Scientific 库是仓颉语言在科学计算领域的重要基础设施，旨在为开发者提供一套类型安全、高性能、功能完备的科学计算工具链。
目标与定位
仓颉 Scientific 库对标 Python 生态中的 numpy、scipy、matplotlib，以及 MATLAB 和 Julia 等主流科学计算语言与环境。其目标是：
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为仓颉语言在科学计算领域的应用提供坚实基础；
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在保持高性能的同时，提供更强的类型安全性；
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降低从 Python/MATLAB 生态迁移至仓颉的学习成本。
核心功能概览
1. 线性代数
提供与 numpy/scipy 类似的向量、矩阵与张量操作，包括：
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数组创建：array, arange, linspace, meshgrid
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数组操作：reshape, flatten, concatenate, vstack, hstack
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矩阵运算：inv, solve, det, norm, lstsq, pinv
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特征值与分解：eig, svd, lu, cholesky, qr 等
2. 绘图功能
基于 C++ 的 matplot++ 库封装，提供与 matplotlib 类似的接口，支持 55 种图形类型，包括：
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线图、3D 图、直方图、条形图、箱线图、等高线图、极坐标图、曲面图等
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支持地图、向量场、离散图等多种专业可视化需求
3. 统计分析
实现约 80 个连续分布（如 Gamma、T分布）与多种离散分布（如 Bernoulli、Poisson），并提供：
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概率密度函数（PDF）与累积分布函数（CDF）
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多元分布（如多元正态、Dirichlet）
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摘要函数（均值、方差、偏度、峰度等）
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统计检验（t检验、卡方检验、Mann-Whitney U 检验等）
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相关性分析（Pearson、Spearman、线性回归等）
类型安全：仓颉的独特优势
与 Python 或 MATLAB 等动态类型语言不同，仓颉具备强类型系统，能在编译期发现类型错误，显著提升代码的可维护性与可靠性。具体体现在：
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数值类型层次结构：如 Real、Float、Integer、Complex 等，函数可明确指定参数类型；
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多维数组类型：定义 AbstractTensor 及其子类 Vector、Matrix、Tensor，避免维度不匹配的错误。
高性能：底层调用 BLAS
通过调用高效的 BLAS 后端（默认使用 OpenBLAS），仓颉 Scientific 库在矩阵运算等核心操作上达到与 numpy 和 Julia 相近的性能水平。
实战演示：线性回归
点击链接查看演示视频：仓颉workshop38期（0:23:06议题2开始），在该演示视频中詹老师展示了如何使用仓颉 Scientific 库实现线性回归，包括：
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使用封装好的 linregress 函数；
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使用更底层的 lstsq 函数；
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结合绘图库可视化回归结果与残差分布。
整个过程体现了仓颉在类型检查 与代码清晰度方面的优势，即便是在类型转换或维度不匹配时，也能在编译阶段及时报错，避免运行时隐患。
未来计划
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系统建模
基于仓颉的元编程机制，开发嵌入式系统建模与仿真语言，目标替代 MATLAB/Simulink 在该领域的地位。
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机器学习
基于现有线性代数与统计基础，实现神经网络与传统机器学习算法，支持 CPU/GPU 计算。
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教育场景与交互式环境
推动在教学中的应用，提供交互式科学计算体验，降低学习与使用门槛。
开源与社区共建
仓颉 Scientific 库已经开源 ，代码仓库位于： https://gitcode.com/Cangjie-TPC/scientific
欢迎对科学计算、系统建模、机器学习感兴趣的开发者加入，共同推动仓颉生态的发展。
总结
仓颉 Scientific 库不仅是一个科学计算库，更是仓颉语言在高性能计算与系统级开发中迈出的重要一步。它融合了类型安全、高性能与易用性，有望成为未来国产编程语言在科研、教育与工业应用中不可或缺的一环。