Python для научного программирования?
Преимуществе перед мат. пакетами — можно компилировать код, скажем, в тот же дотнет, и это не будет требовать от каждого пользователя покупать и ставить матлаб.

Можно программировать параллельно и для кластера.

Данные обрабатывать можно, но медленновать — я в итоге остановился на Scala, там все плюшки современных языков (скажем, я люблю кортежи), а скорость — практически сиплюсплюсовская.
Python будет раз эдак в 40 помедленнее. Собственно, как и матлаб, каким я его помню. Это заметно ограничивает круг удобно решаемых языком задач.
Для красивого вывода и кучи встроенных научных примитивов та же GnuScienceLibrary (включаяч gnuplot, как его компонент) прибиндены ко всем возможным языкам, насколько я в курсе…

В общем, я использую динамический язык (правда, Ruby, а не Python) для быстрой (без перекомпиляций) отладки алгоритма на малом массиве данных, а потом пишу итоговый вариант на Scala и компилирую в обычный .jar.
Если судить по моей специлизации (вычислительная механика), то к сожалению, python малопригоден в текущем виде к научным разработкам. У многих ученых есть функции расчета сеток, написанные и проверенные много лет назад. Эти функции написаны даже не на C, а на fortran-е. Как не удивительно, но на нем они считаются бысрее, чем на С. А дальше с помощью обертки на С и MPI задачи считаются на супер-компьютерах.

Переписывать их на другой язык программирования — это неблагодарная задача, так как очень много математики, формул, логики и прочего в этих функциях.

Можно использовать ctypes, но python тогда становится просто удобной управляющей конструкцией. Собственно, библиотеки так и реализуются. Например NumPy.