1.ipython
ipython是乙個基於python shell的互動式直譯器，但是有比預設shell強大得多的編輯和互動功能。ipython 提供了如下特性:
更強的互動 shell(基於 qt 的終端)
乙個基於瀏覽器的記事本，支援**，純文字，數學公式，內建圖表和其他富**
支援互動資料視覺化和圖形介面工具
靈活，可嵌入直譯器載入到任意乙個自有工程裡
簡單易用，用於平行計算的高效能工具
當你乙個庫不會用的時候，用ipython 可以寫一些測試**。可以用ipython快速掌握庫的方法和使用。
2.graphlab greate
graphlab greate 是乙個 python 庫，由 c++ 引擎支援，可以快速構建大型高效能資料產品。
關於 graphlab greate 的特點：
可以在您的計算機上以互動的速度分析以 t 為計量單位的資料量。
在單一平台上可以分析**資料、曲線、文字、影象。
最新的機器學習演算法包括深度學習，進化樹和 factorization machines 理論。
可以用 hadoop yarn 或者 ec2 聚類在你的筆記本或者分布系統上執行同樣的**。
借助於靈活的 api 函式專注於任務或者機器學習。
在雲上用**服務便捷地配置資料產品。
為探索和產品監測建立視覺化的資料。
3.spark
spark是乙個圍繞速度、易用性和複雜分析構建的大資料處理框架，提供了乙個全面、統一的框架用於管理各種有著不同性質(文字資料、圖表資料等)的資料集和資料來源(批量資料或實時的流資料)的大資料處理的需求。
spark基於map reduce演算法實現的分布式計算，擁有hadoop mapreduce所具有的優點；但不同於mapreduce的是job中間輸出和結果可以儲存在記憶體中，從而不再需要讀寫hdfs，因此spark能更好地適用於資料探勘與機器學習等需要迭代的map reduce的演算法。
4.pandas
pandas 是基於 numpy 的乙個非常好用的庫，正如名字一樣，人見人愛。之所以如此，就在於不論是讀取、處理資料，用它都非常簡單。
pandas 有兩種自己獨有的基本資料結構。讀者應該注意的是，它固然有著兩種資料結構，因為它依然是 python 的乙個庫，所以，python 中有的資料型別在這裡依然適用，也同樣還可以使用類自己定義資料型別。只不過，pandas 裡面又定義了兩種資料型別：series 和 dataframe，它們讓資料操作更簡單了。
5.scikit-learn
scikit-learn是用python開發的機器學習庫，其中包含大量機器學習演算法、資料集，是資料探勘方便的工具。scikit-learn的基本功能主要被分為六大部分：分類，回歸，聚類，資料降維，模型選擇和資料預處理。scikit-learn需要numpy和scipy等其他包的支援，才能夠使用。
6.pulp
線性程式設計是一種優化，其中乙個物件函式被最大程度地限制了。pulp 是乙個用 python 編寫的線性程式設計模型。它能產生線性檔案，能呼叫高度優化的求解器，glpk，coin clp/cbc，cplex，和gurobi，來求解這些線性問題。
7.matplotlib
matplotlib在python中應用最多的2d影象的繪圖工具包，使用matplotlib能夠非常簡單的視覺化資料。
matplotlib 嘗試使容易事情變得更容易，使困難事情變為可能。通過 matplotlib，你只需要輸入幾行**，便可以生成繪圖，直方圖，功率譜，條形圖，錯誤圖，散點圖等
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