NumPy，代表 Numerical Python，用于操作数值数组数据的元素。SciPy，代表 Scientific Python，用于 Python 中的数值计算。这两个包都提供了使用 Python 的扩展功能。让我们了解 NumPy 和 SciPy 之间的一些基本区别 -
功能差异 - NumPy 的处理速度比 SciPy 快。NumPy 库中定义的函数并不深入，而 SciPy 库包含函数的详细版本。SciPy 建立在 NumPy 之上，建议同时使用这两个库以进行快速有效的科学和数学计算。
数组概念 - NumPy 由不同于 Python 数组的多维数组对象组成。使用 NumPy 数组的优点是数组对象指向特定的内存位置并跟踪数组数据类型、形状和维度。另一方面，SciPy 数组元素是独立的，可以是同质的或异质的，并且没有形状、大小、内存和维度的限制。
用法 - NumPy，用 C 语言编写，最适合处理统计概念。我们知道 SciPy 具有 NumPy 的所有功能，但建议在处理基本数组概念时单独使用 NumPy。背后的原因是 NumPy 的计算速度。另一方面，用 Python 编写的 SciPy 最适合用于机器学习。由于其强大的功能，当您想要执行复杂的数值运算时，建议使用 SciPy。