pythonライブラリ概要

このページについて

このリストは、入門的なリソースが最初、より一般的なトピックが次、そして専門分野に特化したリソースが最後というように、トピックごとに大まかに構成されています。

特に断りのない限り、ここに掲載されているパッケージはすべて、何らかのオープンソースライセンスの下で提供されています。

ここに掲載されていないリソースを配布している、または知っている場合は、掲載を追加してください。そのためには、次のサイトでアカウントを作成してください。  ギズブ にアクセスし  このページのソース . そこで、"Edit"ボタンをクリックし、変更を加えてください。または、次のアドレスにメールを送ってください。  scipy-dev メーリングリスト  という件名で、"トピックソフトウェアページの追加"を送信してください。

できるだけ簡潔に、リソースのホームページへのリンクと、潜在的なユーザーがリソースを見つけるために検索しそうないくつかのキーワードをテキストに含めてください。

さらに、あなたのソフトウェアを  http://scipy-central.org/

ページの再構成（セクションを独立したページに分割する、セクションの見出しを変更するなど）を希望される場合は  [email protected]  メーリングリストに参加し、コミュニティからのフィードバックを得てください。

Pythonの一般的なリソース

• Python.org : Python言語の公式サイトです。へのリンクが含まれている。  最新のドキュメントとチュートリアル ,  多くのプラットフォーム用のダウンロード は、Pythonの  メーリングリストとニュースグループ などなど。
• Pythonパッケージインデックス(PyPI) : Python.org の公式パッケージインデックス (Python 標準配布システム distutils には、PyPI にパッケージを自動的に登録する機能があります)。
• Python クックブック コミュニティによって運営されている、さまざまなタスクのためのコードスニペットのコレクションです。
• オライリーPython DevCenter : O'Reilly は最高のコンピュータ書籍出版社の1つとして広く知られており、彼らは Python に特化したリソースセンターを維持しています。
• Python ラーニングファンデーション : Pythonの大規模なリンク集です。

チュートリアル・テキスト

動作環境

• IPython Mathematica、IDL、Matlabや同様のパッケージのインタラクティブシェルから多くのアイデアを拝借しています。matplotlib と gnuplot プロットパッケージの特別なサポートを含んでいます。IPython は (X)Emacs もサポートしており、IPython を対話的な Python シェルとして完全な IDE として使用できます。
• スパイダー  (正式名称  パイディ ): 科学アプリケーションの開発に適した Qt ベースの IDE。統合および外部Pythonコンソール、エディタに組み込まれたコードチェック、グラフィカルなクラスブラウザ、matplotlibグラフのフルサポートが含まれています。
• Enthought Canopy Canopy : EnthoughtのPythonディストリビューションと、コードチェック用のテキストエディタとCanopyを備えた解析デスクトップを含む解析環境です。 Canopyには、グラフィカルなパッケージマネージャ、オンラインドキュメントブラウザもあり、Linux、Windows、Macがサポートされています。
• IEP Python IDE は、インタラクティブ性とイントロスペクションに重点を置いたクロスプラットフォームの Python IDE で、科学技術計算に非常に適しています。IEPはエディタとシェルという2つの主要コンポーネントで構成され、プラグイン可能なツール群を使用して、エディタとシェルを支援します。 ツールの例としては、ソース構造、プロジェクトマネージャ、対話型ヘルプ、ワークスペース...があります。
• Pymacs Emacsから起動すると、Emacs LispとPythonの双方向通信を可能にするツールです。
• Visual Studio用Pythonツール CPython、IronPython、IPython REPL、デバッグ、プロファイリング、HPCクラスタ上でのMPIプログラムのデバッグをサポートするVisual Studio用の豊富なIDEプラグインを提供します。
• プロットリー Plotlyはコマンドラインを持ち、Pythonスクリプトの保存と共有が可能で、特別にサポートされているのは  インタラクティブなPlotlyグラフ .
• ワケアリ ワークフロー、IPythonノートブック、プロット、アプリケーションをクラウド上で作成・共有することができ、科学とビッグデータのためのPythonディストリビューションであるAnacondaの上にすべてを載せています。ワークフロー、IPythonノートブック、プロット、アプリケーションをクラウド上で作成・共有することができ、科学とビッグデータのための完全なPythonディストリビューションであるAnacondaの上にすべてを置くことができます。 コンティニュアム社ウェブサイト .
• その他のIDEリンク Pythonの公式サイトでは、Pythonの統合開発環境（Integrated Development Environments）の包括的なリストを管理しています。

科学：基本ツール

これらは、ほとんどすべての分野の科学的作業に一般的に有用な基本的なツールをカバーするリンクです。後にリストアップされるより具体的なパッケージの多くは、これらのうちの一つまたは複数に依存しています。

• SciPy: 様々なハイレベルな科学技術モジュールを一つのパッケージにまとめたアンブレラプロジェクト。SciPyには、線形代数（BLASとLAPACKのラッパーを含む）、最適化、積分、特殊関数、FFT、信号と画像処理、ODEソルバーなどのモジュールが含まれています。
• NumPy  は、SciPyがベースとし、前提条件として必要とするパッケージです。これは、Numeric と Numarray の両方の特徴を取り入れたハイブリッドである。Python を使った数値計算が初めての場合は、NumPy を使うべきでしょう。
• 数値演算Python  と  沼袋 Numerical Pythonは現在非推奨となっています。Numarray の開発に資金を提供した STSCI の Perry Greenfield によると、Numarray は非推奨となった。NumarrayをベースにしたすべてのコードがNumPyを使うように移植される間、2007年末頃までサポートされます（主にTodd Millerによってサポートされます）。
• サイエンティフィックパイソン  科学技術計算のための Python モジュールのもう一つのコレクションです。基本的な幾何学 (ベクトル、テンソル、変換、ベクトルとテンソル場)、四元数、自動微分、(線形) 補間、多項式、初等統計、非線形最小二乗フィット、単位計算、Fortran 互換テキストフォーマット、VRML による 3D 視覚化、単純なラインプロットと 3D ワイヤフレームモデル用の二つの Tk ウィジェットが含まれています。また、netCDF library (portable structured binary files)、MPI (Message Passing Interface, message-based parallel programming)、BSPlib (Bulk Synchronous Parallel programming)へのインターフェースも備えています。これらの機能の多くはSciPyに取り入れられていますが、全てではありません。
• Numexpr numpyの配列式を文字列として受け取り、実行時間とメモリ使用を最適化するために書き換え、numpyが通常できるよりもはるかに高速に実行するパッケージです。
• PyGSL の python インターフェースです。  GNU科学ライブラリ(gsl) .
• GMPY GNU Multiple Precision library (gmp) 用の Python インターフェースです。
• Enthought Python ディストリビューション 科学技術計算のための様々なツール(このページに掲載されているものを含む)を1つのパッケージにまとめた、とても便利なダウンロードです。） これにより、ユーザーはこれらのパッケージをすべて手動でビルドする手間を省くことができ、中には動作させるのがかなり難しいものもあります。EPDは、学術・非営利目的の利用は無料ですが、商業・政府目的の利用は有料です。
• Python(x,y) : 科学的な開発に必要な Python の完全な配布に必要なすべてのパッケージを含む、Windows または Ubuntu ユーザーのための完全なディストリビューションです。
• PyROOT へのランタイムベースの Python バインディングです。  ルーツ  フレームワークです。ROOTは、科学的なアプリケーションを開発するための完全なシステムで、数学やグラフィックのライブラリから、効率的なストレージや読み出しに至るまで Pythonバインディングは、ランタイム型情報に基づいており、ワンライナーで独自のC++クラスをその場でシステムに追加することができる。Pythonのバインディングはランタイム型情報に基づいているので、独自のC++クラスをワンライナーでシステムに追加でき、ポインタ操作だけでなくダウンキャスティングも不要になります。RTTIを使うことでメモリとコールのオーバーヘッドを最小限に抑え、どのバインディングジェネレータよりも軽量で高速なバインディングを実現しています。
• PAIDA を含む純粋なPython科学分析ツールです。  AIDA  インターフェイスを提供します。
• ビーバイピー の修正版の Python ラッパーです。  COLNEW  境界値問題ソルバー。(COLNEWは非商用のみのタイプライセンスです。）
• ネットワークX 複雑なネットワークの構造、ダイナミクス、機能を作成、操作、研究するためのPythonパッケージです。
• PyAMG 大規模な線形代数問題のための代数的マルチグリッド（AMG）ソルバーのライブラリです。
• PyTrilinos  大規模で複雑なマルチフィジックス工学および科学的問題を解決するためのフレームワークであるTrilinosのPythonインターフェースです。
• PyIMSLStudio  PyIMSL Studio は、IMSL Numerical Library のラッパー、Python ディストリビューション、およびプロトタイプの解析開発に有用なオープンソースの Python モジュールのセレクションを含みます。
• ボトルネック  は、Cythonで書かれた高速なNumPy配列関数のコレクションです。
• KryPy  は、大規模で疎な行列を持つ線形代数系を効率的に解くためのクリロフ部分空間法パッケージです。

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プロット、データビジュアライゼーション、3D プログラミング