1.机器学习和计算机视觉
Crab：灵活、快速的推荐引擎
gensim：人性化的话题建模库
hebel：GPU加速的深度学习库
NuPIC：智能计算Numenta平台
pattern：Python网络挖掘模块
PyBrain：另一个Python机器学习库
Pylearn2：一个基于Theano的机器学习库
python-recsys：一个用来实现推荐系统的Python库
scikit-learn：基于SciPy构建的机器学习Python模块
pydeep：Python深度学习库
vowpalporpoise：轻量级VowpalWabbit的Python封装
skflow：一个TensorFlow的简化接口(模仿scikit-learn)
Caffe:一个Caffe的python接口
OpenCV：开源计算机视觉库
pyocr：Tesseract和Cuneiform的包装库
pytesseract：GoogleTesseractOCR的另一包装库
SimpleCV：一个用来创建计算机视觉应用的开源框架
2.数据分析
blaze：NumPy和Pandas的大数据接口
cclib：一个用来解析和解释计算化学软件包输出结果的库
NetworkX：一个为复杂网络设计的高性能软件
Neupy：执行和测试各种不同的人工神经网络算法
Numba：PythonJIT(justintime)编译器，针对科学用的Python，由Cython和NumPy的开发者开发
NumPy：使用Python进行科学计算的基础包
OpenBabel：一个化学工具箱，用来描述多种化学数据
OpenMining：使用Python挖掘商业情报(BI)(Pandasweb接口)
orange：通过可视化编程或Python脚本进行数据挖掘，数据可视化，分析和机器学习
Pandas：提供高性能，易用的数据结构和数据分析工具
PyDy：PyDy是PythonDynamics的缩写，用来为动力学运动建模工作流程提供帮助，基于NumPy,SciPy,IPython和matplotlib
PyMC：马尔科夫链蒙特卡洛采样工具
RDKit：化学信息学和机器学习软件
SciPy：由一些基于Python，用于数学，科学和工程的开源软件构成的生态系统
statsmodels：统计建模和计量经济学
SymPy：一个用于符号数学的Python库
cclib：一个用来解析和解释计算化学软件包输出结果的库
NetworkX：一个为复杂网络设计的高性能软件
Neupy：执行和测试各种不同的人工神经网络算法
Numba：PythonJIT(justintime)编译器，针对科学用的Python，由Cython和NumPy的开发者开发
NumPy：使用Python进行科学计算的基础包
OpenBabel：一个化学工具箱，用来描述多种化学数据
OpenMining：使用Python挖掘商业情报(BI)(Pandasweb接口)
orange：通过可视化编程或Python脚本进行数据挖掘，数据可视化，分析和机器学习
Pandas：提供高性能，易用的数据结构和数据分析工具
PyDy：PyDy是PythonDynamics的缩写，用来为动力学运动建模工作流程提供帮助，基于NumPy,SciPy,IPython和matplotlib
PyMC：马尔科夫链蒙特卡洛采样工具
RDKit：化学信息学和机器学习软件
SciPy：由一些基于Python，用于数学，科学和工程的开源软件构成的生态系统
statsmodels：统计建模和计量经济学
SymPy：一个用于符号数学的Python库
3.数据可视化
matplotlib：一个Python2D绘图库
bokeh：用Python进行交互式web绘图
ggplot：ggplot2给R提供的API的Python版本
plotly：协同Python和matplotlib工作的web绘图库
pyecharts：基于百度Echarts的数据可视化库
pygal：一个PythonSVG图表创建工具
pygraphviz：Graphviz的Python接口
PyQtGraph：交互式实时2D/3D/图像绘制及科学/工程学组件
SnakeViz：一个基于浏览器的Python'scProfile模块输出结果查看工具
vincent：把Python转换为Vega语法的转换工具
VisPy：基于OpenGL的高性能科学可视化工具
4.数据API构建及服务
·Django
django-rest-framework：一个强大灵活的工具，用来构建webAPI
django-tastypie：为Django应用开发API
django-formapi：为Django的表单验证，创建JSONAPIs
·Flask
flask-api：为flask开发的，可浏览WebAPIs
flask-restful：为flask快速创建RESTAPIs
flask-restless：为SQLAlchemy定义的数据库模型创建RESTfulAPIs
flask-api-utils：为Flask处理API表示和验证
eve：RESTAPI框架，由Flask,MongoDB等驱动
·Pyramid
cornice：一个Pyramid的REST框架
·与框架无关的
falcon：一个用来建立云API和webapp后端的高性能框架
sandman：为现存的数据库驱动系统自动创建RESTAPIs
restless：框架无关的REST框架，基于从Tastypie学到的知识
ripozo：快速创建REST/HATEOAS/HypermediaAPIs
5.爬虫及网页处理
Scrapy：一个快速高级的屏幕爬取及网页采集框架
cola：一个分布式爬虫框架
Demiurge：基于PyQuery的爬虫微型框架
feedparser：通用feed解析器
Grab：站点爬取框架
MechanicalSoup：用于自动和网络站点交互的Python库
portia：Scrapy可视化爬取
pyspider：一个强大的爬虫系统
RoboBrowser：一个简单的，Python风格的库，用来浏览网站，而不需要一个独立安装的浏览器
BeautifulSoup：以Python风格的方式来对HTML或XML进行迭代，搜索和修改
bleach：一个基于白名单的HTML清理和文本链接库
cssutils：一个Python的CSS库
html5lib：一个兼容标准的HTML文档和片段解析及序列化库
lxml：一个非常快速，简单易用，功能齐全的库，用来处理HTML和XML
MarkupSafe：为Python实现XML/HTML/XHTML标记安全字符串
pyquery：一个解析HTML的库，类似jQuery
untangle：将XML文档转换为Python对象，使其可以方便的访问
xhtml2pdf：HTML/CSS转PDF工具
xmltodict：像处理JSON一样处理XML
6.算法和设计模式
·Python实现的算法和设计模式。
algorithms：一个Python算法模块
python-patterns：Python设计模式的集合
sortedcontainers：快速，纯Python实现的SortedList，SortedDict和SortedSet类型
以上内容为大家介绍了Python数据分析相关的技术，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注我们http://www.mobiletrain.org/
