对于Python科研使用，以下是一些推荐的软件和工具：
NumPy
用于处理大型矩阵和数组，执行元素级操作、矩阵操作和线性代数操作。
Pandas
用于处理结构化数据和时间序列数据，提供数据操作和分析工具。
SciPy
基于NumPy，提供高级数学算法和科学计算工具，如最优化、插值、信号和图像处理等。
PyCharm
由JetBrains开发，提供调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等功能。
Visual Studio Code
轻量级但功能强大的源代码编辑器，支持Python扩展，提供代码自动完成、Git控制、语法高亮、代码片段和集成终端等。
Jupyter Notebook
开源的Web应用程序，允许创建和共享包含实时代码、方程、可视化及文本的文档。
IvySci
论文管理和阅读软件，革新地解决了文献管理问题。
Anaconda
包含了许多科学计算和数据分析的库，以及一个默认的IDE——Spyder。
选择合适的工具取决于您的具体需求，例如是否需要深度集成开发环境、是否需要对代码进行高级调试、是否需要进行数据分析和可视化等。希望这些建议对您有所帮助!