摘要：NumPy（数值 Python）是 Python 中数值计算的核心。它提供了对大型多维数组的有效处理，并包含各种数学函数。
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NumPy（数值 Python）是 Python 中数值计算的核心。它提供了对大型多维数组的有效处理，并包含各种数学函数。
强大的 N 维数组对象快速数学运算，如 矩阵乘法和线性代数广播功能用于元素级操作安装：
Pandas 通过提供 DataFrame 和 Series 对象简化了数据处理，使其成为数据预处理必备的工具。
直观的 DataFrame 操作（过滤、分组、合并）有效处理缺失数据时间序列分析功能安装：
Matplotlib 为 Python 中的静态、动画和交互式可视化提供了一个基础。
高度可定制的图表广泛图表类型（折线图、柱状图、散点图、直方图）集成到 Jupyter 笔记本安装：
pip install matplotlibSeaborn 基于 Matplotlib 构建，并提供了更美观的主题，以实现更好的统计分析可视化。
自动统计图表（热图、小提琴图、成对图）回归分析和分布绘图无缝集成 Pandas安装：
pip install seabornSciPy 扩展了 NumPy，增加了额外的数学函数、优化和积分工具。
关键特性：优化与线性代数工具信号与图像处理内置统计函数安装：
pip install scipyScikit-learn 是最流行的经典机器学习算法库。
关键特性：监督和无监督机器学习模型特征选择和 降维交叉验证和超参数调整安装：
pip install scikit-learnTensorFlow，由谷歌开发，被广泛用于训练深度学习模型。
关键特性：神经网络构建模块（CNNs、RNNs、GANs）硬件加速（支持 GPU 和 TPU）可扩展的生产部署安装：
pip install tensorflowKeras 通过提供一个易于使用的 API，在 TensorFlow 之上简化了深度学习。
安装：
pip install kerasStatsmodels 是为统计检验、回归模型和假设检验而设计的。
安装：
pip install statsmodelsPlotly 使基于 Web 的交互式可视化和仪表板成为可能。
安装：
pip install plotlyXGBoost 是一个用于 Kaggle 竞赛的 高性能梯度提升框架。
安装：
pip install xgboostLightGBM 针对大型数据集上的快速训练进行了优化。
安装：
pip install lightgbmCatBoost 擅长高效处理分类数据。
安装：
pip install catboostPyTorch，由 Meta 开发，是 TensorFlow 的替代品，在研究中被广泛使用。
安装：
pip install torch torchvisionNLTK 提供文本分析、分词和情感分析的工具。
安装：
SpaCy 是一个比 NLTK 更快、更高效的 NLP 任务替代方案。
安装：
Hugging Face 提供最先进的预训练模型，如 GPT、BERT 和 T5。
安装：
Dask 允许并行计算处理不适合内存的 大型数据集。
安装：
安装：
pip install pycaretAutoML 自动化模型选择、超参数调整和特征工程。
安装：
pip install auto-sklearn来源：自由坦荡的湖泊AI一点号