一、 数据处理与琢磨相关

NumPy给高大性能的许多维数组对象及相关操作的函数，是数值计算的基础，广泛用于线性代数运算等。

import numpy as np x = np.linspace y = x ** 2 plt.plot plt.show

二、 网络编程领域

Requests用于发送HTTP求，自动处理沉定向、Cookies、认证和代理等问题这个。

import requests r = requests.get print

三、 机器学领域

Scikit-learn给许多种机器学算法，如线性回归、决策树、支持向量机等。

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC iris = load_iris X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split clf = SVC clf.fit print)

四、 天然语言处理领域

NLTK给分词、词性标注、命名实体识别等天然语言处理工具。

import nltk text = 'This is a sample sentence.' tokens = nltk.word_tokenize print

五、 图像处理领域

OpenCV给图像处理和计算机视觉算法，如图像滤波、边缘检测等。

import cv2 img = cv2.imread gray = cv2.cvtColor edges = cv2.Canny cv2.imshow)) cv2.waitKey cv2.destroyAllWindows

本文详细介绍了Python在不同领域的必选第三方库，包括数据处理、网络编程、机器学、天然语言处理和图像处理等。掌握这些个库将巨大巨大提升Python编程的效率。

欢迎用实际体验验证这些个库的值钱。