SciPy (发音为“Sigh Pie”) 是一个用于数学、科学和工程的开源软件。它包括统计、优化、积分、线性代数、傅里叶变换、信号和图像处理、ODE求解器等模块。

• 网站: https://scipy.org
• 文档: https://docs.scipy.org/doc/scipy/
• 文档开发版本: https://scipy.github.io/devdocs
• SciPy 开发论坛: https://discuss.scientific-python.org/c/contributor/scipy
• Stack Overflow: https://stackoverflow.com/questions/tagged/scipy
• 源代码: https://github.com/scipy/scipy
• 贡献指南: https://scipy.github.io/devdocs/dev/index.html
• 错误报告: https://github.com/scipy/scipy/issues
• 行为准则: https://docs.scipy.org/doc/scipy/dev/conduct/code_of_conduct.html
• 报告安全漏洞: https://tidelift.com/docs/security
• 在您的工作中引用: https://www.scipy.org/citing-scipy/

SciPy 是为了与 NumPy 数组配合使用而构建的，并提供了许多用户友好且高效的数值例程，例如数值积分和优化例程。它们共同运行在所有流行的操作系统上，安装快捷，并且免费。NumPy 和 SciPy 易于使用，但功能强大，足以被一些世界顶尖的科学家和工程师所依赖。如果您需要在计算机上操作数字并显示或发布结果，不妨试试 SciPy！

有关安装说明，请参阅我们的安装指南。

我们非常感谢并欢迎大家的贡献。小的改进或修复总是受欢迎的；标记为“适合初学者的好问题”的issue可能是一个很好的起点。请查阅我们的贡献指南。

编写代码并不是贡献 SciPy 的唯一方式。您还可以：

• 审查拉取请求
• 分类问题
• 开发教程、演示文稿和其他教育材料
• 维护和改进我们的网站
• 为我们的品牌资产和宣传材料开发平面设计
• 协助外展工作并吸纳新贡献者
• 撰写赠款提案并协助其他筹款活动

如果您不确定从哪里开始，或者您的技能如何适用，请随时联系我们！您可以在论坛或在这里（GitHub）发表评论，留下关于一个已开立的相关issue的评论。

如果您是开源贡献的新手，本指南有助于解释为何、是什么以及如何参与。