- NumPy: NumPy é uma biblioteca fundamental para computação científica em Python. Ela fornece suporte para arrays multidimensionais, funções matemáticas, manipulação de dados e operações numéricas eficientes.
- SciPy: SciPy é uma biblioteca que oferece diversas funções e algoritmos úteis para ciência e engenharia. Inclui módulos para otimização, álgebra linear, processamento de sinais, estatísticas, interpolação, entre outros.
- Pandas: Pandas é uma biblioteca para análise de dados. Ela oferece estruturas de dados de alto desempenho, como DataFrames, que facilitam a manipulação, limpeza e análise de dados tabulares.
- Matplotlib: Matplotlib é uma biblioteca de visualização de dados em Python. Ela permite a criação de gráficos estáticos, gráficos de dispersão, histogramas, gráficos 3D e muito mais, sendo útil na representação visual de resultados e análise de dados.
- scikit-learn: scikit-learn é uma biblioteca para aprendizado de máquina em Python. Ela oferece implementações de vários algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, além de ferramentas para pré-processamento de dados e avaliação de modelos.
- Cantera: Cantera é uma biblioteca especializada em termodinâmica e cinética química. Ela permite a simulação e análise de reações químicas, incluindo cálculos de equilíbrio, perfis de temperatura e composição, entre outros.
- Pyomo: Pyomo é uma biblioteca para modelagem e otimização de problemas matemáticos. Ela oferece uma interface em Python para formular modelos de programação linear, não linear, inteira e de restrições mistas, além de realizar a resolução dos mesmos usando solvers externos.
Essas são apenas algumas das bibliotecas disponíveis para engenharia química em Python. A escolha depende do tipo de análise ou simulação que você deseja realizar. É recomendável explorar a documentação e exemplos dessas bibliotecas para entender como elas podem ser aplicadas em sua área de interesse.
