1. scipy
   专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合,包括微积分求解,线性矩阵处理,函数优化等.

2. numpy
   Python科学计算的基础包.

3. ipython
   增强的python交互控制台,交互数据可视化工具

4. matplotlib
   2D plotting出图的库,可用于数据处理,服务器处理等.

5. scikit-learn
   机器学习,数据挖掘与分析的库,依赖于numpy, scipy, matplotlib

6. Sympy
   数学符号库

7. Pandas
   数据结构和数据分析库

8. orange
   带有图形用户界面的机器学习库

9. statsmodels
   聚焦在统计模型上的强大的库，主要用于预测性和探索性分析。

10. PyMC
    贝叶斯统计模型和拟合算法的库.

11. shogun
    支持向量机（Support Vector Machines, SVM）上的机器学习工具箱

12. Theano
    成熟的深度学习库

13. Pylearn2
    主要基于theano开发的深度学习库

14. Decaf
    由UC Berkeley发布的深度学习库

其他如Gensim, PyMVPA, nolearn, OverFeat, hebel, NeuroLab

其他工具:

• R调用python: rPython
• Matlab调用python: MatPy
• Jython
• Lunatic Python
• Julia PyCall