用于计算不确定性（误差传播）的 Python 库，以透明方式处理相关性，并提供直观的界面。
不确定性
- Python
- 数学, 计量学, 质量, 模拟
- 工程, 错误预防, 数学, 流程改进, 质量控制, 质量管理, 统计分析, 可持续性指标
特点
- 计算具有不确定性的数字、自动误差传播（线性近似和某些情况下的精确误差传播）、相关性处理、透明计算（与标准数学运算符配合使用）、NumPy 对具有不确定性的数组的支持、漂亮的结果打印、导数访问（灵敏度分析）、对具有不确定性的复数的支持
定价
- 免费
- 易于使用且直观，自动传播错误以减少手动计算错误，正确处理相关性，与 NumPy 集成良好，文档完善。
- 与原始浮点运算相比，性能开销较大（尽管对于典型用例而言通常是可以接受的），主要侧重于复杂函数的线性误差传播理论（尽管对于基本操作而言是精确的），可能无法涵盖所有高级统计不确定性量化方法。
最适合：
- 科学家、工程师和研究人员需要对具有不确定性的数量进行计算，并要求自动传播误差。