Для научных вычислений и визуализации такие языки программирования, как Python, R, MATLAB и Julia являются очень популярными. Вот некоторые из самых популярных библиотек и программ для научных вычислений и визуализации:

NumPy - библиотека для работы с многомерными массивами и матрицами в Python.SciPy - библиотека для научных вычислений в Python, включающая в себя модули для решения дифференциальных уравнений, оптимизации и многого другого.Matplotlib - библиотека для создания графиков и визуализации данных в Python.Pandas - библиотека для работы с данными, предназначенная для статистической обработки данных и анализа в Python.Jupyter Notebook - интерактивная среда для программирования на Python, которая позволяет объединить код, текст и визуализацию в одном документе.

Для работы с дифференциальными уравнениями в частных производных можно изучить библиотеки такие как FEniCS, который предназначен специально для решения сложных дифференциальных уравнений, или TensorFlow и PyTorch, которые часто используют для глубокого обучения и решения дифференциальных уравнений.

Для статистической обработки данных помимо Pandas можно изучить библиотеки scikit-learn для машинного обучения, StatsModels для статистического моделирования и Seaborn для визуализации статистических данных.