Python no Meio Científico

A linguagem Python vêm se tornando cada vez mais popular no mundo científico, devido à sua facilidade de uso, legibilidade e comunidade. Existem muitos pacotes no ecossistema de Python científico para diversas funções, como por exemplo:

• NumPy: operações numéricas e estruturas de dados como arranjos n-dimensionais, geradores de numeros aleatórios, álgebra linear, e mais. Otimizado em C.
• pandas: biblioteca de estatística e análise de dados baseada na NumPy. Contém estruturas de dados como DataFrames, parsers para arquivos tabulares, planilhas, interação com bancos de dados e outras funções.
• SciPy: um conjunto de pacotes para diversas aplicações no domínio científico, como otimizadores, algoritmos numéricos, processamento de sinais, e muito mais.
• Matplotlib: Criação de figuras em 2D e 3D
• scikit-learn: algoritmos e ferramentas para aprendizado de máquina.
• scikit-image: algoritmos e ferramentas para processamento de imagens.
• BioPython: estruturas de dados biológicos e algoritmos de bioinformática.
• NetworkX: ferramentas para análise de redes complexas.
• SymPy: biblioteca para matemática simbólica e álgebra computacional.
• Dask e Joblib: processamento paralelo e/ou distribuído.
• conda: gerenciador de pacotes de código aberto, voltado para uso científico.

Também existe a comunidade de SciPy LA, de Python científico na América Latina, que promove eventos e discussões.

Texto inspirado na página do SciPy.