NumPy和SciPy是兩個常用的Python庫，它們通常一起使用以進行科學計算和數據分析。NumPy提供了數組操作和數學函數，而SciPy則提供了更高級的科學計算功能，例如優化、積分、線性代數等。
要與SciPy集成使用NumPy，可以按照以下步驟進行：
import numpy as np
import scipy
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mat = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 例如，使用SciPy的線性代數模塊計算矩陣的逆
inv_mat = scipy.linalg.inv(mat)
# 例如，使用NumPy的數學函數和SciPy的優化模塊結合進行函數優化
from scipy.optimize import minimize
def func(x):
return x**2 + 4*x + 4
result = minimize(func, x0=0)
print(result.x)
通過以上步驟，就可以很方便地將NumPy和SciPy集成使用，實現更復雜的科學計算任務。
