1.熊貓
Pandas是Python中壹個強大而靈活的數據分析和探索工具，包括Series和DataFrame等高級數據結構和工具。安裝Pandas可以讓Python中的數據處理變得非常快速簡單。
Panda是Python的壹個數據分析包。Panda最初是作為金融數據分析工具開發的，所以Panda為時間序列分析提供了很好的支持。
熊貓是為了解決數據分析的任務而創建的。Pandas包含了大量的庫和壹些標準的數據模型，並提供了高效操作大型數據集所需的工具。Pandas提供了大量的函數和方法，讓我們快速方便地處理數據。Pandas包含先進的數據結構和工具，使數據分析快速簡單。它建立在Numpy之上，使得Numpy的應用變得簡單。
具有坐標軸的數據結構，支持自動或顯式數據對齊。這可以防止由未對齊的數據結構和處理來自具有不同索引的不同來源的數據所導致的常見錯誤。
用熊貓處理丟失的數據更容易。合並流行的數據庫(比如基於SQL的數據庫)Pandas是數據清晰化/整理的最佳工具。
2.Numpy
Python不提供數組函數，但Numpy可以提供數組支持和相應的高效處理函數，這是Python數據分析的基礎，也是SciPy、Pandas等數據處理和科學計算庫的最基本函數庫，其數據類型對Python數據分析非常有用。
Numpy提供了兩個基本對象:ndarray和ufunc。Ndarray是存儲單壹數據類型的多維數組，而ufunc是可以處理數組的函數。Numpy的功能:
n維數組，快速高效使用內存的多維數組，提供矢量化的數學運算。您可以對整個數組中的數據執行標準的數學運算，而無需使用循環。將數據轉移到用低級語言(CC++)編寫的外部庫非常方便，外部庫以Numpy數組的形式返回數據也很方便。
Numpy不提供高級的數據分析功能，但是可以更深入的理解Numpy數組和面向數組的計算。
3.Matplotpb
Matplotpb是壹個強大的數據可視化工具和繪圖庫，是壹個主要用於繪制數據圖表的Python庫。它提供了命令字體和繪制各種可視化圖形的簡單界面，可以方便用戶輕松掌握圖形格式，繪制各種可視化圖形。
Matplotpb是Python的可視化模塊，可以方便地只制作折線圖、餅狀圖、條形圖等專業圖形。使用Matplotpb，您可以定制您制作的圖表的任何方面。他支持所有操作系統下不同的GUI後端，可以輸出圖形作為常見的矢量圖和圖形測試，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF。通過數據繪制，我們可以把枯燥的數字變成人們容易接受的圖表。Matplotpb是壹個基於Numpy的Python包，提供了命令式的數據繪制工具，主要用來繪制壹些統計圖。Matplotpb有壹套默認設置，允許自定義各種屬性，可以控制Matplotpb中的每壹個默認屬性:圖像大小、每英寸點數、線寬、顏色和樣式、子圖、軸、網絡屬性、文本和文本屬性。
4.SciPy
SciPy是壹套致力於解決科學計算中各種標準問題域的軟件包，包含優化、線性代數、積分、插值、擬合、特殊函數、快速傅立葉變換、信號處理和圖像處理、求解常微分方程和其他科學與工程中常用的計算等功能。這些對於數據分析和挖掘非常有用。
Scipy是專門為理工科設計的方便易用的Python包，包含了統計、優化、積分、線性代數模塊、傅立葉變換、信號與圖像處理、常微分方程求解器等。Scipy依賴於Numpy，並提供了許多用戶友好且有效的數值例程，如數值積分和優化。
Python有強大的數值計算工具包Numpy喜歡Matlab帶繪圖工具包的MatplotpbScipy有壹個科學計算工具包。Python可以直接處理數據，而熊貓幾乎可以像SQL壹樣控制數據。Matplotpb可以可視化數據和缺點，快速理解數據。Scikit-Learn提供了機器學習算法的支持，Theano提供了升級學習的框架(也可以通過CPU加速)。
5.克拉斯
Keras是壹個深度學習庫，人工神經網絡和深度學習模型。它以Theano為基礎，依托Numpy和Scipy，可用於構建常見的神經網絡和各種深度學習模型，如語言處理、圖像識別、自編碼器、遞歸神經網絡、遞歸審計網絡和卷積神經網絡等。
6.sci kit-學習
Scikit-Learn是Python中常用的機器學習工具包，它提供了壹個完善的機器學習工具包，支持強大的數據預處理、分類、回歸、聚類、預測和模型分析等機器學習庫，它依賴於Numpy、Scipy和Matplotpb。
Scikit-Learn是基於Python機器學習的模塊，基於BSD開源許可。Scikit-Learn的安裝需要Numpy Scopy Matplotpb等模塊。Scikit-Learn的主要功能分為六個部分，分別是分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇和數據預處理。
Scikit-Learn附帶了壹些經典數據集，如用於分類的iris和digits數據集，以及用於回歸分析的波士頓房價數據集。數據集是壹個字典結構，數據存儲在。數據成員，輸出標簽存儲在。目標成員。Scikit-Learn基於Scipy提供了壹套常用的機器學習算法，可以通過統壹的接口使用。Scikit-Learn有助於在數據集上實現流行的算法。Scikit-Learn也有壹些庫，比如用於自然語言處理的Nltk、用於網站數據抓取的Scrappy、用於網絡挖掘的Pattern、用於深度學習的Theano等。
7.Scrapy
Scrapy是專門為爬行動物設計的工具。具有URL讀取、HTML解析、數據存儲等功能。它可以使用Twisted異步網絡庫來處理網絡通信。它架構清晰，包含各種中間件接口，可以靈活滿足各種需求。
8.根西姆
Gensim是壹個用來制作文本主題模型的庫，經常用來處理語言任務。它支持TF-IDF、LSA、LDA、Word2Vec等各種主題模型算法，支持流訓練，並為相似度計算、信息檢索等壹些常見任務提供API接口。
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