Anaconda Python 是完全免费的企业级的Python发行大规模数据处理、预测分析和科学计算工具。
Anaconda 是 Python 科学技术包的合集，功能和 Python(x,y) 类似。它是新起之秀，已更新多次了。包管理使用 conda，GUI基于PySide，容量适中，但该有的科学计算包都有。Anaconda 支持所有操作系统平台，它的安装、更新和删除都很方便,且所有的东西都只安装在一个目录中。Anaconda目前提供Python 2.6.X,Python 2.7.X,Python 3.3.X和Python 3.4.X四个系列发行包，这也是其他发行版所望尘莫及的。

关于Anaconda详细文档，请在这里查看。

下面介绍Anaconda集成的部分包（Anaconda采用conda进行包管理，想要安装新包和卸载不需要的包都是很方便的，后面会专门介绍）。

第一部分 科学计算相关包

1. ipython

IPython provides a rich architecture for interactive computing with:
1）Powerful interactive shells (terminal and Qt-based).
2）A browser-based notebook with support for code, text, mathematical expressions, inline plots and other rich media.
3）Support for interactive data visualization and use of GUI toolkits.
4）Flexible, embeddable interpreters to load into your own projects.
5）Easy to use, high performance tools for parallel computing.

“iPython 是一个Python 的交互式Shell，比默认的Python Shell 好用得多，功能也更强大。 她支持语法高亮、自动完成、代码调试、对象自省，支持 Bash Shell 命令，内置了许多很有用的功能和函式等，非常容易使用。 ” 启动iPython的时候用这个命令“ipython –pylab”，默认开启了matploblib的绘图交互，用起来很方便。

2. numpy

NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python. It contains among other things:
1）a powerful N-dimensional array object
2）sophisticated (broadcasting) functions
3）tools for integrating C/C++ and Fortran code
4） useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities
Besides its obvious scientific uses, NumPy can also be used as an efficient multi-dimensional Container of generic data. Arbitrary data-types can be defined. This allows NumPy to seamlessly and speedily integrate with a wide variety of databases.

NumPy几乎是一个无法回避的科学计算工具包，最常用的也许是它的N维数组对象，其他还包括一些成熟的函数库，用于整合C/C++和Fortran代码的工具包，线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数等。NumPy提供了两种基本的对象：ndarray（N-dimensional array object）和 ufunc（universal function object）。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。

3. scipy: Python Data Analysis Library

SciPy refers to several related but distinct entities:
1）The SciPy Stack, a collection of open source software for scientific computing in Python, and particularly a specified set of core packages.
2）The community of people who use and develop this stack.
3）Several conferences dedicated to scientific computing in Python – SciPy, EuroSciPy and SciPy.in.
4）The SciPy library, one component of the SciPy stack, providing many numerical routines.

matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。Matplotlib可以配合ipython shell使用，提供不亚于Matlab的绘图体验。

4. matplotlib

matplotlib is a python 2D plotting library which produces publication quality figures in a variety of hardcopy formats and interactive environments across platforms. matplotlib can be used in python scripts, the python and ipython shell (ala MATLAB®* or Mathematica®†), web application servers, and six graphical user interface toolkits.

matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。Matplotlib可以配合ipython shell使用，提供不亚于Matlab的绘图体验。

第二部分 机器学习、数据挖掘相关工具包

1. beautiful-soup

You didn’t write that awful page. You’re just trying to get some data out of it. Beautiful Soup is here to help. Since 2004, it’s been saving programmers hours or days of work on quick-turnaround screen scraping projects.

爬虫工具

2. pandas: Python Data Analysis Library

Pandas is a software library written for the Python programming language for data manipulation and analysis. In particular, it offers data structures and operations for manipulating numerical tables and time series.

Pandas也是基于NumPy和Matplotlib开发的，主要用于数据分析和数据可视化，它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像，特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制，非常不错。

3. scikit-learn: Machine Learning in Python

scikit-learn (formerly scikits.learn) is an open source machine learning library for the Python programming language. It features various classification, regression and clustering algorithms including support vector machines, logistic regression, naive Bayes, random forests, gradient boosting, k-means and DBSCAN, and is designed to interoperate with the Python numerical and scientific libraries NumPy and SciPy.

scikit-learn是一个基于NumPy, SciPy, Matplotlib的开源机器学习工具包，主要涵盖分类，回归和聚类算法，例如SVM， 逻辑回归，朴素贝叶斯，随机森林，k-means等算法，代码和文档都非常不错，在许多Python项目中都有应用。例如在我们熟悉的NLTK中，分类器方面就有专门针对scikit-learn的接口，可以调用scikit-learn的分类算法以及训练数据来训练分类器模型。

4. nltk：Natural Language Toolkit

NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data. It provides easy-to-use interfaces to over 50 corpora and lexical resources such as WordNet, along with a suite of text processing libraries for classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoning, and an active discussion forum.

自然语言处理包

第三部分 其他重要包

1. conda

Conda is an open source package management system and environment management system for installing multiple versions of software packages and their dependencies and switching easily between them. It works on Linux, OS X and Windows, and was created for Python programs but can package and distribute any software.

conda是一个开源的包管理和环境管理系统。包管理功能能让你非常容易的安装和卸载各种Python库，并且很好的管理Anaconda的各个组件。环境管理功能支持在不同的python版本和插件换将下进行切换，方便不同的开发需求。

相关功能在test-drive文档介绍的非常清楚，在此不再赘述。

2. ipython-notebook

使用一种基于Web技术的交互式计算文档格式。为什么说它是文档格式，而非计算工具呢？实际上它两者都是。Notebook 在交互上使用了 C/S 结构，它通过 Tornado 建立一个 shell 服务器，并使用浏览器作为客户端。另外 notebook 页面都被保存为 .ipynb 的类 JSON 文件格式。这种文件格式也是 Notebook 最吸引人的地方。IPython Notebook使用浏览器作为界面，向后台的IPython服务器发送请求，并显示结果。在浏览器的界面中使用单元(Cell)保存各种信息。Cell有多种类型，经常使用的有表示格式化文本的Markdown单元，和表示代码的Code单元。

3. spyder

Spyder是Python(x,y)的作者为它开发的一个简单的集成开发环境。和其他的Python开发环境相比，它最大的优点就是模仿MATLAB的“工作空间”的功能，可以很方便地观察和修改数组的值。

4. pyqt

PyQt是一个创建GUI应用程序的工具包。它是Python编程语言和Qt库的成功融合。Qt库是目前最强大的库之一。 PyQt实现了一个Python模块集。它有超过300类，将近6000个函数和方法。它是一个多平台的工具包，可以运行在所有主要操作系统上，包括UNIX，Windows和Mac。 PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可。在此之前，GPL的版本只能用在Unix上，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。

5. cpython

用C语言实现Python及其解释器