科学计算和数据分析

用来进行科学计算和数据分析的库。

• astropy：一个天文学 Python 库。官网
• bcbio-nextgen：这个工具箱为全自动高通量测序分析提供符合最佳实践的处理流程。官网
• bccb：生物分析相关代码集合。官网
• Biopython：Biopython 是一组可以免费使用的用来进行生物计算的工具。官网
• blaze：NumPy 和 Pandas 的大数据接口。官网
• cclib：一个用来解析和解释计算化学软件包输出结果的库。官网
• NetworkX：一个为复杂网络设计的高性能软件。官网
• Neupy：执行和测试各种不同的人工神经网络算法。官网
• Numba：Python JIT (just in time) 编译器，针对科学用的 Python ，由 Cython 和 NumPy 的开发者开发。官网
• NumPy：使用 Python 进行科学计算的基础包。官网
• Open Babel：一个化学工具箱，用来描述多种化学数据。官网
• Open Mining：使用 Python 挖掘商业情报 (BI) (Pandas web 接口)。官网
• orange：通过可视化编程或 Python 脚本进行数据挖掘，数据可视化，分析和机器学习。官网
• Pandas：提供高性能，易用的数据结构和数据分析工具。官网
• PyDy：PyDy 是 Python Dynamics 的缩写，用来为动力学运动建模工作流程提供帮助， 基于 NumPy, SciPy, IPython 和 matplotlib。官网
• PyMC：马尔科夫链蒙特卡洛采样工具。官网
• RDKit：化学信息学和机器学习软件。官网
• SciPy：由一些基于 Python ，用于数学，科学和工程的开源软件构成的生态系统。官网
• statsmodels：统计建模和计量经济学。官网
• SymPy：一个用于符号数学的 Python 库。官网
• zipline：一个 Python 算法交易库。官网
• Bayesian-belief-networks：优雅的贝叶斯信念网络框架。官网