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1.astropy

http://www.astropy.org/

熵是专为天文学使用的程序包的集合。

核心“天文学”软件包包含针对专业天文学家和天体物理学家的功能，但对开发天文学软件的任何人都可能有用。

2. Biopython

http://biopython.org/

Biopython是用于计算生物学和生物信息学的非商业Python工具的集合。

它包含代表生物学序列和序列注释的类。该库还可以读取和写入各种文件格式。

3.Bokeh

https://docs.bokeh.org/en/latest/

Bokeh是一个Python交互式可视化库，它针对现代Web浏览器进行演示。

它可以帮助希望快速轻松地创建交互式绘图，仪表板和数据应用程序的任何人。

Bokeh的目的是以D3.js的样式提供优雅，简洁的新颖图形结构，同时还可以在非常大的数据集或流数据集上提供这种功能，并具有高性能的交互性。

4.Cubes

http://cubes.databrewery.org/

Cubes是一个轻量级的Python框架和一组工具，用于开发报告和分析应用程序，在线分析处理（OLAP），多维分析以及浏览汇总数据。

5.Dask

http://dask.pydata.org/en/latest/

Dask是用于分析计算的灵活并行计算库，由两个组件组成：

1. 针对计算和交互式计算工作负载而优化的动态任务调度；
2. 大数据集合（如并行数组，数据框和列表）将诸如NumPy，Pandas或Python迭代器之类的通用接口扩展到内存大于或分布式的环境。

6.DEAP

https://github.com/deap

DEAP是一个进化计算框架，用于思想的快速原型制作和测试。

它包含了实现最常见的进化计算技术所需的数据结构和工具，例如遗传算法，遗传编程，进化策略，粒子群优化，差分进化和分布算法估计。

7. DMelt

http://jwork.org/dmelt/

DataMelt或DMelt是用于数值计算，统计，大数据量（大数据）分析和科学可视化的软件。

它可以与多种脚本语言一起使用，包括Python / Jython，BeanShell，Groovy，Ruby和Java。

该库具有许多应用程序，例如自然科学，工程，建模和金融市场分析。

8.graph-tool

http://graph-tool.skewed.de/

图工具是用于图的操纵和统计分析的模块。

9. matplotlib

https://github.com/matplotlib/matplotlib

Matplotlib是一个Python 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和交互式跨平台环境生成出版物质量的图形。

它允许您生成图，直方图，功率谱，条形图，误差图，散点图等。

10. Mlpy

http://mlpy.sourceforge.net/

Mlpy是一个基于GNU科学库NumPy / SciPy构建的机器学习库。

它为有监督和无监督的问题提供了广泛的机器学习方法，旨在在模块化，可维护性，可再现性，可用性和效率之间找到合理的折衷方案。

11. NetworkX

http://networkx.github.io/

NetworkX是用于研究图的库，可帮助您创建，操纵和研究复杂网络的结构，动力学和功能。

12. Nilearn

http://nilearn.github.io/

Nilearn是一个Python模块，用于快速轻松地进行神经影像数据的统计学习。

通过该库，可以轻松地对神经影像数据使用许多高级机器学习，模式识别和多元统计技术，以用于MVPA（多体素模式分析），解码，预测建模，功能连接，脑部细胞分离或连接组等应用。

13. NumPy

http://www.numpy.org/

NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包，它增加了对大型多维数组和矩阵的支持，以及对这些数组进行操作的大型高级数学函数库。

14.Pandas

http://pandas.pydata.org/

Pandas是一个用于数据处理和分析的库，提供用于处理数字表和时间序列的数据结构和操作。

15. Pipenv

https://github.com/pypa/pipenv

Pipenv是一种旨在将所有包装领域的精华带入Python世界的工具。

它会自动为您的项目创建和管理virtualenv，并在您安装或卸载软件包时从Pipfile中添加或删除软件包。

Pipenv的主要目的是为应用程序的用户和开发人员提供一种简单的方法来设置工作环境。

16.精神病学

http://www.psychopy.org/

PsychoPy是用于生成神经科学和实验心理学实验的软件包。

它旨在允许对各种神经科学，心理学和心理物理实验进行刺激表示和数据收集。

17. PySpark

http://spark.apache.org/docs/2.1.0/api/python/pyspark.html

PySpark是Apache Spark的Python API。

Spark是用于大数据处理的分布式计算框架。它充当统一的分析引擎，构建时考虑了速度，易用性和通用性。

Spark提供了用于流传输，机器学习和图形处理的模块。它也是完全开源的。

18. python-weka-wrapper

https://pypi.python.org/pypi/python-weka-wrapper

Weka是由Java编写的一套机器学习软件，由新西兰怀卡托大学开发。

它包含用于数据分析和预测建模的可视化工具和算法的集合，以及易于访问这些功能的图形用户界面。

python-weka-wrapper软件包使从Python内部轻松运行Weka算法和过滤器变得容易。

19. PyTorch

https://pytorch.org/

PyTorch是用于快速，灵活实验的深度学习框架。

该软件包提供了两个高级功能：具有强大GPU加速功能的Tensor计算和基于磁带的autodiff系统构建的深度神经网络。

它可以用作numpy的替代品，以使用GPU的功能，也可以用作提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台。

20. SQLAlchemy

http://www.sqlalchemy.org/

SQLAlchemy是一个开源SQL工具包和对象关系映射器，为应用程序开发人员提供了SQL的全部功能和灵活性。

它提供了一整套著名的企业级持久性模式，旨在用于高效和高性能的数据库访问，并被适配为一种简单的Pythonic域语言。

该库的主要目标是改变我们处理数据库和SQL的方式。

21. SageMath

http://www.sagemath.org/

SageMath是一个数学软件系统，其功能涵盖了数学的多个方面，包括代数，组合数学，数值数学，数论和微积分。

它使用Python支持过程，功能和面向对象的构造。

22. ScientificPython

https://pypi.org/project/ScientificPython/

ScientificPython是用于科学计算的模块的集合。

它包含对几何，数学函数，统计，物理单位，IO，可视化和并行化的支持。

23. scikit图像

http://scikit-image.org/

Scikit-image是图像处理库。

它包括用于分割，几何变换，色彩空间操纵，分析，过滤，形态，特征检测等的算法。

24. scikit学习

http://scikit-learn.org/stable

Scikit-learn是一个机器学习库。

它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN。

该库旨在与Python数字和科学库NumPy和SciPy互操作。

25.SciPy

http://www.scipy.org/

SciPy是供从事科学计算和技术计算的科学家，分析师和工程师使用的库。

它包含用于优化，线性代数，积分，插值，特殊功能，FFT，信号和图像处理，ODE求解器以及科学和工程中常见任务的模块。

26.SCOOP

http://scoop.readthedocs.org/

SCOOP是一个Python模块，用于在从工作站的异构网格到超级计算机的各种环境中分发并发并行任务。

27. SunPy

http://sunpy.org/

SunPy是一个数据分析环境，专门提供Python中分析太阳和日球数据所必需的软件。

28. SymPy

http://www.sympy.org/

SymPy是一个用于符号计算的库，提供从基本符号算术到微积分，代数，离散数学和量子物理学的各种功能。

它提供了计算机代数功能，既可以作为独立应用程序使用，也可以作为其他应用程序的库使用，也可以在网上使用。

29. TensorFlow

https://www.tensorflow.org/

TensorFlow是一个用于跨各种任务的机器学习的开源软件库，由Google开发，以满足其对能够构建和训练神经网络以检测和破译模式和相关性的系统的需求，类似于人类所采用的学习和推理。

目前，它已用于Google产品的研究和生产，‍经常替换其开源前身DistBelief的角色。

30.Theano

https://pypi.org/project/Theano/

Theano是一个数值计算Python库，可让您有效地定义，优化和评估涉及多维数组的数学表达式。

31.TomoPy

http://tomopy.readthedocs.org/en/latest

TomoPy是一个开放源代码Python工具箱，用于执行断层扫描数据处理和图像重建任务。

它提供了一个用于分析同步加速器断层扫描数据的协作框架，目的是统一执行类似任务的不同设施和束线的工作。

32.Veusz

https://veusz.github.io/

Veusz是一个科学的绘图和制图软件包，旨在以流行的矢量格式（包括PDF，PostScript和SVG）生成具有出版质量的绘图。