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# SciPy로 과학 작업 수행하기

SciPy는 과학 및 공학 계산을 위한 종합 라이브러리입니다.  
최적화, 적분, 보간, 신호 처리, 고급 선형대수 등 다양한 작업을 위한 특화 모듈을 제공해 NumPy를 확장합니다.

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## SciPy의 주요 영역

SciPy가 사용되는 주요 분야는 다음과 같습니다.

### 최적화 (`scipy.optimize`)
- 최소값·최대값 탐색, 방정식의 근 찾기 등 수치 해석 문제 해결  
- 예: 곡선 피팅, 근 찾기, 비용 함수 최소화  

### 적분 (`scipy.integrate`)
- 수치 적분 수행 및 상미분방정식(ODE) 해석  
- 예: 곡선 아래 면적 계산, 물리 시스템 시뮬레이션  

### 보간 (`scipy.interpolate`)
- 알려진 데이터 지점 사이의 누락되거나 중간 값을 추정  
- 예: 잡음 제거 후 매끄러운 곡선 생성, 기상 데이터 결측치 보간  

### 신호 처리 (`scipy.signal`)
- 신호 데이터 분석, 변환, 필터링  
- 예: 오디오 잡음 제거, 센서 신호 처리, ECG 데이터 분석  

### 선형대수 (`scipy.linalg`)
- 연립방정식 풀이와 행렬 분해 등 고급 선형대수 연산 지원  
- 예: 대규모 Ax = b 시스템 풀이, 고유값·특이값 계산  

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## 적용 예시

| 분야             | 예시 작업                          | 관련 모듈           |
|------------------|------------------------------------|---------------------|
| 최적화           | 기계 학습 손실 함수 최소화         | `scipy.optimize`    |
| 적분             | 실험 곡선 아래 면적 계산           | `scipy.integrate`   |
| 보간             | 기상 데이터 결측치 보간            | `scipy.interpolate` |
| 신호 처리        | 센서 데이터 고주파 잡음 제거       | `scipy.signal`      |
| 선형대수         | 대규모 연립방정식 풀이             | `scipy.linalg`      |

`scipy.linalg`는 고급 선형대수 연산을 수행하기 위한 SciPy 모듈입니다. 방정식 풀이, 행렬 분해, 고윳값 계산 등을 위한 최적화된 루틴을 제공하며, NumPy의 기본 선형대수 기능을 확장합니다.

### `scipy.linalg`는 선형대수 연산에 사용됩니다.

분야	예시 작업	관련 모듈
최적화	기계 학습 손실 함수 최소화	`scipy.optimize`
적분	실험 곡선 아래 면적 계산	`scipy.integrate`
보간	기상 데이터 결측치 보간	`scipy.interpolate`
신호 처리	센서 데이터 고주파 잡음 제거	`scipy.signal`
선형대수	대규모 연립방정식 풀이	`scipy.linalg`

SciPy로 과학 작업 수행하기

SciPy의 주요 영역

최적화 (scipy.optimize)

적분 (scipy.integrate)

보간 (scipy.interpolate)

신호 처리 (scipy.signal)

선형대수 (scipy.linalg)

적용 예시

scipy.linalg는 선형대수 연산에 사용됩니다.

최적화 (`scipy.optimize`)

적분 (`scipy.integrate`)

보간 (`scipy.interpolate`)

신호 처리 (`scipy.signal`)

선형대수 (`scipy.linalg`)

`scipy.linalg`는 선형대수 연산에 사용됩니다.