的数据来修剪数组。
trimtail(data[, proportiontocut, tail, …])	通过屏蔽一条尾部的值来修剪数据。
trimboth(data[, proportiontocut, inclusive, …])	修剪最小和最大的数据值。
winsorize(a[, limits, inclusive, inplace, …])	返回输入数组的缩尾版本。
zmap(scores, compare[, axis, ddof, nan_policy])	计算相对 z 分数。
zscore(a[, axis, ddof, nan_policy])	计算 z 分数。

17.2.6 Other

API	描述
argstoarray(*args)	从一组序列构造一个二维数组。
count_tied_groups(x[, use_missing])	计算绑定值的数量。
msign(x)	返回 x 的符号，如果 x 被屏蔽则返回 0。
compare_medians_ms(group_1, group_2[, axis])	沿给定轴比较两个独立组的中位数。
median_cihs(data[, alpha, axis])	计算数据中位数的 alpha 水平置信区间。
mjci(data[, prob, axis])	返回所选数据实验分位数的标准误差的 Maritz-Jarrett 估计量。
mquantiles_cimj(data[, prob, alpha, axis])	使用 Maritz-Jarrett 估计量计算所选数据分位数的 alpha 置信区间。
rsh(data[, points])	评估每个数据点的 Rosenblatt 移位直方图估计量。

17.3 scipy.stats.qmc

17.3.1 Quasi-Monte Carlo

17.3.1.1 Engines

API	描述
QMCEngine(d, *[, seed])	用于子类化的通用准蒙特卡罗采样器类。
Sobol(d, *[, scramble, bits, seed])	用于生成（加扰的）Sobol 序列的引擎。
Halton(d, *[, scramble, seed])	哈顿序列。
LatinHypercube(d, *[, centered, strength, …])	拉丁超立方体采样 (LHS)。
PoissonDisk(d, *[, radius, hypersphere, …])	泊松盘采样。
MultinomialQMC(pvals, n_trials, *[, engine, …])	QMC 从多项分布中抽样。
MultivariateNormalQMC(mean[, cov, cov_root, …])	QMC 从多元正态 (N(\mu, \Sigma)) 中抽样。

17.3.1.2 Helpers

API	描述
discrepancy(sample, *[, iterative, method, …])	给定样本的差异。
update_discrepancy(x_new, sample, initial_disc)	用新样本更新居中差异。
scale(sample, l_bounds, u_bounds, *[, reverse])	从单位超立方体到不同边界的样本缩放。

17.4 scipy.stats.sampling

17.4.1 Generators Wrapped

17.4.1.1 For continuous distributions

API	描述
NumericalInverseHermite(dist, *[, domain, …])	基于 Hermite 插值的 CDF (HINV) 的 INVersion。
NumericalInversePolynomial(dist, *[, mode, …])	基于多项式插值的 CDF INVersion (PINV)。
TransformedDensityRejection(dist, *[, mode, …])	转换密度抑制 (TDR) 方法。
SimpleRatioUniforms(dist, *[, mode, …])	简单制服比 (SROU) 方法。

17.4.1.2 For discrete distributions

API	描述
DiscreteAliasUrn(dist, *[, domain, …])	离散别名 Urn 方法。
DiscreteGuideTable(dist, *[, domain, …])	离散导表法。

17.4.1.3 Warnings / Errors used in scipy.stats.sampling

API	描述
UNURANError	当 UNU.RAN 库发生错误时引发。

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