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子模块 scipy.special 。如果你希望对你的数据进行一些更晦涩的数学计算， scipy.special 可能包含了你需要的计算函数。

这些函数能列一个长长的列表，下面的代码片段展示了一些可能在统计学中用到的函数：

In[21]: from scipy import special
In[22]: # Gamma函数（广义阶乘，generalized factorials）和相关函数
x = [1, 5, 10]
print("gamma(x) =", special.gamma(x))
print("ln|gamma(x)| =", special.gammaln(x))
print("beta(x, 2) =", special.beta(x, 2))
gamma(x) = [ 1.00000000e+00 2.40000000e+01 3.62880000e+05]
ln|gamma(x)| = [ 0. 3.17805383 12.80182748]
beta(x, 2) = [ 0.5 0.03333333 0.00909091]
In[23]: # 误差函数（高斯积分）
# 它的实现和它的逆实现
x = np.array([0, 0.3, 0.7, 1.0])
print("erf(x) =", special.erf(x))
print("erfc(x) =", special.erfc(x))
print("erfinv(x) =", special.erfinv(x))
erf(x) = [ 0. 0.32862676 0.67780119 0.84270079]
erfc(x) = [ 1. 0.67137324 0.32219881 0.15729921]
erfinv(x) = [ 0. 0.27246271 0.73286908 inf]

NumPy 和 scipy.special 中提供了大量的通用函数，