① 有沒有老師了解Python用於Meta分析的工具包
Python在科學計算領域，有兩個重要的擴展模塊：Numpy和Scipy。其中是一個用python實現的科學計算包。包括：
一個強大的N維數組對象Array；
比較成熟的（廣播）函數庫；
用於整合C/C++和Fortran代碼的工具包；
實用的線性代數、傅里葉變換和隨機數生成函數。
SciPy是一個開源的Python演算法庫和數學工具包，SciPy包含的模塊有最優化、線性代數、積分、插值、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算。其功能與軟體MATLAB、Scilab和GNU Octave類似。
Numpy和Scipy常常結合著使用，Python大多數機器學習庫都依賴於這兩個模塊，繪圖和可視化依賴於matplotlib模塊，matplotlib的風格與matlab類似。Python機器學習庫非常多，而且大多數開源，主要有：
1.scikit-learn
scikit-learn是一個基於SciPy和Numpy的開源機器學習模塊，包括分類、回歸、聚類系列演算法，主要演算法有SVM、邏輯回歸、樸素貝葉斯、Kmeans、DBSCAN等，目前由INRI資助，偶爾Google也資助一點。
項目主頁：
https://pypi.python.org/pypi/scikit-learn/
http://scikit-learn.org/
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
2.NLTK
NLTK(Natural Language Toolkit)是Python的自然語言處理模塊，包括一系列的字元處理和語言統計模型。NLTK常用於學術研究和教學，應用的領域有語言學、認知科學、人工智慧、信息檢索、機器學習等。NLTK提供超過50個語料庫和詞典資源，文本處理庫包括分類、分詞、詞干提取、解析、語義推理。可穩定運行在Windows, Mac OS X和linux平台上.
項目主頁：
http://sourceforge.net/projects/nltk/
https://pypi.python.org/pypi/nltk/
http://nltk.org/
3.Mlpy
Mlpy是基於NumPy/SciPy的Python機器學習模塊，它是Cython的擴展應用。包含的機器學習演算法有：
l回歸
least squares,ridge regression, least angle regression,elastic net, kernel ridge regression,support vector machines(SVM),partial least squares(PLS)
l分類
linear discriminant analysis(LDA), Basicperceptron, Elastic Net,logistic regression, (Kernel) Support Vector Machines (SVM), Diagonal Linear Discriminant Analysis (DLDA), Golub Classifier, Parzen-based, (kernel) Fisher Discriminant Classifier, k-nearest neighbor, Iterative RELIEF, Classification Tree, Maximum Likelihood Classifier
l聚類
hierarchical clustering, Memory-saving Hierarchical Clustering,k-means
l維度約減
(Kernel)Fisher discriminant analysis(FDA), Spectral Regression Discriminant Analysis (SRDA), (kernel)Principal component analysis(PCA)
項目主頁：
http://sourceforge.net/projects/mlpy
https://mlpy.fbk.eu/
4.Shogun
Shogun是一個開源的大規模機器學習工具箱。目前Shogun的機器學習功能分為幾個部分：feature表示，feature預處理，核函數表示,核函數標准化，距離表示，分類器表示，聚類方法，分布，性能評價方法，回歸方法，結構化輸出學習器。
SHOGUN的核心由C++實現，提供Matlab、R、Octave、Python介面。主要應用在linux平台上。
項目主頁：
http://www.shogun-toolbox.org/
5.MDP
The Molar toolkit for Data Processing (MDP)，用於數據處理的模塊化工具包，一個Python數據處理框架。
從用戶的觀點，MDP是能夠被整合到數據處理序列和更復雜的前饋網路結構的一批監督學習和非監督學習演算法和其他數據處理單元。計算依照速度和內存需求而高效的執行。從科學開發者的觀點，MDP是一個模塊框架，它能夠被容易地擴展。新演算法的實現是容易且直觀的。新實現的單元然後被自動地與程序庫的其餘部件進行整合。MDP在神經科學的理論研究背景下被編寫，但是它已經被設計為在使用可訓練數據處理演算法的任何情況中都是有用的。其站在用戶一邊的簡單性，各種不同的隨時可用的演算法，及應用單元的可重用性，使得它也是一個有用的教學工具。
項目主頁：
http://mdp-toolkit.sourceforge.net/
https://pypi.python.org/pypi/MDP/