SciPy 是一個強大的 Python 庫，提供了許多用于科學計算的工具和函數。在生物信息學和基因組學中，SciPy 可以用于數據處理、統計分析、圖形繪制等多個方面。
下面是一些常用的 SciPy 函數和模塊，用于生物信息學和基因組學數據分析：
NumPy：NumPy 是 SciPy 的基礎，提供了多維數組對象和各種數組操作函數，可以用來處理基因組數據。
SciPy.stats：提供了統計分析方法，例如 t 檢驗、方差分析、相關性分析等，可以用來分析基因組數據中的差異表達、富集分析等。
SciPy.spatial：提供了空間數據處理方法，例如距離計算、聚類分析等，可以用來分析基因組數據中的序列比對、蛋白質結構等。
SciPy.signal：提供了信號處理方法，例如濾波、譜分析等，可以用來處理基因組數據中的信號序列、基因表達數據等。
SciPy.optimize：提供了優化算法，例如最小化、最大化、擬合等，可以用來優化基因組數據中的模型參數、擬合曲線等。
除了以上模塊和函數，SciPy 還有許多其他功能，可以根據具體的生物信息學和基因組學數據分析需求進行選擇和應用。同時，結合其他 Python 庫如 Pandas、Matplotlib 等，可以更好地完成生物信息學和基因組學數據分析任務。
