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Pythonのための科学と工学のためのツールの無料およびオープンソースパッケージ SCIPYには、統計、最適化、統合、線形代数、フーリエ変換、信号、および画像処理、遺伝的アルゴリズム、ODEソルバーなどのモジュールが含まれています.SCIPYライブラリは、便利で高速なN次元アレイ操作を提供します。 Scipyライブラリは、Numpy配列で動作するように構築され、数値統合と最適化のためのルーチンなどの多くのユーザーフレンドリーで効率的な数値ルーチンを提供します。一緒に、彼らはすべての人気のあるオペレーティングシステムで実行され、インストールが迅速で、無料です。 ScipyとNumpyは使いやすいですが、世界の主要なエンジニアや科学者の一部によって依存するのに十分強力です。コンピュータ上で数字を操作して結果を表示したり公開したりする必要がある場合は、Scipy Aを試してください。要件： ・数字 ・Python 2.4以降 このリリースの新機能： ・＃503、＃640：IV：新規実装で固定された大部分の問題 ・＃623：JV：大きな引数でのエラーの修正 ・＃679：Struve：V <0の間違った出力を修正する ・＃803：PBDVは無効な出力を生成します ・＃804：lqmn：いくつかの入力でクラッシュする修正 ・＃823：Betainc：ドキュメントを修正しました ・＃834：exp1奇妙な動作の悪い整数値 ・＃852：jn_zeros：jnp / yn / ynp_zerosにおける大規模Sの正確な結果 ・＃853：JV、YV、IV：非整数V <0、複素Xの場合の無効な結果 ・＃854：JV、YV、IV、kv：ドメイン外のときには、NANをより一貫して返す ・＃927：ellipj：WindowsにSegFaultを修正する ・＃946：ellpj：Mac OS X / Python 2.6の組み合わせでSegFaultを修正しました。 ・IVE、JVE、YVE、KV、KVE：実数値入力で、ドメイン外へのNANを返す ・結果の実部分のみを返す代わりに。

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