Python（x、y） -Pythonベースの数値計算、分析、データの視覚化のためのライブラリとソフトウェアのセット。 IDEは、IDLE、Eclipse、およびSpyderによって提供され、QtがGUIの基礎として選択されています。 Python自体に関連するモジュールについて簡単に説明し、それらの作業の例をいくつか示します。 インストール中に必要なものだけを選択できるので、これに何を帰すべきかを考える価値があります。 さらに、モジュールについてのストーリーは、個別にインストールできるため、単独で役立つ場合があります。 モジュールの順序は、 元のページの順序とインストールチェックボックスのリストを繰り返します。
Python -Python 2.6.5を使用する標準ライブラリ
Spyder （Scientific PYthon Development EnviRonment）-インタラクティブなコンピューティングとデータの視覚化のためのIDE、 ドキュメント
formlayout -GUIコードを記述せずにいくつかの入力パラメーターを編集するためのダイアログ/ウィジェットフォームを作成します。 例：
Copy Source | Copy HTML<br/> from formlayout import fedit<br/> <br/>datalist = [( 'Name' , 'Paul' ),<br/> ( 'Age' , 30 ),<br/> ( 'Sex' , [ 0 , 'Male' , 'Female' ]),<br/> ( 'Size' , 12 . 1 ),<br/> ( 'Eyes' , 'green' ),<br/> ( 'Married' , True),<br/> ]<br/> <br/> print "result:" , fedit(datalist, title= "Describe yourself" ,<br/> comment= "This is just an <b>example</b>." ) <br/>
そして、fedit（）を使用したコードのアクションを確認します。
result: [u'Paul', 30, 'Male', 12.1, u'#008000', True]
PyQwt -Qtで2次元グラフィックスを構築するためのQwtライブラリへのPythonバインディング、 例
wxPythonは代替GUIライブラリです。 PyQtがどこでも宣伝されていることは明らかですが、人気のあるETSプログラムスイートとwinpdbデバッガーに必要です。
NumPy-多次元配列（SciPyモジュールのコア）での非常に効率的な作業のための人気のあるモジュール、 NumPyの簡単な紹介
SciPy-数学的最適化、統合、特殊機能、信号処理、画像処理、遺伝的アルゴリズム、常微分方程式の解法、 その他多くのタスクのためのモジュールが含まれています
numexpr-ベクトル仮想マシンを使用して、配列要素の式をすばやく評価します。 例：
Copy Source | Copy HTML<br/>>>> import numpy as np<br/>>>> import numexpr as ne<br/>>>> a = np.arange( 10 )<br/>>>> a<br/> array ([ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ])<br/>>>> b = np.arange( 0 , 20 , 2 )<br/>>>> b<br/> array ([ 0 , 2 , 4 , 6 , 8 , 10 , 12 , 14 , 16 , 18 ])<br/>>>> c = ne.evaluate( "2*a+3*b" )<br/>>>> c<br/> array ([ 0 , 8 , 16 , 24 , 32 , 40 , 48 , 56 , 64 , 72 ]) <br/>
guidata-簡単なデータ入力と表示のためのGUIの自動作成、最も簡単な例 ：
Copy Source | Copy HTML<br/> import guidata<br/>guidata.qapplication()<br/> <br/> import guidata.dataset.datatypes as dt<br/> import guidata.dataset.dataitems as di<br/> <br/> class Processing (dt.DataSet):<br/> a = di.FloatItem( "Parameter #1" , default= 2 . 3 )<br/> b = di.IntItem( "Parameter #2" , min= 0 , max= 10 , default= 5 )<br/> type = di.ChoiceItem( "Processing algorithm" ,<br/> ( "type 1" , "type 2" , "type 3" ))<br/> <br/>param = Processing ()<br/>param.edit() <br/>
guiqwt-クイックGUI作成ツール、前のモジュールのアイデアのより広範な実装、 例のあるページ
Matplotlibはグラフィカルな2Dおよび擬似3Dライブラリであり、多くの場合、MATLABに似た構文を持っているため、経験豊富なユーザーがすばやく再トレーニングできます。 Matplotlibには、結果の画像の例とそれに付随するコードの広範なギャラリーがあり、知識を得るのに役立ちます。また、Wikiversityのコースのレッスン9および10でMatplotlibについても書きました。
gnuplotは、曲線やサーフェスを構築するためのもう1つの一般的なパッケージです。
PIL （Python Imaging Library）-さまざまな形式のラスタグラフィックスの操作、読み取りと書き込み、変換、編集など
IPython-高度な機能を備えた標準Pythonシェルの代替品; IPythonの使用に関する良い話があります
SetupToolsは、パッケージマネージャーなどのPyPIモジュールリポジトリ（ Python Package Index ）にあるPythonパッケージを自動的にダウンロード、アセンブル、インストール、および管理できるライブラリです。
ETS （Enthought Tool Suite）-最も興味深いのは、おそらく3D視覚化ツールMyaviである大規模な独立したソフトウェアパッケージです
VTK-視覚化、3Dグラフィックス、3Dレンダリング、画像処理用のソフトウェア
ITK-医用画像ソフトウェア
mx-eGenix.com mx Distributionには、さまざまなタイプのデータの処理を簡素化するモジュールが含まれています：mxDateTime（さまざまな日付および時刻形式の変換および解析）、mxTextTools（テキストおよび検索アルゴリズムの解析）、mxProxy、mxBeeBase（小さなデータベースの管理）、mxURL mxUID、mxStack、mxQueue、mxTools
pydicom -DICOM標準医療画像
PyOpenGL -2次元および3次元のコンピューターグラフィックスを使用してアプリケーションを作成するための有名なインターフェイスであるOpenGLと連携
VPython-物理システムの3次元インタラクティブモデルの作成
SymPyは、シンボリックコンピューティング用の数学ライブラリです。これについて、かつてウィキバーシティでレッスンを行いました。
cvxport- 凸最適化ライブラリ
PyWavelets- ウェーブレット変換モジュール
scikits.timeseries- 時系列を分析するためのツールのセット
pyopencv-コンピュータビジョンアルゴリズムOpenCVのライブラリを操作する
NetworkX-複雑なネットワークの構造、ダイナミクス、機能、グラフなどの作成、操作、研究：
Copy Source | Copy HTML<br/> import networkx as nx<br/> import matplotlib.pyplot as plt<br/> <br/>G=nx.random_geometric_graph( 200 , 0 . 125 )<br/>pos=G.pos # position is stored as member data for random_geometric_graph <br/> <br/> # find node near center (0.5,0.5) <br/>dmin= 1 <br/>ncenter= 0 <br/> for n in pos:<br/> x,y=pos[n]<br/> d=(x- 0 . 5 )** 2 +(y- 0 . 5 )** 2 <br/> if d<dmin:<br/> ncenter=n<br/> dmin=d<br/> <br/> # color by path length from node near center <br/>p=nx.single_source_shortest_path_length(G,ncenter)<br/> <br/>plt.figure(figsize=( 8 , 8 ))<br/>nx.draw_networkx_edges(G,pos,nodelist=[ncenter],alpha= 0 . 4 )<br/>nx.draw_networkx_nodes(G,pos,nodelist=p.keys(),<br/> node_size= 80 ,<br/> node_color=p.values(),<br/> cmap=plt.cm.Blues)<br/> <br/>plt.xlim(- 0 . 05 , 1 . 05 )<br/>plt.ylim(- 0 . 05 , 1 . 05 )<br/>plt.axis( 'off' )<br/>plt.show() <br/>
MDP-モジュラーデータ処理ツールキット-管理および自己学習アルゴリズムのセット
PyTables-大規模な階層データ構造を管理するためのHDF5ライブラリに基づくパッケージ
vitables -HDF5およびPyTables形式のファイルを表示および編集するためのグラフィカルツール
h5py -HDF5ファイルのインターフェイス（PyTablesとは異なり、h5pyは完全なHDF5 Cライブラリへの直接アクセスを提供します）
pyhdf -HDF4ファイルのインターフェイス
netcdf4 -netCDF4（Network Common Data Form）、一連のソフトウェアライブラリ、および配列指向の科学データの作成、アクセス、交換をサポートするマシンに依存しないデータ形式で動作します
GDAL （地理空間データ抽象化ライブラリ）-地理空間データの操作
PP （Parallel Python）-複数のプロセッサまたはコアを備えたシステムでのPythonコードの並列実行、 例
SendKeysは、1つ以上のキーストロークまたはキーの組み合わせをアクティブウィンドウに送信できるWindows用のPythonモジュールです。 そのような目標をしばらくの間忘れて、いたずらすることさえできます。例えば：
Copy Source | Copy HTML<br/> import SendKeys<br/>SendKeys.SendKeys( """ <br/> {LWIN} <br/> {PAUSE .25} <br/> {UP 3} <br/> {ENTER} <br/> {PAUSE 1} <br/> notepad{ENTER} <br/> {PAUSE 2} <br/> Hello{SPACE}World! <br/> {PAUSE 3} <br/> %{F4} <br/> {PAUSE 2} <br/> {RIGHT} <br/> {PAUSE 1} <br/> {ENTER} <br/> """ ) <br/>
ここで何が起こっていますか？ 正確に同じ結果を得るために、マウスがない場合に行うこととまったく同じです。 左ウィンドウ{LWIN}キーを押す、つまり、Windows XPの[スタート]メニューに移動し、上キー{UP 3}を3回押すので、[実行]に移動し、{ENTER }、メモ帳を入力してメモ帳を起動し、その中に典型的なHelloWorldを記述し、％{F4}として書かれたalt-f4で閉じます。いいえ、{ENTER}。 必要なプログラムを開き、対応する文字を入力できるように、一時停止が必要です。
このコードの実行と同時に
pywinauto -Microsoft Windows GUI（マウスおよびキーボードアクション）を自動化するためのモジュールセット
pyvisa-さまざまなバス（GPIB、RS232、USB）を使用したすべてのタイプの測定デバイスの制御
PyParallel-パラレルポートアクセスライブラリ
PySerial-シリアルポートアクセスライブラリ
Cython -Cの速度機能をより完全に使用できるPythonベースの言語
psycoは、Pythonでコードの実行速度を上げることができるモジュールです。多くの場合、メインコードの前に2行だけ追加するだけで十分です（または、try-except ImportErrorでラップする場合はもう少し追加します）。
Copy Source | Copy HTML<br/> import psyco<br/>psyco.full() <br/>
py2exeは、PythonスクリプトをスタンドアロンのWindows実行可能ファイルに変換するツールです。
Sphinx-マークアップ言語としてreStructuredTextを使用してドキュメントを生成するためのツール。 Sphinx、 Python自体のドキュメント、 Sphinx自体のドキュメント、およびPythonに含まれる他の多くのライブラリ （x、y）
docutils-ドキュメントをプレーンテキストからHTML、XML、LaTeX（reStructuredTextを含む）などの便利な形式に翻訳するためのワードプロセッサ
pygments-ソースコードの強調表示、使用されるほとんどの言語の理解、html、写真、LaTeXなどの出力が可能
ReportLab -PDFドキュメントの作成
rst2pdf - ReportLabを使用してreStructuredTextをPDFに変換するツール
simplejson-シンプルで高速なJSON （JavaScript Object Notation）エンコーダー/デコーダー
xlrd -Microsoft Excelファイルからデータを抽出、Habrに関する記事
xlwt -Microsoft Excel、OpenOffice.org Calc、Gnumericと互換性のあるスプレッドシートファイルを作成する
pylint-エラーと不良箇所を検索するためのコードの分析、コマンドラインから
pylint example.py
を実行するだけで、pylintはコードが考えていることの大まかな要約を表示します、 例
winpdb-対話型プログラムデバッガー