NumPy和SciPy是兩個廣泛使用的Python庫，可以相互結合使用來進行科學計算。下面是一些常見的結合使用方法：
使用SciPy的函數操作NumPy數組：SciPy庫提供了許多高級數學函數和算法，這些函數可以直接操作NumPy數組。例如，可以使用SciPy的線性代數函數來操作NumPy數組中的矩陣。
使用SciPy的統計函數：SciPy庫中包含了許多統計函數，可以用來對NumPy數組中的數據進行統計分析。例如，可以使用SciPy的統計函數來計算數組的平均值、方差等。
使用SciPy的優化函數：SciPy庫中包含了一些優化算法，可以用來對NumPy數組中的數據進行優化。例如，可以使用SciPy的優化函數來最小化一個函數，找到使其取得最小值的參數。
總的來說，NumPy和SciPy可以相互結合使用，以實現更加復雜和高級的科學計算任務。通過熟練掌握這兩個庫，可以更高效地進行數據處理、分析和建模。
