1.NumPy

NumPy 代表 Numerical Python，是 Python 中数值计算的基础库。它提供对数组、矩阵和各种数学函数的支持。NumPy 的多维数组（称为 ndarray）允许对大型数据集进行高效的数学运算。它是科学和数据相关任务的关键库，可实现数字数据的高效操作。

2. pandas

pandas 是一个数据操作和分析库，提供易于使用的数据结构和数据分析工具。它构建在 NumPy 之上并提供数据帧，这些数据帧是类似于电子表格或 SQL 表的表格结构。pandas 简化了数据清理、转换、聚合和可视化等任务，使其成为数据科学家和分析师不可或缺的工具。

3.Matplotlib

Matplotlib 是一个 2D 绘图库，可生成出版质量的图形和可视化效果。它提供了各种图表、图表和图表，使用户能够创建详细且可定制的数据可视化表示。无论您是使用简单的线图还是复杂的热图，Matplotlib 都能满足您的需求。

4.seaborn

seaborn 是一个构建在 Matplotlib 之上的统计数据可视化库。它提供了一个更高级别的界面，用于创建具有视觉吸引力和信息丰富的统计图形。只需几行代码，您就可以生成复杂的可视化效果，包括散点图、直方图和热图，从而深入了解数据的基础模式和关系。

5. scikit-learn

scikit-learn 是一个机器学习库，为数据挖掘和数据分析提供简单高效的工具。它提供了广泛的分类、回归、聚类、降维等算法。无论您是初学者还是经验丰富的机器学习从业者，scikit-learn 都可以简化构建和评估机器学习模型的过程。

6.TensorFlow 和 Keras

TensorFlow是Google开发的开源机器学习框架，主要用于深度学习任务。它允许您为图像和语音识别、自然语言处理等各种应用构建、训练和部署机器学习模型，特别是神经网络。另一方面，Keras 是一种易于使用的高级神经网络 API，可以在 TensorFlow 之上运行。它因其用户友好的界面和快速的实验功能而受到广泛的青睐。

7.OpenCV

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个功能强大的计算机视觉库，为图像和视频分析、对象检测、面部识别等任务提供工具和算法。OpenCV 广泛应用于机器人、医疗保健、汽车和娱乐等各个行业，用于实现先进的计算机视觉应用。

8. requests

requests 是一个流行的 HTTP 库，它简化了在 Python 中发出 HTTP 请求的过程。它提供了一种直观且 Python 的方式来与 Web 服务交互、从 API 获取数据以及执行各种 HTTP 操作。requests 简单的语法和丰富的文档使其成为处理 Web 相关任务的任何人的绝佳选择。

9. Beautiful Soup

Beautiful Soup 是一个专为网页抓取目的而设计的库。它有助于从 HTML 和 XML 文档中提取数据，从而更轻松地解析和导航网页内容。借助 Beautiful Soup，开发人员可以自动化从网站收集数据的过程，以执行数据分析、研究等任务。

10.SQLAlchemy

SQLAlchemy 是一个用于 Python 的 SQL 工具包和对象关系映射 (ORM) 库。它提供了一组高级 API，用于以更 Python 的方式与关系数据库进行交互，允许您使用 Python 类和对象而不是原始 SQL 查询来操作数据库。SQLAlchemy 简化了数据库管理，增强了数据安全性，并提高了代码的可重用性。