Scipy API

Table of Contents

  • 1. SciPy Tutorial
    • 1.1. Introduction
      • 1.1.1. SciPy Organization
      • 1.1.2. Finding Documentation
    • 1.2. Basic functions
      • 1.2.1. Interaction with Numpy
        • 1.2.1.1. Index Tricks
        • 1.2.1.2. Shape manipulation
        • 1.2.1.3. Polynomials
        • 1.2.1.4. Vectorizing functions (vectorize)
        • 1.2.1.5. Type handling
        • 1.2.1.6. Other useful functions
    • 1.3. Special functions (scipy.special)
      • 1.3.1. Bessel functions of real order(jn(), jn_zeros())
    • 1.4. Integration (scipy.integrate)
      • 1.4.1. General integration (quad())
      • 1.4.2. General multiple integration (dblquad(), tplquad(), nquad())
      • 1.4.3. Gaussian quadrature
      • 1.4.4. Romberg Integration
      • 1.4.5. Integrating using Samples
      • 1.4.6. Faster integration using Ctypes
      • 1.4.7. Ordinary differential equations (odeint())
        • 1.4.7.1. References
    • 1.5. Optimization (scipy.optimize)
      • 1.5.1. Unconstrained minimization of multivariate scalar functions (minimize())
        • 1.5.1.1. Nelder-Mead Simplex algorithm (method='Nelder-Mead')
        • 1.5.1.2. Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algorithm (method='BFGS')
        • 1.5.1.3. Newton-Conjugate-Gradient algorithm (method='Newton-CG')
      • 1.5.2. Constrained minimization of multivariate scalar functions (minimize())
      • 1.5.3. Least-squares minimization (least_squares())
        • 1.5.3.1. Example of solving a fitting problem
        • 1.5.3.2. Further examples
      • 1.5.4. Univariate function minimizers (minimize_scalar())
        • 1.5.4.1. Unconstrained minimization (method='brent')
        • 1.5.4.2. Bounded minimization (method='bounded')
      • 1.5.5. Custom minimizers
      • 1.5.6. Root finding
        • 1.5.6.1. Scalar functions
        • 1.5.6.2. Fixed-point solving
        • 1.5.6.3. Sets of equations
        • 1.5.6.4. Root finding for large problems
        • 1.5.6.5. Still too slow? Preconditioning.
    • 1.6. Interpolation (scipy.interpolate)
      • 1.6.1. 1-D interpolation (interp1d)
      • 1.6.2. Multivariate data interpolation (griddata())
      • 1.6.3. Spline interpolation
        • 1.6.3.1. Spline interpolation in 1-d: Procedural (interpolate.splXXX)
        • 1.6.3.2. Spline interpolation in 1-d: Object-oriented (UnivariateSpline)
        • 1.6.3.3. Two-dimensional spline representation: Procedural (bisplrep())
        • 1.6.3.4. Two-dimensional spline representation: Object-oriented (BivariateSpline)
      • 1.6.4. Using radial basis functions for smoothing/interpolation
        • 1.6.4.1. 1-d Example
        • 1.6.4.2. 2-d Example
    • 1.7. Fourier Transforms (scipy.fftpack)
      • 1.7.1. Fast Fourier transforms
        • 1.7.1.1. One dimensional discrete Fourier transforms
        • 1.7.1.2. Two and n-dimensional discrete Fourier transforms
        • 1.7.1.3. FFT convolution
      • 1.7.2. Discrete Cosine Transforms
        • 1.7.2.1. Type I DCT
        • 1.7.2.2. Type II DCT
        • 1.7.2.3. Type III DCT
        • 1.7.2.4. DCT and IDCT
        • 1.7.2.5. Example
      • 1.7.3. Discrete Sine Transforms
        • 1.7.3.1. Type I DST
        • 1.7.3.2. Type II DST
        • 1.7.3.3. Type III DST
        • 1.7.3.4. DST and IDST
      • 1.7.4. Cache Destruction
      • 1.7.5. References
    • 1.8. Signal Processing (scipy.signal)
      • 1.8.1. B-splines
      • 1.8.2. Filtering
        • 1.8.2.1. Convolution/Correlation
        • 1.8.2.2. Difference-equation filtering
        • 1.8.2.3. Filter Design
        • 1.8.2.4. Other filters
        • 1.8.2.5. Analog Filter Design
      • 1.8.3. Spectral Analysis
        • 1.8.3.1. Periodogram Measurements
        • 1.8.3.2. Spectral Analysis using Welch’s Method
        • 1.8.3.3. Lomb-Scargle Periodograms (lombscargle())
      • 1.8.4. Detrend
    • 1.9. Linear Algebra (scipy.linalg)
      • 1.9.1. scipy.linalg vs numpy.linalg
      • 1.9.2. numpy.matrix vs 2D numpy.ndarray
      • 1.9.3. Basic routines
        • 1.9.3.1. Finding Inverse
        • 1.9.3.2. Solving linear system
        • 1.9.3.3. Finding Determinant
        • 1.9.3.4. Computing norms
        • 1.9.3.5. Solving linear least-squares problems and pseudo-inverses
        • 1.9.3.6. Generalized inverse
      • 1.9.4. Decompositions
        • 1.9.4.1. Eigenvalues and eigenvectors
        • 1.9.4.2. Singular value decomposition
        • 1.9.4.3. LU decomposition
        • 1.9.4.4. Cholesky decomposition
        • 1.9.4.5. QR decomposition
        • 1.9.4.6. Schur decomposition
        • 1.9.4.7. Interpolative Decomposition
      • 1.9.5. Matrix Functions
        • 1.9.5.1. Exponential and logarithm functions
        • 1.9.5.2. Trigonometric functions
        • 1.9.5.3. Hyperbolic trigonometric functions
        • 1.9.5.4. Arbitrary function
      • 1.9.6. Special matrices
    • 1.10. Sparse Eigenvalue Problems with ARPACK
      • 1.10.1. Introduction
      • 1.10.2. Basic Functionality
      • 1.10.3. Shift-Invert Mode
      • 1.10.4. Examples
      • 1.10.5. References
    • 1.11. Compressed Sparse Graph Routines (scipy.sparse.csgraph)
      • 1.11.1. Example: Word Ladders
    • 1.12. Spatial data structures and algorithms (scipy.spatial)
      • 1.12.1. Delaunay triangulations
        • 1.12.1.1. Coplanar points
      • 1.12.2. Convex hulls
      • 1.12.3. Voronoi diagrams
    • 1.13. Statistics (scipy.stats)
      • 1.13.1. Introduction
      • 1.13.2. Random Variables
        • 1.13.2.1. Getting Help
        • 1.13.2.2. Common Methods
        • 1.13.2.3. Shifting and Scaling
        • 1.13.2.4. Shape Parameters
        • 1.13.2.5. Freezing a Distribution
        • 1.13.2.6. Broadcasting
        • 1.13.2.7. Specific Points for Discrete Distributions
        • 1.13.2.8. Fitting Distributions
        • 1.13.2.9. Performance Issues and Cautionary Remarks
        • 1.13.2.10. Remaining Issues
      • 1.13.3. Building Specific Distributions
        • 1.13.3.1. Making a Continuous Distribution, i.e., Subclassing rv_continuous
        • 1.13.3.2. Subclassing rv_discrete
      • 1.13.4. Analysing One Sample
        • 1.13.4.1. Descriptive Statistics
        • 1.13.4.2. T-test and KS-test
        • 1.13.4.3. Tails of the distribution
        • 1.13.4.4. Special tests for normal distributions
      • 1.13.5. Comparing two samples
        • 1.13.5.1. Comparing means
        • 1.13.5.2. Kolmogorov-Smirnov test for two samples ks_2samp
      • 1.13.6. Kernel Density Estimation
        • 1.13.6.1. Univariate estimation
        • 1.13.6.2. Multivariate estimation
    • 1.14. Multidimensional image processing (scipy.ndimage)
      • 1.14.1. Introduction
      • 1.14.2. Properties shared by all functions
      • 1.14.3. Filter functions
        • 1.14.3.1. Correlation and convolution
        • 1.14.3.2. Smoothing filters
        • 1.14.3.3. Filters based on order statistics
        • 1.14.3.4. Derivatives
        • 1.14.3.5. Generic filter functions
        • 1.14.3.6. Fourier domain filters
      • 1.14.4. Interpolation functions
        • 1.14.4.1. Spline pre-filters
        • 1.14.4.2. Interpolation functions
      • 1.14.5. Morphology
        • 1.14.5.1. Binary morphology
        • 1.14.5.2. Grey-scale morphology
      • 1.14.6. Distance transforms
      • 1.14.7. Segmentation and labeling
      • 1.14.8. Object measurements
      • 1.14.9. Extending scipy.ndimage in C
      • 1.14.10. Functions that support C callback functions
    • 1.15. File IO (scipy.io)
      • 1.15.1. MATLAB files
        • 1.15.1.1. The basic functions
        • 1.15.1.2. How do I start?
        • 1.15.1.3. MATLAB structs
        • 1.15.1.4. MATLAB cell arrays
      • 1.15.2. IDL files
      • 1.15.3. Matrix Market files
      • 1.15.4. Wav sound files (scipy.io.wavfile)
      • 1.15.5. Arff files (scipy.io.arff)
      • 1.15.6. Netcdf (scipy.io.netcdf)
    • 1.16. Weave (scipy.weave)
      • 1.16.1. Outline
      • 1.16.2. Introduction
      • 1.16.3. Requirements
      • 1.16.4. Installation
      • 1.16.5. Testing
        • 1.16.5.1. Testing Notes:
      • 1.16.6. Benchmarks
      • 1.16.7. Inline
        • 1.16.7.1. More with printf
        • 1.16.7.2. More examples
        • 1.16.7.3. Keyword Option
        • 1.16.7.4. Inline Arguments
        • 1.16.7.5. Distutils keywords
        • 1.16.7.6. Technical Details
        • 1.16.7.7. Passing Variables in/out of the C/C++ code
        • 1.16.7.8. Type Conversions
        • 1.16.7.9. The Catalog
      • 1.16.8. Blitz
        • 1.16.8.1. Requirements
        • 1.16.8.2. Limitations
        • 1.16.8.3. NumPy efficiency issues: What compilation buys you
        • 1.16.8.4. The Tools
        • 1.16.8.5. Type definitions and coercion
        • 1.16.8.6. Cataloging Compiled Functions
        • 1.16.8.7. Checking Array Sizes
        • 1.16.8.8. Creating the Extension Module
      • 1.16.9. Extension Modules
        • 1.16.9.1. A Simple Example
        • 1.16.9.2. Fibonacci Example
      • 1.16.10. Customizing Type Conversions – Type Factories
      • 1.16.11. Things I wish weave did
  • 2. API - importing from Scipy
    • 2.1. Guidelines for importing functions from Scipy
    • 2.2. API definition
  • 3. API (c-i)
    • 3.1. scipy.cluster
      • 3.1.1. Clustering package (scipy.cluster)
      • 3.1.2. K-means clustering and vector quantization (scipy.cluster.vq)
        • 3.1.2.1. scipy.cluster.vq.whiten
        • 3.1.2.2. scipy.cluster.vq.vq
        • 3.1.2.3. scipy.cluster.vq.kmeans
        • 3.1.2.4. scipy.cluster.vq.kmeans2
        • 3.1.2.5. Background information
      • 3.1.3. Hierarchical clustering (scipy.cluster.hierarchy)
        • 3.1.3.1. scipy.cluster.hierarchy.fcluster
        • 3.1.3.2. scipy.cluster.hierarchy.fclusterdata
        • 3.1.3.3. scipy.cluster.hierarchy.leaders
        • 3.1.3.4. scipy.cluster.hierarchy.linkage
        • 3.1.3.5. scipy.cluster.hierarchy.single
        • 3.1.3.6. scipy.cluster.hierarchy.complete
        • 3.1.3.7. scipy.cluster.hierarchy.average
        • 3.1.3.8. scipy.cluster.hierarchy.weighted
        • 3.1.3.9. scipy.cluster.hierarchy.centroid
        • 3.1.3.10. scipy.cluster.hierarchy.median
        • 3.1.3.11. scipy.cluster.hierarchy.ward
        • 3.1.3.12. scipy.cluster.hierarchy.cophenet
        • 3.1.3.13. scipy.cluster.hierarchy.from_mlab_linkage
        • 3.1.3.14. scipy.cluster.hierarchy.inconsistent
        • 3.1.3.15. scipy.cluster.hierarchy.maxinconsts
        • 3.1.3.16. scipy.cluster.hierarchy.maxdists
        • 3.1.3.17. scipy.cluster.hierarchy.maxRstat
        • 3.1.3.18. scipy.cluster.hierarchy.to_mlab_linkage
        • 3.1.3.19. scipy.cluster.hierarchy.dendrogram
        • 3.1.3.20. scipy.cluster.hierarchy.ClusterNode
        • 3.1.3.21. scipy.cluster.hierarchy.leaves_list
        • 3.1.3.22. scipy.cluster.hierarchy.to_tree
        • 3.1.3.23. scipy.cluster.hierarchy.cut_tree
        • 3.1.3.24. scipy.cluster.hierarchy.is_valid_im
        • 3.1.3.25. scipy.cluster.hierarchy.is_valid_linkage
        • 3.1.3.26. scipy.cluster.hierarchy.is_isomorphic
        • 3.1.3.27. scipy.cluster.hierarchy.is_monotonic
        • 3.1.3.28. scipy.cluster.hierarchy.correspond
        • 3.1.3.29. scipy.cluster.hierarchy.num_obs_linkage
        • 3.1.3.30. scipy.cluster.hierarchy.set_link_color_palette
        • 3.1.3.31. References
    • 3.2. Constants (scipy.constants)
      • 3.2.1. Mathematical constants
      • 3.2.2. Physical constants
        • 3.2.2.1. Constants database
      • 3.2.3. Units
        • 3.2.3.1. SI prefixes
        • 3.2.3.2. Binary prefixes
        • 3.2.3.3. Weight
        • 3.2.3.4. Angle
        • 3.2.3.5. Time
        • 3.2.3.6. Length
        • 3.2.3.7. Pressure
        • 3.2.3.8. Area
        • 3.2.3.9. Volume
        • 3.2.3.10. Speed
        • 3.2.3.11. Temperature
        • 3.2.3.12. Energy
        • 3.2.3.13. Power
        • 3.2.3.14. Force
        • 3.2.3.15. Optics
      • 3.2.4. References
    • 3.3. Discrete Fourier transforms (scipy.fftpack)
      • 3.3.1. Fast Fourier Transforms (FFTs)
        • 3.3.1.1. scipy.fftpack.fft
        • 3.3.1.2. scipy.fftpack.ifft
        • 3.3.1.3. scipy.fftpack.fft2
        • 3.3.1.4. scipy.fftpack.ifft2
        • 3.3.1.5. scipy.fftpack.fftn
        • 3.3.1.6. scipy.fftpack.ifftn
        • 3.3.1.7. scipy.fftpack.rfft
        • 3.3.1.8. scipy.fftpack.irfft
        • 3.3.1.9. scipy.fftpack.dct
        • 3.3.1.10. scipy.fftpack.idct
        • 3.3.1.11. scipy.fftpack.dst
        • 3.3.1.12. scipy.fftpack.idst
      • 3.3.2. Differential and pseudo-differential operators
        • 3.3.2.1. scipy.fftpack.diff
        • 3.3.2.2. scipy.fftpack.tilbert
        • 3.3.2.3. scipy.fftpack.itilbert
        • 3.3.2.4. scipy.fftpack.hilbert
        • 3.3.2.5. scipy.fftpack.ihilbert
        • 3.3.2.6. scipy.fftpack.cs_diff
        • 3.3.2.7. scipy.fftpack.sc_diff
        • 3.3.2.8. scipy.fftpack.ss_diff
        • 3.3.2.9. scipy.fftpack.cc_diff
        • 3.3.2.10. scipy.fftpack.shift
      • 3.3.3. Helper functions
        • 3.3.3.1. scipy.fftpack.fftshift
        • 3.3.3.2. scipy.fftpack.ifftshift
        • 3.3.3.3. scipy.fftpack.fftfreq
        • 3.3.3.4. scipy.fftpack.rfftfreq
      • 3.3.4. Convolutions (scipy.fftpack.convolve)
        • 3.3.4.1. scipy.fftpack.convolve.convolve
        • 3.3.4.2. scipy.fftpack.convolve.convolve_z
        • 3.3.4.3. scipy.fftpack.convolve.init_convolution_kernel
        • 3.3.4.4. scipy.fftpack.convolve.destroy_convolve_cache
    • 3.4. Integration and ODEs (scipy.integrate)
      • 3.4.1. Integrating functions, given function object
        • 3.4.1.1. scipy.integrate.quad
        • 3.4.1.2. scipy.integrate.dblquad
        • 3.4.1.3. scipy.integrate.tplquad
        • 3.4.1.4. scipy.integrate.nquad
        • 3.4.1.5. scipy.integrate.fixed_quad
        • 3.4.1.6. scipy.integrate.quadrature
        • 3.4.1.7. scipy.integrate.romberg
        • 3.4.1.8. scipy.integrate.quad_explain
        • 3.4.1.9. scipy.integrate.newton_cotes
        • 3.4.1.10. scipy.integrate.IntegrationWarning
      • 3.4.2. Integrating functions, given fixed samples
        • 3.4.2.1. scipy.integrate.trapz
        • 3.4.2.2. scipy.integrate.cumtrapz
        • 3.4.2.3. scipy.integrate.simps
        • 3.4.2.4. scipy.integrate.romb
      • 3.4.3. Integrators of ODE systems
        • 3.4.3.1. scipy.integrate.odeint
        • 3.4.3.2. scipy.integrate.ode
        • 3.4.3.3. scipy.integrate.complex_ode
    • 3.5. Interpolation (scipy.interpolate)
      • 3.5.1. Univariate interpolation
        • 3.5.1.1. scipy.interpolate.interp1d
        • 3.5.1.2. scipy.interpolate.BarycentricInterpolator
        • 3.5.1.3. scipy.interpolate.KroghInterpolator
        • 3.5.1.4. scipy.interpolate.PiecewisePolynomial
        • 3.5.1.5. scipy.interpolate.PchipInterpolator
        • 3.5.1.6. scipy.interpolate.barycentric_interpolate
        • 3.5.1.7. scipy.interpolate.krogh_interpolate
        • 3.5.1.8. scipy.interpolate.piecewise_polynomial_interpolate
        • 3.5.1.9. scipy.interpolate.pchip_interpolate
        • 3.5.1.10. scipy.interpolate.Akima1DInterpolator
        • 3.5.1.11. scipy.interpolate.PPoly
        • 3.5.1.12. scipy.interpolate.BPoly
      • 3.5.2. Multivariate interpolation
        • 3.5.2.1. scipy.interpolate.griddata
        • 3.5.2.2. scipy.interpolate.LinearNDInterpolator
        • 3.5.2.3. scipy.interpolate.NearestNDInterpolator
        • 3.5.2.4. scipy.interpolate.CloughTocher2DInterpolator
        • 3.5.2.5. scipy.interpolate.Rbf
        • 3.5.2.6. scipy.interpolate.interp2d
        • 3.5.2.7. scipy.interpolate.interpn
        • 3.5.2.8. scipy.interpolate.RegularGridInterpolator
        • 3.5.2.9. scipy.interpolate.RectBivariateSpline
      • 3.5.3. 1-D Splines
        • 3.5.3.1. scipy.interpolate.UnivariateSpline
        • 3.5.3.2. scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline
        • 3.5.3.3. scipy.interpolate.LSQUnivariateSpline
        • 3.5.3.4. scipy.interpolate.splrep
        • 3.5.3.5. scipy.interpolate.splprep
        • 3.5.3.6. scipy.interpolate.splev
        • 3.5.3.7. scipy.interpolate.splint
        • 3.5.3.8. scipy.interpolate.sproot
        • 3.5.3.9. scipy.interpolate.spalde
        • 3.5.3.10. scipy.interpolate.splder
        • 3.5.3.11. scipy.interpolate.splantider
        • 3.5.3.12. scipy.interpolate.insert
      • 3.5.4. 2-D Splines
        • 3.5.2.9. scipy.interpolate.RectBivariateSpline
        • 3.5.4.1. scipy.interpolate.RectSphereBivariateSpline
        • 3.5.4.2. scipy.interpolate.BivariateSpline
        • 3.5.4.3. scipy.interpolate.SmoothBivariateSpline
        • 3.5.4.4. scipy.interpolate.SmoothSphereBivariateSpline
        • 3.5.4.5. scipy.interpolate.LSQBivariateSpline
        • 3.5.4.6. scipy.interpolate.LSQSphereBivariateSpline
        • 3.5.4.7. scipy.interpolate.bisplrep
        • 3.5.4.8. scipy.interpolate.bisplev
      • 3.5.5. Additional tools
        • 3.5.5.1. scipy.interpolate.lagrange
        • 3.5.5.2. scipy.interpolate.approximate_taylor_polynomial
        • 3.5.5.3. scipy.interpolate.ppform
        • 3.5.5.4. scipy.interpolate.spleval
        • 3.5.5.5. scipy.interpolate.spline
        • 3.5.5.6. scipy.interpolate.splmake
        • 3.5.5.7. scipy.interpolate.spltopp
        • 3.5.5.8. scipy.interpolate.pchip
    • 3.6. Input and output (scipy.io)
      • 3.6.1. MATLAB® files
        • 3.6.1.1. scipy.io.loadmat
        • 3.6.1.2. scipy.io.savemat
        • 3.6.1.3. scipy.io.whosmat
      • 3.6.2. IDL® files
        • 3.6.2.1. scipy.io.readsav
      • 3.6.3. Matrix Market files
        • 3.6.3.1. scipy.io.mminfo
        • 3.6.3.2. scipy.io.mmread
        • 3.6.3.3. scipy.io.mmwrite
      • 3.6.4. Unformatted Fortran files
        • 3.6.4.1. scipy.io.FortranFile
      • 3.6.5. Netcdf
        • 3.6.5.1. scipy.io.netcdf_file
        • 3.6.5.2. scipy.io.netcdf_variable
      • 3.6.6. Harwell-Boeing files
        • 3.6.6.1. scipy.io.hb_read
        • 3.6.6.2. scipy.io.hb_write
      • 3.6.7. Wav sound files (scipy.io.wavfile)
        • 3.6.7.1. scipy.io.wavfile.read
        • 3.6.7.2. scipy.io.wavfile.write
        • 3.6.7.3. scipy.io.wavfile.WavFileWarning
      • 3.6.8. Arff files (scipy.io.arff)
        • 3.6.8.1. scipy.io.arff.loadarff
        • 3.6.8.2. scipy.io.arff.MetaData
        • 3.6.8.3. scipy.io.arff.ArffError
        • 3.6.8.4. scipy.io.arff.ParseArffError
  • 4. API (l-o)
    • 4.1. Linear Algebra scipy.linalg
      • 4.1.1. Linear algebra (scipy.linalg)
        • 4.1.1.1. Basics
        • 4.1.1.2. Eigenvalue Problems
        • 4.1.1.3. Decompositions
        • 4.1.1.4. Matrix Functions
        • 4.1.1.5. Matrix Equation Solvers
        • 4.1.1.6. Special Matrices
        • 4.1.1.7. Low-level routines
      • 4.1.2. Low-level BLAS functions (scipy.linalg.blas)
        • 4.1.2.1. Finding functions
        • 4.1.2.2. BLAS Level 1 functions
        • 4.1.2.3. BLAS Level 2 functions
        • 4.1.2.4. BLAS Level 3 functions
      • 4.1.3. Low-level LAPACK functions (scipy.linalg.lapack)
        • 4.1.3.1. Finding functions
        • 4.1.3.2. All functions
      • 4.1.4. BLAS Functions for Cython
      • 4.1.5. LAPACK functions for Cython
      • 4.1.6. Interpolative matrix decomposition (scipy.linalg.interpolative)
        • 4.1.6.1. Routines
        • 4.1.6.2. References
        • 4.1.6.3. Tutorial
    • 4.2. Miscellaneous routines (scipy.misc)
      • 4.2.1. scipy.misc.ascent
      • 4.2.2. scipy.misc.bytescale
      • 4.2.3. scipy.misc.central_diff_weights
      • 4.2.4. scipy.misc.comb
      • 4.2.5. scipy.misc.derivative
      • 4.2.6. scipy.misc.face
      • 4.2.7. scipy.misc.factorial
      • 4.2.8. scipy.misc.factorial2
      • 4.2.9. scipy.misc.factorialk
      • 4.2.10. scipy.misc.fromimage
      • 4.2.11. scipy.misc.imfilter
      • 4.2.12. scipy.misc.imread
      • 4.2.13. scipy.misc.imresize
      • 4.2.14. scipy.misc.imrotate
      • 4.2.15. scipy.misc.imsave
      • 4.2.16. scipy.misc.imshow
      • 4.2.17. scipy.misc.info
      • 4.2.18. scipy.misc.lena
      • 4.2.19. scipy.misc.logsumexp
      • 4.2.20. scipy.misc.pade
      • 4.2.21. scipy.misc.toimage
      • 4.2.22. scipy.misc.source
      • 4.2.23. scipy.misc.who
    • 4.3. Multi-dimensional image processing (scipy.ndimage)
      • 4.3.1. Filters
        • 4.3.1.1. scipy.ndimage.convolve
        • 4.3.1.2. scipy.ndimage.convolve1d
        • 4.3.1.3. scipy.ndimage.correlate
        • 4.3.1.4. scipy.ndimage.correlate1d
        • 4.3.1.5. scipy.ndimage.gaussian_filter
        • 4.3.1.6. scipy.ndimage.gaussian_filter1d
        • 4.3.1.7. scipy.ndimage.gaussian_gradient_magnitude
        • 4.3.1.8. scipy.ndimage.gaussian_laplace
        • 4.3.1.9. scipy.ndimage.generic_filter
        • 4.3.1.10. scipy.ndimage.generic_filter1d
        • 4.3.1.11. scipy.ndimage.generic_gradient_magnitude
        • 4.3.1.12. scipy.ndimage.generic_laplace
        • 4.3.1.13. scipy.ndimage.laplace
        • 4.3.1.14. scipy.ndimage.maximum_filter
        • 4.3.1.15. scipy.ndimage.maximum_filter1d
        • 4.3.1.16. scipy.ndimage.median_filter
        • 4.3.1.17. scipy.ndimage.minimum_filter
        • 4.3.1.18. scipy.ndimage.minimum_filter1d
        • 4.3.1.19. scipy.ndimage.percentile_filter
        • 4.3.1.20. scipy.ndimage.prewitt
        • 4.3.1.21. scipy.ndimage.rank_filter
        • 4.3.1.22. scipy.ndimage.sobel
        • 4.3.1.23. scipy.ndimage.uniform_filter
        • 4.3.1.24. scipy.ndimage.uniform_filter1d
      • 4.3.2. Fourier filters
        • 4.3.2.1. scipy.ndimage.fourier_ellipsoid
        • 4.3.2.2. scipy.ndimage.fourier_gaussian
        • 4.3.2.3. scipy.ndimage.fourier_shift
        • 4.3.2.4. scipy.ndimage.fourier_uniform
      • 4.3.3. Interpolation
        • 4.3.3.1. scipy.ndimage.affine_transform
        • 4.3.3.2. scipy.ndimage.geometric_transform
        • 4.3.3.3. scipy.ndimage.map_coordinates
        • 4.3.3.4. scipy.ndimage.rotate
        • 4.3.3.5. scipy.ndimage.shift
        • 4.3.3.6. scipy.ndimage.spline_filter
        • 4.3.3.7. scipy.ndimage.spline_filter1d
        • 4.3.3.8. scipy.ndimage.zoom
      • 4.3.4. Measurements
        • 4.3.4.1. scipy.ndimage.center_of_mass
        • 4.3.4.2. scipy.ndimage.extrema
        • 4.3.4.3. scipy.ndimage.find_objects
        • 4.3.4.4. scipy.ndimage.histogram
        • 4.3.4.5. scipy.ndimage.label
        • 4.3.4.6. scipy.ndimage.labeled_comprehension
        • 4.3.4.7. scipy.ndimage.maximum
        • 4.3.4.8. scipy.ndimage.maximum_position
        • 4.3.4.9. scipy.ndimage.mean
        • 4.3.4.10. scipy.ndimage.median
        • 4.3.4.11. scipy.ndimage.minimum
        • 4.3.4.12. scipy.ndimage.minimum_position
        • 4.3.4.13. scipy.ndimage.standard_deviation
        • 4.3.4.14. scipy.ndimage.sum
        • 4.3.4.15. scipy.ndimage.variance
        • 4.3.4.16. scipy.ndimage.watershed_ift
      • 4.3.5. Morphology
        • 4.3.5.1. scipy.ndimage.binary_closing
        • 4.3.5.2. scipy.ndimage.binary_dilation
        • 4.3.5.3. scipy.ndimage.binary_erosion
        • 4.3.5.4. scipy.ndimage.binary_fill_holes
        • 4.3.5.5. scipy.ndimage.binary_hit_or_miss
        • 4.3.5.6. scipy.ndimage.binary_opening
        • 4.3.5.7. scipy.ndimage.binary_propagation
        • 4.3.5.8. scipy.ndimage.black_tophat
        • 4.3.5.9. scipy.ndimage.distance_transform_bf
        • 4.3.5.10. scipy.ndimage.distance_transform_cdt
        • 4.3.5.11. scipy.ndimage.distance_transform_edt
        • 4.3.5.12. scipy.ndimage.generate_binary_structure
        • 4.3.5.13. scipy.ndimage.grey_closing
        • 4.3.5.14. scipy.ndimage.grey_dilation
        • 4.3.5.15. scipy.ndimage.grey_erosion
        • 4.3.5.16. scipy.ndimage.grey_opening
        • 4.3.5.17. scipy.ndimage.iterate_structure
        • 4.3.5.18. scipy.ndimage.morphological_gradient
        • 4.3.5.19. scipy.ndimage.morphological_laplace
        • 4.3.5.20. scipy.ndimage.white_tophat
      • 4.3.6. Utility
        • 4.3.6.1. scipy.ndimage.imread
    • 4.4. Orthogonal distance regression (scipy.odr)
      • 4.4.1. Package Content
        • 4.4.1.1. scipy.odr.Data
        • 4.4.1.2. scipy.odr.RealData
        • 4.4.1.3. scipy.odr.Model
        • 4.4.1.4. scipy.odr.ODR
        • 4.4.1.5. scipy.odr.Output
        • 4.4.1.6. scipy.odr.odr
        • 4.4.1.7. scipy.odr.odr_error
        • 4.4.1.8. scipy.odr.odr_stop
        • 4.4.1.9. scipy.odr.polynomial
      • 4.4.2. Usage information
        • 4.4.2.1. Introduction
        • 4.4.2.2. Basic usage
        • 4.4.2.3. References
    • 4.5. Optimization and root finding (scipy.optimize)
      • 4.5.1. Optimization
        • 4.5.1.1. Local Optimization
        • 4.5.1.2. Equation (Local) Minimizers
        • 4.5.1.3. Global Optimization
        • 4.5.1.4. Rosenbrock function
      • 4.5.2. Fitting
        • 4.5.2.1. scipy.optimize.curve_fit
      • 4.5.3. Root finding
        • 4.5.3.1. Scalar functions
        • 4.5.3.2. Multidimensional
      • 4.5.4. Linear Programming
        • 4.5.4.1. scipy.optimize.linprog
        • 4.5.4.2. scipy.optimize.linprog_verbose_callback
        • 4.5.4.3. linprog(method=’Simplex’)
        • 4.5.4.4. scipy.optimize.linear_sum_assignment
      • 4.5.5. Utilities
        • 4.5.5.1. scipy.optimize.approx_fprime
        • 4.5.5.2. scipy.optimize.bracket
        • 4.5.5.3. scipy.optimize.check_grad
        • 4.5.5.4. scipy.optimize.line_search
        • 4.5.5.5. scipy.optimize.show_options
        • 4.5.5.6. scipy.optimize.LbfgsInvHessProduct
    • 4.6. Nonlinear solvers
      • 4.6.1. Routines
      • 4.6.2. Examples
  • 5. API (s-w)
    • 5.1. Signal processing (scipy.signal)
      • 5.1.1. Convolution
        • 5.1.1.1. scipy.signal.convolve
        • 5.1.1.2. scipy.signal.correlate
        • 5.1.1.3. scipy.signal.fftconvolve
        • 5.1.1.4. scipy.signal.convolve2d
        • 5.1.1.5. scipy.signal.correlate2d
        • 5.1.1.6. scipy.signal.sepfir2d
      • 5.1.2. B-splines
        • 5.1.2.1. scipy.signal.bspline
        • 5.1.2.2. scipy.signal.cubic
        • 5.1.2.3. scipy.signal.quadratic
        • 5.1.2.4. scipy.signal.gauss_spline
        • 5.1.2.5. scipy.signal.cspline1d
        • 5.1.2.6. scipy.signal.qspline1d
        • 5.1.2.7. scipy.signal.cspline2d
        • 5.1.2.8. scipy.signal.qspline2d
        • 5.1.2.9. scipy.signal.cspline1d_eval
        • 5.1.2.10. scipy.signal.qspline1d_eval
        • 5.1.2.11. scipy.signal.spline_filter
      • 5.1.3. Filtering
        • 5.1.3.1. scipy.signal.order_filter
        • 5.1.3.2. scipy.signal.medfilt
        • 5.1.3.3. scipy.signal.medfilt2d
        • 5.1.3.4. scipy.signal.wiener
        • 5.1.3.5. scipy.signal.symiirorder1
        • 5.1.3.6. scipy.signal.symiirorder2
        • 5.1.3.7. scipy.signal.lfilter
        • 5.1.3.8. scipy.signal.lfiltic
        • 5.1.3.9. scipy.signal.lfilter_zi
        • 5.1.3.10. scipy.signal.filtfilt
        • 5.1.3.11. scipy.signal.savgol_filter
        • 5.1.3.12. scipy.signal.deconvolve
        • 5.1.3.13. scipy.signal.sosfilt
        • 5.1.3.14. scipy.signal.sosfilt_zi
        • 5.1.3.15. scipy.signal.hilbert
        • 5.1.3.16. scipy.signal.hilbert2
        • 5.1.3.17. scipy.signal.decimate
        • 5.1.3.18. scipy.signal.detrend
        • 5.1.3.19. scipy.signal.resample
      • 5.1.4. Filter design
        • 5.1.4.1. scipy.signal.bilinear
        • 5.1.4.2. scipy.signal.findfreqs
        • 5.1.4.3. scipy.signal.firwin
        • 5.1.4.4. scipy.signal.firwin2
        • 5.1.4.5. scipy.signal.freqs
        • 5.1.4.6. scipy.signal.freqz
        • 5.1.4.7. scipy.signal.group_delay
        • 5.1.4.8. scipy.signal.iirdesign
        • 5.1.4.9. scipy.signal.iirfilter
        • 5.1.4.10. scipy.signal.kaiser_atten
        • 5.1.4.11. scipy.signal.kaiser_beta
        • 5.1.4.12. scipy.signal.kaiserord
        • 5.1.4.13. scipy.signal.savgol_coeffs
        • 5.1.4.14. scipy.signal.remez
        • 5.1.4.15. scipy.signal.unique_roots
        • 5.1.4.16. scipy.signal.residue
        • 5.1.4.17. scipy.signal.residuez
        • 5.1.4.18. scipy.signal.invres
        • 5.1.4.19. scipy.signal.invresz
        • 5.1.4.20. scipy.signal.BadCoefficients
        • 5.1.4.21. scipy.signal.abcd_normalize
        • 5.1.4.22. scipy.signal.band_stop_obj
        • 5.1.4.23. scipy.signal.besselap
        • 5.1.4.24. scipy.signal.buttap
        • 5.1.4.25. scipy.signal.cheb1ap
        • 5.1.4.26. scipy.signal.cheb2ap
        • 5.1.4.27. scipy.signal.cmplx_sort
        • 5.1.4.28. scipy.signal.ellipap
        • 5.1.4.29. scipy.signal.lp2bp
        • 5.1.4.30. scipy.signal.lp2bs
        • 5.1.4.31. scipy.signal.lp2hp
        • 5.1.4.32. scipy.signal.lp2lp
        • 5.1.4.33. scipy.signal.normalize
      • 5.1.5. Matlab-style IIR filter design
        • 5.1.5.1. scipy.signal.butter
        • 5.1.5.2. scipy.signal.buttord
        • 5.1.5.3. scipy.signal.cheby1
        • 5.1.5.4. scipy.signal.cheb1ord
        • 5.1.5.5. scipy.signal.cheby2
        • 5.1.5.6. scipy.signal.cheb2ord
        • 5.1.5.7. scipy.signal.ellip
        • 5.1.5.8. scipy.signal.ellipord
        • 5.1.5.9. scipy.signal.bessel
      • 5.1.6. Continuous-Time Linear Systems
        • 5.1.6.1. scipy.signal.freqresp
        • 5.1.6.2. scipy.signal.lti
        • 5.1.6.3. scipy.signal.StateSpace
        • 5.1.6.4. scipy.signal.TransferFunction
        • 5.1.6.5. scipy.signal.ZerosPolesGain
        • 5.1.6.6. scipy.signal.lsim
        • 5.1.6.7. scipy.signal.lsim2
        • 5.1.6.8. scipy.signal.impulse
        • 5.1.6.9. scipy.signal.impulse2
        • 5.1.6.10. scipy.signal.step
        • 5.1.6.11. scipy.signal.step2
        • 5.1.6.12. scipy.signal.bode
      • 5.1.7. Discrete-Time Linear Systems
        • 5.1.7.1. scipy.signal.dlsim
        • 5.1.7.2. scipy.signal.dimpulse
        • 5.1.7.3. scipy.signal.dstep
      • 5.1.8. LTI Representations
        • 5.1.8.1. scipy.signal.tf2zpk
        • 5.1.8.2. scipy.signal.tf2sos
        • 5.1.8.3. scipy.signal.tf2ss
        • 5.1.8.4. scipy.signal.zpk2tf
        • 5.1.8.5. scipy.signal.zpk2sos
        • 5.1.8.6. scipy.signal.zpk2ss
        • 5.1.8.7. scipy.signal.ss2tf
        • 5.1.8.8. scipy.signal.ss2zpk
        • 5.1.8.9. scipy.signal.sos2zpk
        • 5.1.8.10. scipy.signal.sos2tf
        • 5.1.8.11. scipy.signal.cont2discrete
        • 5.1.8.12. scipy.signal.place_poles
      • 5.1.9. Waveforms
        • 5.1.9.1. scipy.signal.chirp
        • 5.1.9.2. scipy.signal.gausspulse
        • 5.1.9.3. scipy.signal.max_len_seq
        • 5.1.9.4. scipy.signal.sawtooth
        • 5.1.9.5. scipy.signal.square
        • 5.1.9.6. scipy.signal.sweep_poly
      • 5.1.10. Window functions
        • 5.1.10.1. scipy.signal.get_window
        • 5.1.10.2. scipy.signal.barthann
        • 5.1.10.3. scipy.signal.bartlett
        • 5.1.10.4. scipy.signal.blackman
        • 5.1.10.5. scipy.signal.blackmanharris
        • 5.1.10.6. scipy.signal.bohman
        • 5.1.10.7. scipy.signal.boxcar
        • 5.1.10.8. scipy.signal.chebwin
        • 5.1.10.9. scipy.signal.cosine
        • 5.1.10.10. scipy.signal.exponential
        • 5.1.10.11. scipy.signal.flattop
        • 5.1.10.12. scipy.signal.gaussian
        • 5.1.10.13. scipy.signal.general_gaussian
        • 5.1.10.14. scipy.signal.hamming
        • 5.1.10.15. scipy.signal.hann
        • 5.1.10.16. scipy.signal.hanning
        • 5.1.10.17. scipy.signal.kaiser
        • 5.1.10.18. scipy.signal.nuttall
        • 5.1.10.19. scipy.signal.parzen
        • 5.1.10.20. scipy.signal.slepian
        • 5.1.10.21. scipy.signal.triang
        • 5.1.10.22. scipy.signal.tukey
      • 5.1.11. Wavelets
        • 5.1.11.1. scipy.signal.cascade
        • 5.1.11.2. scipy.signal.daub
        • 5.1.11.3. scipy.signal.morlet
        • 5.1.11.4. scipy.signal.qmf
        • 5.1.11.5. scipy.signal.ricker
        • 5.1.11.6. scipy.signal.cwt
      • 5.1.12. Peak finding
        • 5.1.12.1. scipy.signal.find_peaks_cwt
        • 5.1.12.2. scipy.signal.argrelmin
        • 5.1.12.3. scipy.signal.argrelmax
        • 5.1.12.4. scipy.signal.argrelextrema
      • 5.1.13. Spectral Analysis
        • 5.1.13.1. scipy.signal.periodogram
        • 5.1.13.2. scipy.signal.welch
        • 5.1.13.3. scipy.signal.csd
        • 5.1.13.4. scipy.signal.coherence
        • 5.1.13.5. scipy.signal.spectrogram
        • 5.1.13.6. scipy.signal.lombscargle
        • 5.1.13.7. scipy.signal.vectorstrength
    • 5.2. Sparse matrices (scipy.sparse)
      • 5.2.1. Contents
        • 5.2.1.1. Sparse matrix classes
        • 5.2.1.2. Functions
        • 5.2.1.3. Submodules
        • 5.2.1.4. Exceptions
      • 5.2.2. Usage information
        • 5.2.2.1. Matrix vector product
        • 5.2.2.2. Example 1
        • 5.2.2.3. Example 2
        • 5.2.2.4. Further Details
    • 5.3. Sparse linear algebra (scipy.sparse.linalg)
      • 5.3.1. Abstract linear operators
        • 5.3.1.1. scipy.sparse.linalg.LinearOperator
        • 5.3.1.2. scipy.sparse.linalg.aslinearoperator
      • 5.3.2. Matrix Operations
        • 5.3.2.1. scipy.sparse.linalg.inv
        • 5.3.2.2. scipy.sparse.linalg.expm
        • 5.3.2.3. scipy.sparse.linalg.expm_multiply
      • 5.3.3. Matrix norms
        • 5.3.3.1. scipy.sparse.linalg.norm
        • 5.3.3.2. scipy.sparse.linalg.onenormest
      • 5.3.4. Solving linear problems
        • 5.3.4.1. scipy.sparse.linalg.spsolve
        • 5.3.4.2. scipy.sparse.linalg.factorized
        • 5.3.4.3. scipy.sparse.linalg.MatrixRankWarning
        • 5.3.4.4. scipy.sparse.linalg.use_solver
        • 5.3.4.5. scipy.sparse.linalg.bicg
        • 5.3.4.6. scipy.sparse.linalg.bicgstab
        • 5.3.4.7. scipy.sparse.linalg.cg
        • 5.3.4.8. scipy.sparse.linalg.cgs
        • 5.3.4.9. scipy.sparse.linalg.gmres
        • 5.3.4.10. scipy.sparse.linalg.lgmres
        • 5.3.4.11. scipy.sparse.linalg.minres
        • 5.3.4.12. scipy.sparse.linalg.qmr
        • 5.3.4.13. scipy.sparse.linalg.lsqr
        • 5.3.4.14. scipy.sparse.linalg.lsmr
      • 5.3.5. Matrix factorizations
        • 5.3.5.1. scipy.sparse.linalg.eigs
        • 5.3.5.2. scipy.sparse.linalg.eigsh
        • 5.3.5.3. scipy.sparse.linalg.lobpcg
        • 5.3.5.4. scipy.sparse.linalg.svds
        • 5.3.5.5. scipy.sparse.linalg.splu
        • 5.3.5.6. scipy.sparse.linalg.spilu
        • 5.3.5.7. scipy.sparse.linalg.SuperLU
      • 5.3.6. Exceptions
        • 5.3.6.1. scipy.sparse.linalg.ArpackNoConvergence
        • 5.3.6.2. scipy.sparse.linalg.ArpackError
    • 5.4. Compressed Sparse Graph Routines (scipy.sparse.csgraph)
      • 5.4.1. Contents
        • 5.4.1.1. scipy.sparse.csgraph.connected_components
        • 5.4.1.2. scipy.sparse.csgraph.laplacian
        • 5.4.1.3. scipy.sparse.csgraph.shortest_path
        • 5.4.1.4. scipy.sparse.csgraph.dijkstra
        • 5.4.1.5. scipy.sparse.csgraph.floyd_warshall
        • 5.4.1.6. scipy.sparse.csgraph.bellman_ford
        • 5.4.1.7. scipy.sparse.csgraph.johnson
        • 5.4.1.8. scipy.sparse.csgraph.breadth_first_order
        • 5.4.1.9. scipy.sparse.csgraph.depth_first_order
        • 5.4.1.10. scipy.sparse.csgraph.breadth_first_tree
        • 5.4.1.11. scipy.sparse.csgraph.depth_first_tree
        • 5.4.1.12. scipy.sparse.csgraph.minimum_spanning_tree
        • 5.4.1.13. scipy.sparse.csgraph.reverse_cuthill_mckee
        • 5.4.1.14. scipy.sparse.csgraph.maximum_bipartite_matching
        • 5.4.1.15. scipy.sparse.csgraph.NegativeCycleError
        • 5.4.1.16. scipy.sparse.csgraph.construct_dist_matrix
        • 5.4.1.17. scipy.sparse.csgraph.csgraph_from_dense
        • 5.4.1.18. scipy.sparse.csgraph.csgraph_from_masked
        • 5.4.1.19. scipy.sparse.csgraph.csgraph_masked_from_dense
        • 5.4.1.20. scipy.sparse.csgraph.csgraph_to_dense
        • 5.4.1.21. scipy.sparse.csgraph.csgraph_to_masked
        • 5.4.1.22. scipy.sparse.csgraph.reconstruct_path
      • 5.4.2. Graph Representations
        • 5.4.2.1. Directed vs. Undirected
    • 5.5. Spatial algorithms and data structures (scipy.spatial)
      • 5.5.1. Nearest-neighbor Queries
        • 5.5.1.1. scipy.spatial.KDTree
        • 5.5.1.2. scipy.spatial.cKDTree
        • 5.5.1.3. scipy.spatial.distance
        • 5.5.1.4. scipy.spatial.Rectangle
      • 5.5.2. Delaunay Triangulation, Convex Hulls and Voronoi Diagrams
        • 5.5.2.1. scipy.spatial.Delaunay
        • 5.5.2.2. scipy.spatial.ConvexHull
        • 5.5.2.3. scipy.spatial.Voronoi
      • 5.5.3. Plotting Helpers
        • 5.5.3.1. scipy.spatial.delaunay_plot_2d
        • 5.5.3.2. scipy.spatial.convex_hull_plot_2d
        • 5.5.3.3. scipy.spatial.voronoi_plot_2d
      • 5.5.4. Simplex representation
        • 5.5.4.1. Functions
    • 5.6. Distance computations (scipy.spatial.distance)
      • 5.6.1. Function Reference
        • 5.6.1.1. scipy.spatial.distance.pdist
        • 5.6.1.2. scipy.spatial.distance.cdist
        • 5.6.1.3. scipy.spatial.distance.squareform
        • 5.6.1.4. scipy.spatial.distance.is_valid_dm
        • 5.6.1.5. scipy.spatial.distance.is_valid_y
        • 5.6.1.6. scipy.spatial.distance.num_obs_dm
        • 5.6.1.7. scipy.spatial.distance.num_obs_y
        • 5.6.1.8. scipy.spatial.distance.braycurtis
        • 5.6.1.9. scipy.spatial.distance.canberra
        • 5.6.1.10. scipy.spatial.distance.chebyshev
        • 5.6.1.11. scipy.spatial.distance.cityblock
        • 5.6.1.12. scipy.spatial.distance.correlation
        • 5.6.1.13. scipy.spatial.distance.cosine
        • 5.6.1.14. scipy.spatial.distance.dice
        • 5.6.1.15. scipy.spatial.distance.euclidean
        • 5.6.1.16. scipy.spatial.distance.hamming
        • 5.6.1.17. scipy.spatial.distance.jaccard
        • 5.6.1.18. scipy.spatial.distance.kulsinski
        • 5.6.1.19. scipy.spatial.distance.mahalanobis
        • 5.6.1.20. scipy.spatial.distance.matching
        • 5.6.1.21. scipy.spatial.distance.minkowski
        • 5.6.1.22. scipy.spatial.distance.rogerstanimoto
        • 5.6.1.23. scipy.spatial.distance.russellrao
        • 5.6.1.24. scipy.spatial.distance.seuclidean
        • 5.6.1.25. scipy.spatial.distance.sokalmichener
        • 5.6.1.26. scipy.spatial.distance.sokalsneath
        • 5.6.1.27. scipy.spatial.distance.sqeuclidean
        • 5.6.1.28. scipy.spatial.distance.wminkowski
        • 5.6.1.29. scipy.spatial.distance.yule
    • 5.7. Special functions (scipy.special)
      • 5.7.1. Error handling
        • 5.7.1.1. scipy.special.errprint
        • 5.7.1.2. scipy.special.SpecialFunctionWarning
      • 5.7.2. Available functions
        • 5.7.2.1. Airy functions
        • 5.7.2.2. Elliptic Functions and Integrals
        • 5.7.2.3. Bessel Functions
        • 5.7.2.4. Struve Functions
        • 5.7.2.5. Raw Statistical Functions
        • 5.7.2.6. Information Theory Functions
        • 5.7.2.7. Gamma and Related Functions
        • 5.7.2.8. Error Function and Fresnel Integrals
        • 5.7.2.9. Legendre Functions
        • 5.7.2.10. Ellipsoidal Harmonics
        • 5.7.2.11. Orthogonal polynomials
        • 5.7.2.12. Hypergeometric Functions
        • 5.7.2.13. Parabolic Cylinder Functions
        • 5.7.2.14. Mathieu and Related Functions
        • 5.7.2.15. Spheroidal Wave Functions
        • 5.7.2.16. Kelvin Functions
        • 5.7.2.17. Combinatorics
        • 5.7.2.18. Other Special Functions
        • 5.7.2.19. Convenience Functions
    • 5.8. Statistical functions (scipy.stats)
      • 5.8.1. scipy.stats.rv_continuous
      • 5.8.2. scipy.stats.rv_discrete
      • 5.8.3. Continuous distributions
        • 5.8.3.1. scipy.stats.alpha
        • 5.8.3.2. scipy.stats.anglit
        • 5.8.3.3. scipy.stats.arcsine
        • 5.8.3.4. scipy.stats.beta
        • 5.8.3.5. scipy.stats.betaprime
        • 5.8.3.6. scipy.stats.bradford
        • 5.8.3.7. scipy.stats.burr
        • 5.8.3.8. scipy.stats.cauchy
        • 5.8.3.9. scipy.stats.chi
        • 5.8.3.10. scipy.stats.chi2
        • 5.8.3.11. scipy.stats.cosine
        • 5.8.3.12. scipy.stats.dgamma
        • 5.8.3.13. scipy.stats.dweibull
        • 5.8.3.14. scipy.stats.erlang
        • 5.8.3.15. scipy.stats.expon
        • 5.8.3.16. scipy.stats.exponnorm
        • 5.8.3.17. scipy.stats.exponweib
        • 5.8.3.18. scipy.stats.exponpow
        • 5.8.3.19. scipy.stats.f
        • 5.8.3.20. scipy.stats.fatiguelife
        • 5.8.3.21. scipy.stats.fisk
        • 5.8.3.22. scipy.stats.foldcauchy
        • 5.8.3.23. scipy.stats.foldnorm
        • 5.8.3.24. scipy.stats.frechet_r
        • 5.8.3.25. scipy.stats.frechet_l
        • 5.8.3.26. scipy.stats.genlogistic
        • 5.8.3.27. scipy.stats.gennorm
        • 5.8.3.28. scipy.stats.genpareto
        • 5.8.3.29. scipy.stats.genexpon
        • 5.8.3.30. scipy.stats.genextreme
        • 5.8.3.31. scipy.stats.gausshyper
        • 5.8.3.32. scipy.stats.gamma
        • 5.8.3.33. scipy.stats.gengamma
        • 5.8.3.34. scipy.stats.genhalflogistic
        • 5.8.3.35. scipy.stats.gilbrat
        • 5.8.3.36. scipy.stats.gompertz
        • 5.8.3.37. scipy.stats.gumbel_r
        • 5.8.3.38. scipy.stats.gumbel_l
        • 5.8.3.39. scipy.stats.halfcauchy
        • 5.8.3.40. scipy.stats.halflogistic
        • 5.8.3.41. scipy.stats.halfnorm
        • 5.8.3.42. scipy.stats.halfgennorm
        • 5.8.3.43. scipy.stats.hypsecant
        • 5.8.3.44. scipy.stats.invgamma
        • 5.8.3.45. scipy.stats.invgauss
        • 5.8.3.46. scipy.stats.invweibull
        • 5.8.3.47. scipy.stats.johnsonsb
        • 5.8.3.48. scipy.stats.johnsonsu
        • 5.8.3.49. scipy.stats.ksone
        • 5.8.3.50. scipy.stats.kstwobign
        • 5.8.3.51. scipy.stats.laplace
        • 5.8.3.52. scipy.stats.levy
        • 5.8.3.53. scipy.stats.levy_l
        • 5.8.3.54. scipy.stats.levy_stable
        • 5.8.3.55. scipy.stats.logistic
        • 5.8.3.56. scipy.stats.loggamma
        • 5.8.3.57. scipy.stats.loglaplace
        • 5.8.3.58. scipy.stats.lognorm
        • 5.8.3.59. scipy.stats.lomax
        • 5.8.3.60. scipy.stats.maxwell
        • 5.8.3.61. scipy.stats.mielke
        • 5.8.3.62. scipy.stats.nakagami
        • 5.8.3.63. scipy.stats.ncx2
        • 5.8.3.64. scipy.stats.ncf
        • 5.8.3.65. scipy.stats.nct
        • 5.8.3.66. scipy.stats.norm
        • 5.8.3.67. scipy.stats.pareto
        • 5.8.3.68. scipy.stats.pearson3
        • 5.8.3.69. scipy.stats.powerlaw
        • 5.8.3.70. scipy.stats.powerlognorm
        • 5.8.3.71. scipy.stats.powernorm
        • 5.8.3.72. scipy.stats.rdist
        • 5.8.3.73. scipy.stats.reciprocal
        • 5.8.3.74. scipy.stats.rayleigh
        • 5.8.3.75. scipy.stats.rice
        • 5.8.3.76. scipy.stats.recipinvgauss
        • 5.8.3.77. scipy.stats.semicircular
        • 5.8.3.78. scipy.stats.t
        • 5.8.3.79. scipy.stats.triang
        • 5.8.3.80. scipy.stats.truncexpon
        • 5.8.3.81. scipy.stats.truncnorm
        • 5.8.3.82. scipy.stats.tukeylambda
        • 5.8.3.83. scipy.stats.uniform
        • 5.8.3.84. scipy.stats.vonmises
        • 5.8.3.85. scipy.stats.vonmises_line
        • 5.8.3.86. scipy.stats.wald
        • 5.8.3.87. scipy.stats.weibull_min
        • 5.8.3.88. scipy.stats.weibull_max
        • 5.8.3.89. scipy.stats.wrapcauchy
      • 5.8.4. Multivariate distributions
        • 5.8.4.1. scipy.stats.multivariate_normal
        • 5.8.4.2. scipy.stats.matrix_normal
        • 5.8.4.3. scipy.stats.dirichlet
        • 5.8.4.4. scipy.stats.wishart
        • 5.8.4.5. scipy.stats.invwishart
      • 5.8.5. Discrete distributions
        • 5.8.5.1. scipy.stats.bernoulli
        • 5.8.5.2. scipy.stats.binom
        • 5.8.5.3. scipy.stats.boltzmann
        • 5.8.5.4. scipy.stats.dlaplace
        • 5.8.5.5. scipy.stats.geom
        • 5.8.5.6. scipy.stats.hypergeom
        • 5.8.5.7. scipy.stats.logser
        • 5.8.5.8. scipy.stats.nbinom
        • 5.8.5.9. scipy.stats.planck
        • 5.8.5.10. scipy.stats.poisson
        • 5.8.5.11. scipy.stats.randint
        • 5.8.5.12. scipy.stats.skellam
        • 5.8.5.13. scipy.stats.zipf
      • 5.8.6. Statistical functions
        • 5.8.6.1. scipy.stats.describe
        • 5.8.6.2. scipy.stats.gmean
        • 5.8.6.3. scipy.stats.hmean
        • 5.8.6.4. scipy.stats.kurtosis
        • 5.8.6.5. scipy.stats.kurtosistest
        • 5.8.6.6. scipy.stats.mode
        • 5.8.6.7. scipy.stats.moment
        • 5.8.6.8. scipy.stats.normaltest
        • 5.8.6.9. scipy.stats.skew
        • 5.8.6.10. scipy.stats.skewtest
        • 5.8.6.11. scipy.stats.kstat
        • 5.8.6.12. scipy.stats.kstatvar
        • 5.8.6.13. scipy.stats.tmean
        • 5.8.6.14. scipy.stats.tvar
        • 5.8.6.15. scipy.stats.tmin
        • 5.8.6.16. scipy.stats.tmax
        • 5.8.6.17. scipy.stats.tstd
        • 5.8.6.18. scipy.stats.tsem
        • 5.8.6.19. scipy.stats.nanmean
        • 5.8.6.20. scipy.stats.nanstd
        • 5.8.6.21. scipy.stats.nanmedian
        • 5.8.6.22. scipy.stats.variation
        • 5.8.6.23. scipy.stats.find_repeats
        • 5.8.6.24. scipy.stats.trim_mean
        • 5.8.6.25. scipy.stats.cumfreq
        • 5.8.6.26. scipy.stats.histogram2
        • 5.8.6.27. scipy.stats.histogram
        • 5.8.6.28. scipy.stats.itemfreq
        • 5.8.6.29. scipy.stats.percentileofscore
        • 5.8.6.30. scipy.stats.scoreatpercentile
        • 5.8.6.31. scipy.stats.relfreq
        • 5.8.6.32. scipy.stats.binned_statistic
        • 5.8.6.33. scipy.stats.binned_statistic_2d
        • 5.8.6.34. scipy.stats.binned_statistic_dd
        • 5.8.6.35. scipy.stats.obrientransform
        • 5.8.6.36. scipy.stats.signaltonoise
        • 5.8.6.37. scipy.stats.bayes_mvs
        • 5.8.6.38. scipy.stats.mvsdist
        • 5.8.6.39. scipy.stats.sem
        • 5.8.6.40. scipy.stats.zmap
        • 5.8.6.41. scipy.stats.zscore
        • 5.8.6.42. scipy.stats.sigmaclip
        • 5.8.6.43. scipy.stats.threshold
        • 5.8.6.44. scipy.stats.trimboth
        • 5.8.6.45. scipy.stats.trim1
        • 5.8.6.46. scipy.stats.f_oneway
        • 5.8.6.47. scipy.stats.pearsonr
        • 5.8.6.48. scipy.stats.spearmanr
        • 5.8.6.49. scipy.stats.pointbiserialr
        • 5.8.6.50. scipy.stats.kendalltau
        • 5.8.6.51. scipy.stats.linregress
        • 5.8.6.52. scipy.stats.theilslopes
        • 5.8.6.53. scipy.stats.f_value
        • 5.8.6.54. scipy.stats.ttest_1samp
        • 5.8.6.55. scipy.stats.ttest_ind
        • 5.8.6.56. scipy.stats.ttest_ind_from_stats
        • 5.8.6.57. scipy.stats.ttest_rel
        • 5.8.6.58. scipy.stats.kstest
        • 5.8.6.59. scipy.stats.chisquare
        • 5.8.6.60. scipy.stats.power_divergence
        • 5.8.6.61. scipy.stats.ks_2samp
        • 5.8.6.62. scipy.stats.mannwhitneyu
        • 5.8.6.63. scipy.stats.tiecorrect
        • 5.8.6.64. scipy.stats.rankdata
        • 5.8.6.65. scipy.stats.ranksums
        • 5.8.6.66. scipy.stats.wilcoxon
        • 5.8.6.67. scipy.stats.kruskal
        • 5.8.6.68. scipy.stats.friedmanchisquare
        • 5.8.6.69. scipy.stats.combine_pvalues
        • 5.8.6.70. scipy.stats.ss
        • 5.8.6.71. scipy.stats.square_of_sums
        • 5.8.6.72. scipy.stats.jarque_bera
        • 5.8.6.73. scipy.stats.ansari
        • 5.8.6.74. scipy.stats.bartlett
        • 5.8.6.75. scipy.stats.levene
        • 5.8.6.76. scipy.stats.shapiro
        • 5.8.6.77. scipy.stats.anderson
        • 5.8.6.78. scipy.stats.anderson_ksamp
        • 5.8.6.79. scipy.stats.binom_test
        • 5.8.6.80. scipy.stats.fligner
        • 5.8.6.81. scipy.stats.median_test
        • 5.8.6.82. scipy.stats.mood
        • 5.8.6.83. scipy.stats.boxcox
        • 5.8.6.84. scipy.stats.boxcox_normmax
        • 5.8.6.85. scipy.stats.boxcox_llf
        • 5.8.6.86. scipy.stats.entropy
        • 5.8.6.87. scipy.stats.chisqprob
        • 5.8.6.88. scipy.stats.betai
      • 5.8.7. Circular statistical functions
        • 5.8.7.1. scipy.stats.circmean
        • 5.8.7.2. scipy.stats.circvar
        • 5.8.7.3. scipy.stats.circstd
      • 5.8.8. Contingency table functions
        • 5.8.8.1. scipy.stats.chi2_contingency
        • 5.8.8.2. scipy.stats.contingency.expected_freq
        • 5.8.8.3. scipy.stats.contingency.margins
        • 5.8.8.4. scipy.stats.fisher_exact
      • 5.8.9. Plot-tests
        • 5.8.9.1. scipy.stats.ppcc_max
        • 5.8.9.2. scipy.stats.ppcc_plot
        • 5.8.9.3. scipy.stats.probplot
        • 5.8.9.4. scipy.stats.boxcox_normplot
      • 5.8.10. Masked statistics functions
        • 5.8.10.1. Statistical functions for masked arrays (scipy.stats.mstats)
      • 5.8.11. Univariate and multivariate kernel density estimation (scipy.stats.kde)
        • 5.8.11.1. scipy.stats.gaussian_kde
    • 5.8.10.1. Statistical functions for masked arrays (scipy.stats.mstats)
      • 5.8.10.1.1. scipy.stats.mstats.argstoarray
      • 5.8.10.1.2. scipy.stats.mstats.betai
      • 5.8.10.1.3. scipy.stats.mstats.chisquare
      • 5.8.10.1.4. scipy.stats.mstats.count_tied_groups
      • 5.8.10.1.5. scipy.stats.mstats.describe
      • 5.8.10.1.6. scipy.stats.mstats.f_oneway
      • 5.8.10.1.7. scipy.stats.mstats.f_value_wilks_lambda
      • 5.8.10.1.8. scipy.stats.mstats.find_repeats
      • 5.8.10.1.9. scipy.stats.mstats.friedmanchisquare
      • 5.8.10.1.10. scipy.stats.mstats.kendalltau
      • 5.8.10.1.11. scipy.stats.mstats.kendalltau_seasonal
      • 5.8.10.1.12. scipy.stats.mstats.kruskalwallis
      • 5.8.10.1.13. scipy.stats.mstats.ks_twosamp
      • 5.8.10.1.14. scipy.stats.mstats.kurtosis
      • 5.8.10.1.15. scipy.stats.mstats.kurtosistest
      • 5.8.10.1.16. scipy.stats.mstats.linregress
      • 5.8.10.1.17. scipy.stats.mstats.mannwhitneyu
      • 5.8.10.1.18. scipy.stats.mstats.plotting_positions
      • 5.8.10.1.19. scipy.stats.mstats.mode
      • 5.8.10.1.20. scipy.stats.mstats.moment
      • 5.8.10.1.21. scipy.stats.mstats.mquantiles
      • 5.8.10.1.22. scipy.stats.mstats.msign
      • 5.8.10.1.23. scipy.stats.mstats.normaltest
      • 5.8.10.1.24. scipy.stats.mstats.obrientransform
      • 5.8.10.1.25. scipy.stats.mstats.pearsonr
      • 5.8.10.1.18. scipy.stats.mstats.plotting_positions
      • 5.8.10.1.26. scipy.stats.mstats.pointbiserialr
      • 5.8.10.1.27. scipy.stats.mstats.rankdata
      • 5.8.10.1.28. scipy.stats.mstats.scoreatpercentile
      • 5.8.10.1.29. scipy.stats.mstats.sem
      • 5.8.10.1.30. scipy.stats.mstats.signaltonoise
      • 5.8.10.1.31. scipy.stats.mstats.skew
      • 5.8.10.1.32. scipy.stats.mstats.skewtest
      • 5.8.10.1.33. scipy.stats.mstats.spearmanr
      • 5.8.10.1.34. scipy.stats.mstats.theilslopes
      • 5.8.10.1.35. scipy.stats.mstats.threshold
      • 5.8.10.1.36. scipy.stats.mstats.tmax
      • 5.8.10.1.37. scipy.stats.mstats.tmean
      • 5.8.10.1.38. scipy.stats.mstats.tmin
      • 5.8.10.1.39. scipy.stats.mstats.trim
      • 5.8.10.1.40. scipy.stats.mstats.trima
      • 5.8.10.1.41. scipy.stats.mstats.trimboth
      • 5.8.10.1.42. scipy.stats.mstats.trimmed_stde
      • 5.8.10.1.43. scipy.stats.mstats.trimr
      • 5.8.10.1.44. scipy.stats.mstats.trimtail
      • 5.8.10.1.45. scipy.stats.mstats.tsem
      • 5.8.10.1.46. scipy.stats.mstats.ttest_onesamp
      • 5.8.10.1.47. scipy.stats.mstats.ttest_ind
      • 5.8.10.1.46. scipy.stats.mstats.ttest_onesamp
      • 5.8.10.1.48. scipy.stats.mstats.ttest_rel
      • 5.8.10.1.49. scipy.stats.mstats.tvar
      • 5.8.10.1.50. scipy.stats.mstats.variation
      • 5.8.10.1.51. scipy.stats.mstats.winsorize
      • 5.8.10.1.52. scipy.stats.mstats.zmap
      • 5.8.10.1.53. scipy.stats.mstats.zscore
      • 5.8.10.1.54. scipy.stats.mstats.compare_medians_ms
      • 5.8.10.1.55. scipy.stats.mstats.gmean
      • 5.8.10.1.56. scipy.stats.mstats.hdmedian
      • 5.8.10.1.57. scipy.stats.mstats.hdquantiles
      • 5.8.10.1.58. scipy.stats.mstats.hdquantiles_sd
      • 5.8.10.1.59. scipy.stats.mstats.hmean
      • 5.8.10.1.60. scipy.stats.mstats.idealfourths
      • 5.8.10.1.61. scipy.stats.mstats.kruskal
      • 5.8.10.1.62. scipy.stats.mstats.ks_2samp
      • 5.8.10.1.63. scipy.stats.mstats.median_cihs
      • 5.8.10.1.64. scipy.stats.mstats.meppf
      • 5.8.10.1.65. scipy.stats.mstats.mjci
      • 5.8.10.1.66. scipy.stats.mstats.mquantiles_cimj
      • 5.8.10.1.67. scipy.stats.mstats.rsh
      • 5.8.10.1.68. scipy.stats.mstats.sen_seasonal_slopes
      • 5.8.10.1.69. scipy.stats.mstats.trimmed_mean
      • 5.8.10.1.70. scipy.stats.mstats.trimmed_mean_ci
      • 5.8.10.1.71. scipy.stats.mstats.trimmed_std
      • 5.8.10.1.72. scipy.stats.mstats.trimmed_var
      • 5.8.10.1.73. scipy.stats.mstats.ttest_1samp
    • 5.9. C/C++ integration (scipy.weave)
      • 5.9.1. C/C++ integration
      • 5.9.2. scipy.weave.inline
      • 5.9.3. scipy.weave.blitz
      • 5.9.4. scipy.weave.ext_tools
Scipy API
  • Docs »
  • 5. API (s-w)
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5. API (s-w)¶

Contents¶

  • 5.1. Signal processing (scipy.signal)
  • 5.2. Sparse matrices (scipy.sparse)
  • 5.3. Sparse linear algebra (scipy.sparse.linalg)
  • 5.4. Compressed Sparse Graph Routines (scipy.sparse.csgraph)
  • 5.5. Spatial algorithms and data structures (scipy.spatial)
  • 5.7. Special functions (scipy.special)
  • 5.8. Statistical functions (scipy.stats)
  • 5.8.10.1. Statistical functions for masked arrays (scipy.stats.mstats)
  • 5.9. C/C++ integration (scipy.weave)
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