Python科學計算的核心功能主要涉及數據處理、數學運算、統計分析、機器學習等多個方面。以下是一些核心功能：
- NumPy：提供了多維數組對象、各種派生對象（如掩碼數組和矩陣），以及用于數組快速操作的各種函數。
- SciPy：建立在NumPy基礎之上，提供了更多高級的科學計算功能，如數值積分、優化算法、插值、信號處理等。
- Pandas：專注于數據分析和處理，提供了高性能的數據結構和數據分析工具。
- Matplotlib：用于繪制圖表，支持多種圖表類型，是數據可視化的常用工具。
- Scikit-learn：專注于機器學習和數據挖掘，提供了許多常用的機器學習算法。
- TensorFlow和PyTorch：深度學習框架，廣泛用于構建和訓練神經網絡。
這些庫和功能使得Python成為進行科學計算和數據處理的強大工具，適用于從簡單的數據分析到復雜的機器學習模型構建等多種應用場景。
