Title: Python no Meio Científico Slug: cientifico Template: page
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.