Numpy

Pythonで科学計算うをする場合に基礎となるパッケージ
高速かつ効率的な多次元配列オブジェクト「ndarray」
複数の配列における要素レベルの計算や、配列間の数学的演算
を行う関数
配列ベースのデータセットをディスクに読み書きをするツール
線形代数演算、フーリエ変換、乱数の生成
Numpyは、高速な配列処理能力をPythonに与えるだけでなく、データ
分析において、複数のアルゴリズムの間でデータを受け渡しをする
為のデータコンテナとしての役割も担っています。
数的なデータを扱う場合、Numpyの配列は、Pyhon自身に組み込まれた
データ構造よりも効率的にデータの格納・操作を行う事ができます。

pandas

リッチなデータ構造と関数を提供します。これらの機能は構造化
されたデータを素早く簡単に取り扱うために設計されたものです。
pandasの主要なオブジェクトはデータフレームです。
２次元の表形式で、列指向のデータ構造のオブジェクトです。
行・列にラベルが付います。
pandasはNumpyの高性能の配列計算機と、表計算ソフトやSQLなど
のリレーショナルデータベースの柔軟なデータ操作能力を併せ持ちます。
pandasは洗練されたインデックス付け機能を備えており、データの再形成
スライス、ダイシング、集約、部分集合の選択が容易です。
金融分野のユーザーにとって、pandasは金融分野のデータを取り扱うのに
最も適した、豊富で高性能な時系列分析機能を持ちます。

matplotlib

mathplotlibは、グラフやそれ以外の２次元の形式で行うデータの可視化に
持いる最も一般的なPythonのライブラリーです。
matplotlibは出版に適したグラフを作るのに非常に適しています。
IPythnoとうまく統合されており、グラフ化が簡単に行えるインタラクティブ
な環境を提供しています。

IPython

全てを結びつけるツールです。科学分野におけるPythonのスタンダード
となっております。
インタラクティヴで検索的な計算を行う。
ロパスト性と生産性をもつ環境が提供されます。
IPythonはPythonのシェルを拡張したもので、Pythonのコードを
記述、テスト、デバッグを加速するように設計されています。
Webブラウザを通じてIPythonを接続できる
インラインのグラフ描画、複数行の編集、文法のハイライト
並列、分散コンピューティングをインタラクテブに行う

SciPy

科学計算の領域における様々な一般的な問題にとり組めるパッケージ
scipy.integrate:数値積分ルーチンや微分法定式ソルバ
scipy.linalg:線形代数ルーチンや、行列の分解機能
sci.optimize:関数の最適化（最短化）と、球根アルゴリズム
sci.signal:信号処理
sci.space:スペースなデータを持つ行列や線形システムの解法
sci.special:ガンマ関数などの数学関数を実装したFortanのライブラリー
SPECFUNを使う為のラッパー
sci.stats:連続分布や離散分布(密度関数、サンプラー、)
様々な統計検定、その他の記述統計
sci.weave:配列計算の加速の為に用いるC++コードをインラインで使う

統合開発環境

ウエスマッキーネは「IPythonとテキストエディター」と答える
PyDevプラグインを追加したEclipse
Pyton Tool for Visual Studio(Windowユーザー)
PyCharm
Spyder
Komodo IDE