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1. numpy （http://www.numpy.org）
- numpy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。
- numpy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。
2. scipy （http://www.scipy.org）
- SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等.
3. pandas （http://pandas.pydata.org）
- andas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
- Pandas [1] 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。
4. Matplotlib（http://matplotlib.org）
- Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。
- 通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。
5. seaborn （http://seaborn.pydata.org）
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Matplotlib试着让简单的事情更加简单，困难的事情变得可能，而Seaborn就是让困难的东西更加简单。
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用Matplotlib最大的困难是其默认的各种参数，而Seaborn则完全避免了这一问题。
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seaborn是针对统计绘图的，一般来说，seaborn能满足数据分析90%的绘图需求，够用了，如果需要复杂的自定义图形，还是要Matplotlib
6. Mayavi （http://docs.enthought.com/mayavi/mayavi）
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虽然VTK 3D可视化软件包功能强大，Python的TVTK包装方便简洁，但是要用这些工具快速编写实用的三维可视化程序仍然需要花费不少的精力。因此基于VTK开发了许多可视化软件，例如：ParaView、 VTKDesigner2、Mayavi2等等。
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Mayavi2完全用Python编写，因此它不但是一个方便实用的可视化软件，而且可以方便地用Python编写扩展，嵌入到用户编写的Python程序中，或者直接使用其面向脚本的API：mlab快速绘制三维图。