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Python有许多强大的库，以下是一些常用的库：

 

数据处理与分析

 

- Pandas：用于数据处理和分析，提供了数据结构和函数，方便进行数据清洗、转换、合并等操作。

- Numpy：主要用于数值计算，提供了高性能的多维数组对象和相关的数学函数，是许多科学计算库的基础。

 

数据可视化

 

- Matplotlib：用于创建静态、动态和交互式可视化图表，如折线图、柱状图、散点图等。

- Seaborn：基于Matplotlib的高级可视化库，提供了更美观、简洁的绘图风格和函数，适合用于数据分析和探索性可视化。

 

机器学习与深度学习

 

- Scikit - learn：提供了丰富的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、降维等算法，以及模型评估、调优等功能。

- TensorFlow：一个广泛使用的深度学习框架，用于构建和训练各种神经网络模型，支持CPU和GPU加速，可用于图像识别、自然语言处理等领域。

- PyTorch：另一个流行的深度学习框架，具有动态计算图和简洁的API，在学术界和工业界都有广泛应用，尤其在自然语言处理和计算机视觉领域表现出色。

 

网络编程

 

- Requests：用于发送HTTP请求，方便与Web服务进行交互，获取网页内容、调用API等。

- Flask：轻量级的Web应用框架，用于快速搭建Web应用程序，适合开发小型网站和API服务。

- Django：功能强大的Web框架，提供了丰富的插件和工具，如数据库管理、用户认证、表单处理等，适合构建大型复杂的Web应用。

 

文本处理

 

- NLTK：自然语言处理工具包，提供了丰富的语料库和工具，用于文本分类、标记、情感分析等自然语言处理任务。

- BeautifulSoup：用于解析HTML和XML文档，方便从网页中提取数据。