一、 数据琢磨库

数据琢磨是Python的关键应用之一，

import pandas as pd
# 创建Series
data = pd.Series
print
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame
print

numpy

numpy是Python的一个关键的数值计算库， 给了一巨大堆的数值计算工具，并支持向量、矩阵等许多维数组计算。

所以呢， 我根据近来的用体验，在本文中列出了对数据学问家、工事师们最有用的那些个库。由于这些个库都开源了 我们从上引入了提交数、贡献者数和其他指标，这能作为库流行程度的参考指标。

import tensorflow as tf
# 定义占位符
x = tf.placeholder
y = tf.placeholder
# 定义模型
W = tf.Variable)
b = tf.Variable)
logits = tf.matmul + b
# 定义亏本函数
cross_entropy = tf.reduce_mean)
# 定义优化器
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer.minimize
# 定义评估器
correct_prediction = tf.equal, tf.argmax)
accuracy = tf.reduce_mean)
# 训练模型
with tf.Session as sess:
    sess.run)
    for i in range:
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch
        sess.run
    acc = sess.run
    print

二、 Web应用库

Python是Web开发的关键工具，

pandas能处理许多种类型的数据， 许多用于表格型数据的处理，给了Series和DataFrame两种数据结构，其中Series是一维数据结构，DataFrame是二维数据结构。

from gensim.models import Word2Vec
# 加载数据
sentences = , ]
# 训练模型
model = Word2Vec
# 差不许多度计算
similarity = model.wv.similarity
print

三、 天然语言处理库

Python是天然语言处理的关键工具，

nltk是Python的一个天然语言处理库， 给了各种文本处理工具，包括分词、词性标注、句法琢磨等功能。

import nltk
# 分词
text = 'Hello, world!'
tokens = nltk.word_tokenize
print
# 词性标注
tags = nltk.pos_tag
print

四、 机器学库

Python是机器学领域的烫门语言，

scikit-learn是Python的一个机器学库， 给了一巨大堆的机器学算法和工具，包括数据处理、特征选择、模型评估等功能。

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 加载数据
digits = load_digits
# 分割数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split
# 训练模型
clf = LogisticRegression
clf.fit
# 预测数据
y_pred = clf.predict
# 评估模型
score = clf.score
print

五、 系统开发库

Python也能用于系统开发，

os库给了与操作系统交互的功能， 包括文件操作、目录操作、进程管理等。

import os
# 创建目录
os.mkdir
# 删除目录
os.rmdir

六、 绘图库

matplotlib是Python的一个绘图库，能用于生成各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图等。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成数据
x = np.arange
y = np.sin
# 绘制函数图像
plt.plot
plt.xlabel
plt.ylabel
plt.title
plt.show

七、 其他库

除了上述常用库外Python还有许许多其他有用的库，比方说：

• flask轻巧量级Web应用框架，适合开发细小型Web应用。
• django全能Web应用框架，适合开发巨大型Web应用。
• requestsHTTP客户端库，用于发送HTTP求。
• beautifulsoup4HTML解析库，用于解析HTML文档。
• scrapy网络爬虫框架，用于爬取网页数据。

这些个库能帮开发者更高大效地完成各种任务，搞优良开发效率。

通过以上介绍，我们能看出Python拥有丰有钱的库材料，覆盖了各个应用场景。掌握这些个常用库，能帮我们更优良地利用Python进行开发。

欢迎用实际体验验证观点。