SciPy proporciona algoritmos de optimización, integración, interpolación, problemas de valor propio, ecuaciones algebraicas, ecuaciones diferenciales, estadística y muchas otras clases de problemas.

Los algoritmos y las estructuras de datos proporcionadas por SciPy son ampliamente aplicables a todos los dominios.

Amplia NumPy proporcionando herramientas adicionales para la computación de matrices y proporciona estructuras de datos especializadas, como matrices dispersas y árboles de dimensión k.

SciPy envuelve implementaciones altamente optimizadas escritas en lenguajes de bajo nivel como Fortran, C y C++. Disfruta de la flexibilidad de Python con la velocidad del código compilado.

La sintaxis de alto nivel de SciPy lo hace accesible y productivo para cualquier programador, independientemente de su conocimiento previo o nivel de experiencia.

Distribuido bajo la licencia liberal BSD, SciPy es desarrollado y mantenido públicamente en GitHub por una comunidad vibrante, atenta y diversa.