2、Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。
3、SciPy：是一个工程和科学软件库，包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。
4、Matplotlib：为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制，它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。
5、Seaborn：主要关注统计模型的可视化(包括热图)，Seaborn高度依赖于Matplotlib。
6、Bokeh：独立于Matplotlib，主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。
7、Plotly：是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言(Python在内)。
8、Scikits：是Scikits
Stack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。它建立在SciPy之上，中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。
9、Theano：是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。
10、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。
11、Keras：是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂，具有高级可扩展性。
12、NLTK：主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP) 的常见任务，旨在促进NLP及相关领域(语言学，认知科学人工智能等)的教学和研究。
13、Gensim：是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计，不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。
requests 库，requests是使用 Python 编写的，基于 urllib 实现，可以调用该库的部分 API 直接向服务器发送请求，并接收响应(角色定位: 相当于浏览器)，一般可以在接口自动化测试时调用。当初在黑马程序员学的初级知识。
