Python的库和框架

1⃣. 机器学习：

1. scikit-learn：广泛使用的机器学习库，用于分类、回归、聚类等。

2. TensorFlow：谷歌开发的开源深度学习框架。

3. PyTorch：另一个流行的深度学习框架，以其动态计算图而闻名。

4. Keras：一种在 TensorFlow、Theano 或 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 之上运行的高级神经网络 API。

5. XGBoost：用于机器学习任务的优化梯度提升库。

6. LightGBM：一种梯度增强框架，旨在高效且高性能。

7. CatBoost：另一个梯度增强库，可以很好地处理分类特征。

8. NLTK：自然语言处理库，提供文本处理和分析工具。

9. Gensim：主题建模和文档相似性分析的库。

10. spaCy：用于自然语言处理任务的快速高效的库。

2⃣. Web开发：

1. Django：一个高级 Python Web 框架，以其“包含电池”理念而闻名。

2. Flask：一个轻量级的Web框架，与Django相比更加灵活和模块化。

3. FastAPI：一个现代、快速的 Web 框架，用于构建具有自动文档的 API。

4. Bottle：一个简单、轻量级的微网络框架。

5. Pyramid：一个功能齐全的Web框架，允许开发人员选择他们想要使用的组件。

6. Tornado：可扩展、非阻塞的Web服务器和Web应用程序框架。

7. CherryPy：一个易于学习和使用的简约 Web 框架。

3⃣. 数据分析和可视化：

1. Pandas：用于数据操作和分析的多功能库，提供 DataFrame 等数据结构。

2. NumPy：Python科学计算的基础包，提供对数组和矩阵的支持。

3. Matplotlib：一个 2D 绘图库，可生成各种出版质量的图形。

4. Seaborn：Seaborn 构建于 Matplotlib 之上，提供了用于创建统计可视化的更高级别接口。

5. Plotly：一个用于交互式和基于网络的可视化的库。

6. Bokeh：用于创建交互式和基于浏览器的可视化的库。

7. Altair：一个声明性统计可视化库，具有简洁的语法。

这些只是几个例子，Python 生态系统非常庞大，有更多的库和框架可用于各种任务。 根据您的具体需求和项目，您可以探索这些选项并找到最适合您的选项。