SciPy库在Anaconda中的配置

  本文介绍在Anaconda环境中，安装Python语言SciPy模块的方法。

SciPy（Scientific Python）是一个开源的Python科学计算库，用于解决科学与工程领域的各种数值计算问题。它建立在NumPy库的基础之上，并额外提供其他更高级的功能与工具，涵盖了许多科学分析领域——包括数值积分、优化、插值、信号和图像处理、线性代数、统计分析等。其中，SciPy常用的一些功能如下所示。

NumPy集成：SciPy库扩展了NumPy，提供了更多的数学、科学和工程计算函数和工具。 数值积分：提供了多种数值积分方法，例如梯形法则、辛普森法则和高斯积分法。scipy.integrate模块包含了这些方法，并提供了用于求解常微分方程的函数。 优化：提供了多种优化算法，用于最小化或最大化函数。scipy.optimize模块包含了这些算法，包括全局优化、最小二乘拟合、非线性方程求解等。 插值：提供了一系列插值方法，用于从有限的数据点中估计连续函数的值。scipy.interpolate模块包含了这些方法，包括线性插值、样条插值、多项式插值等。 信号和图像处理：提供了信号和图像处理的函数和工具，例如卷积、滤波、傅里叶变换、小波变换等。scipy.signal和scipy.ndimage模块包含了这些功能。 线性代数：提供了线性代数运算的函数，例如求解线性方程组、计算特征值和特征向量、计算矩阵的逆等。scipy.linalg模块包含了这些函数。 统计分析：提供了统计分析和概率分布的函数和工具，例如假设检验、概率密度函数、累积分布函数等。scipy.stats模块包含了这些功能。 稀疏矩阵：提供了处理大规模稀疏矩阵的函数和工具，包括矩阵的创建、运算、分解等。scipy.sparse模块包含了这些功能。

  这篇文章，就介绍一下在Anaconda环境下，配置SciPy这一库的方法。

  首先，打开Anaconda Prompt软件，如下图所示。

  在这里，由于我是希望在一个名称为py38的Python虚拟环境中配置SciPy库，因此首先通过如下的代码进入这一环境；关于虚拟环境的创建与进入，大家可以参考文章Anaconda创建、使用、删除Python虚拟环境。

activate py38

  运行上述代码，即可进入指定的虚拟环境中。随后，我们输入如下的代码。

conda install -c anaconda scipy

  运行上述代码，稍等片刻即可出现如下图所示的字样。

  接下来，输入y即可开始SciPy库的配置工作。再稍等片刻，出现如下图所示的情况，即说明SciPy库已经配置完毕。

  此时，我们可以通过如下图所示的代码，检查是否成功完成SciPy库的配置工作。

  如果没有报错， 说明SciPy库已经成功配置。

  至此，大功告成。