Bonjour,

Je vous présente ce tutoriel extrait des Notes de cours Python scientifique :
La librairie SciPy contient de nombreuses boîtes à outils consacrées aux méthodes de calcul scientifique. Ses différents sous-modules correspondent à différentes applications scientifiques, comme les méthodes d'interpolation, d'intégration, d'optimisation, de traitement d'images, de statistiques, de fonctions mathématiques spéciales, etc.
SciPy peut être comparée à d'autres bibliothèques standards de calcul scientifique, comme la GSL (GNU Scientific Library for C and C++), ou les boîtes à outils de Matlab. SciPy est la librairie à utiliser en Python pour les routines scientifiques ; elle fonctionne parfaitement sur les tableaux ou matrices NumPy de telle sorte que NumPy et SciPy peuvent interagir conjointement.
Avant d'implémenter une routine, il est préférable de vérifier si la méthode n'est pas déjà fournie dans la librairie SciPy. Les scientifiques n'étant pas toujours des experts en programmation, ils ont souvent tendance à vouloir « réinventer la roue », ce qui les mène à produire du code souvent bogué, non optimisé, difficile à maintenir et pas toujours interopérable. A contrario, les routines SciPy ont été optimisées et testées et devraient donc être utilisées lorsque cela est possible.
Bonne lecture.


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