『Python』最详细的Python库总结( 四 )
Panda3D- 3D游戏引擎 ， 迪士尼开发 。 用C++写的 ， 完全兼容Python 。
PyOgre ， OGRE 3D渲染引擎 ， 可用于游戏 ， 模拟 ， 任何3D 。
PyOpenGL ， 绑定OpenGL和它相关的API 。
PySFML ， Python绑定SFMLRenPy ， 视觉小说引擎 。
大数据与科学计算
库名称简介pycuda/opencl ， GPU高性能并发计算Pandas ， python实现的类似R语言的数据统计、分析平台 。 基于NumPy和Matplotlib开发的 ， 主要用于数据分析和数据可视化 ， 它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像 ， 特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制 ， 非常不错 。
Open Mining ， 商业智能（BI） ， Pandas的Web界面 。
blaze ， NumPy和Pandas大数据界面 。
SciPy ， 开源的Python算法库和数学工具包 ， SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算 。 其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似 。 Numpy和Scipy常常结合着使用 ， Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块 。
ScientificPython ， 一组经过挑选的Python程序模块 ， 用于科学计算 ， 包括几何学（矢量、张量、变换、矢量和张量场） ， 四元数 ， 自动求导数 ， （线性）插值 ， 多项式 ， 基础统计学 ， 非线性最小二乘拟合 ， 单位计算 ， Fortran兼容的文本格式 ， 通过VRML的3D显示 ， 以及两个Tk小工具 ， 分别用于绘制线图和3D网格模型 。 此外还具有到netCDF ， MPI和BSPlib库的接口 。
NumPy科学计算库 ， 提供了矩阵 ， 线性代数 ， 傅立叶变换等等的解决方案, 最常用的是它的N维数组对象. NumPy提供了两种基本的对象：ndarray（N-dimensional array object）和 ufunc（universal function object） 。 ndarray是存储单一数据类型的多维数组 ， 而ufunc则是能够对数组进行处理的函数 。
Cvxopt ， 最优化计算包 ， 可进行线性规划、二次规划、半正定规划等的计算 。
Numba ， 科学计算速度优化编译器 。
pymvpa2 ， 是为大数据集提供统计学习分析的Python工具包 ， 它提供了一个灵活可扩展的框架 。 它提供的功能有分类、回归、特征选择、数据导入导出、可视化等 。
NetworkX ， 复杂网络的优化软件包 。
zipline ， 交易算法的函数库 。
PyDy ，Python动态建模函数库 。
SymPy,符号数学的Python库 。
statsmodels,Python的统计建模和计量经济学 。
astropy,天文学界的Python库 。
orange ， 橙色 ， 数据挖掘 ， 数据可视化 ， 通过可视化编程或Python脚本学习机分析 。 RDKit,化学信息学和机器学习的软件 。
Open Babel ， 巴贝尔 ， 开放的化学工具箱 。
cclib ， 化学软件包的计算函数库 。
Biopython ， 免费的生物计算工具包 。
bccb ， 生物分析相关的代码集 。
bcbio-nextgen ， 提供完全自动化、高通量、测序分析的工具包 。
visvis, 可视化计算模块库 ， 可进行一维到四维数据的可视化 。
MapReduce是Google提出的一个软件[架构] ， 用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算 。 概念“Map（映射）”和“Reduce（归纳）” ， 及他们的主要思想 ， 都是从函数式编程语言借来的MapReduce函数库 。
Framworks and libraries for MapReduce.,PySpark ， [Spark]的Python API 。 dpark ， Spark的Python克隆 ， Python中的MapReduce框架 。
luigi ， 为批量工作 ， 建立复杂的管道 。
mrjob ， 运行在[Hadoop] ， 或亚马逊网络服务的 ， MapReduce工作 。
人工智能与机器学习
库名称简介NLTK（natural language toolkit) ， 是python的自然语言处理工具包 。 2001年推出 ， 包括了大量的词料库 ， 以及自然语言处理方面的算法实现：分词 ，词根计算 ，分类 ，语义分析等 。
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