Numpy:
Zugrundeliegende Idee: Es soll die Array-Datentypen und Grundfunktionalitäten zur Verfügung stellen: Indizierung, Sortierung, Umdimensionierungen, und so weiter
in der Realität:
1. Array-Objekt mit beliebigen homogenen Elementen
2. Schnelle mathemaitsche Operationen auf diesem Datentyp
3. Lineare Algebra, Fast Fourier Transforms, Zufallszahlenerzeugung und mehr
Scipy:
Idee: Numerische Algorithmen sollten in SciPy realisiert sein.
Allerdings enthält NumPy aus historischen Gründen eine Menge dieser Funktionalitäten
Allerdings sind die Funktionalitäten in SciPy meist ausgereifter. s.
Neuere Algorithmen sind meistens nur in SciPy vorhanden.