眾所周知，Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫，被廣泛應用于云計算、Web開發(fā)、系統(tǒng)運維、科學運算、以及人工智能等領(lǐng)域。那么Python所包含的庫有哪些呢?今天小編就來告訴大家非常受歡迎的15大Python庫，掌握它們就意味著你掌握了馳騁未來的“利器”。

?

　　1、Pandas是一個Python包，旨在通過“標記”和“關(guān)系”數(shù)據(jù)進行工作，簡單直觀。它設(shè)計用于快速簡單的數(shù)據(jù)操作、聚合和可視化，是數(shù)據(jù)整理的完美工具。

　　2、NumPy是專門為Python中科學計算而設(shè)計的軟件集合，它為Python中的n維數(shù)組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫提供了NumPy數(shù)組類型的數(shù)學運算向量化，可以改善性能，從而加快執(zhí)行速度。

　　3、SciPy是一個工程和科學軟件庫，包含線性代數(shù)，優(yōu)化，集成和統(tǒng)計的模塊。SciPy庫的主要功能是建立在NumPy上，通過其特定子模塊提供有效的數(shù)值例程，并作為數(shù)字積分、優(yōu)化和其他例程。

　　4、Matplotlib為輕松生成簡單而強大的可視化而量身定制，它使Python成為像MatLab或Mathematica這樣的科學工具的競爭對手。

　　5、Seaborn主要關(guān)注統(tǒng)計模型的可視化(包括熱圖)，Seaborn高度依賴于Matplotlib。

　　6、Bokeh獨立于Matplotlib，主要焦點是交互性，它通過現(xiàn)代瀏覽器以數(shù)據(jù)驅(qū)動文檔的風格呈現(xiàn)。

　　7、Plotly是一個基于Web用于構(gòu)建可視化的工具箱，提供API給一些編程語言(Python在內(nèi))。

　　8、Scikits是Scikits?Stack額外的軟件包，專為像圖像處理和機器學習輔助等特定功能而設(shè)計。它建立在SciPy之上，中集成了有質(zhì)量的代碼和良好的文檔、簡單易用并且十分高效，是使用Python進行機器學習的實際行業(yè)標準。

　　9、Theano是一個Python軟件包，它定義了與NumPy類似的多維數(shù)組，以及數(shù)學運算和表達式。此庫是被編譯的，可實現(xiàn)在所有架構(gòu)上的高效運行。

　　10、TensorFlow是數(shù)據(jù)流圖計算的開源庫，旨在滿足谷歌對訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高需求，并且是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習系統(tǒng)DistBelief的繼任者，可以在大型數(shù)據(jù)集上快速訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　11、Keras是一個用Python編寫的開源的庫，用于在高層的接口上構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它簡單易懂，具有高級可擴展性。

　　12、NLTK主要用于符號學和統(tǒng)計學自然語言處理(NLP)?的常見任務(wù)，旨在促進NLP及相關(guān)領(lǐng)域(語言學，認知科學人工智能等)的教學和研究。

　　13、Gensim是一個用于Python的開源庫，為有向量空間模型和主題模型的工作提供了使用工具。這個庫是為了高效處理大量文本而設(shè)計，不僅可以進行內(nèi)存處理，還可以通過廣泛使用NumPy數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和SciPy操作來獲得更高的效率。

　　14、Statsmodels使用戶能夠通過使用各種統(tǒng)計模型的估算方法進行數(shù)據(jù)挖掘，并執(zhí)行統(tǒng)計判斷和分析。這個庫還提供了廣泛的標定功能，專門用于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計中的性能優(yōu)化工作。

　　15、Scrapy庫是用于從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)化檢索數(shù)據(jù)(如聯(lián)系人信息或URL),可以用來設(shè)計crawling程序(也稱為蜘蛛bots)。

　　Python已成為人工智能時代的最佳編程語言，其廣闊的就業(yè)前景以及高薪吸引了人們的廣泛關(guān)注。