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Bioinfomatics 的工具箱
在當今數據驅動的科學研究中，各種軟件工具和庫發揮著至關重要的作用，它們不僅能夠提高數據處理的效率，還能夠深化我們對於複雜問題的理解。以下是一些廣泛應用於數據科學、生物信息學、統計計算以及機器學習領域的主要工具，每個工具都擁有其獨特的功能和應用範圍。
| 名稱 | 網址 | 目的 | 說明 |
|---|---|---|---|
| Project Jupyter | https://jupyter.org/ | 互動式計算 | 提供互動式的編程和數據可視化環境。 |
| pandas | https://pandas.pydata.org/ | 數據處理 | 用於數據操縱和分析的強大庫，特別擅長處理表格數據。 |
| NumPy | http://www.numpy.org/ | 數組/矩陣處理 | 提供高效的數組和矩陣運算功能。 |
| SciPy | https://www.scipy.org/ | 科學計算 | 包含多種科學計算工具，如優化、線性代數等。 |
| Biopython | https://biopython.org/ | 生物信息學庫 | 用於生物計算的 Python 工具集，如序列分析等。 |
| seaborn | http://seaborn.pydata.org/ | 統計圖表庫 | 基於 matplotlib 的數據可視化庫，專注於統計圖形。 |
| R | https://www.r-project.org/ | 統計計算語言 | 廣泛用於統計分析和圖形表示的編程語言。 |
| rpy2 | https://rpy2.readthedocs.io | R 介面 | 允許 Python 調用 R 語言環境的工具。 |
| PyVCF | https://pyvcf.readthedocs.io | VCF 處理 | 解析 VCF 檔案，常用於基因組變異數據處理。 |
| Pysam | https://github.com/pysam-developers/pysam | SAM/BAM 處理 | 處理 SAM 和 BAM 類型的基因組序列數據檔案。 |
| HTSeq | https://htseq.readthedocs.io | NGS 處理 | 用於高通量序列數據（如 RNA-Seq）的分析。 |
| DendroPY | https://dendropy.org/ | 系統發育學 | 提供系統發育分析和模擬的 Python 庫。 |
| PyMol | https://pymol.org | 分子視覺化 | 強大的分子結構視覺化工具。 |
| scikit-learn | http://scikit-learn.org | 機器學習庫 | 提供多種機器學習算法的 Python 模塊，專注於數據挖掘和數據分析。 |
| Cython | http://cython.org/ | 高效能 | 允許 Python 代碼轉換為 C 代碼，提高運行速度。 |
| Numba | https://numba.pydata.org/ | 高效能 | 利用 GPU 加速 Python 代碼的運行。 |
| Dask | http://dask.pydata.org | 並行處理 | 用於並行計算的工具，能夠處理大規模數據集。 |