Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。
2. Pandas
Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。
3. SciPy
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。
4. Matplotlib
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。
5. Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。
6. Keras
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
7. Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。
8. Scrapy
Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。更多python技术，推荐关注老男孩教育。
Python编程一时间成为了开发人员最喜欢的语言之一。无论是专业的，业余的，还是作为一个Python初学者，都可以从Python编程语言及其程序包中受益。Python已经被证明是当今最具活力的面向对象的编程语言之一。这就是为什么即使是一些很优秀的公司也广泛使用Python语言的原因。Python编程面向对象的设计非常干净，而且配备了令人难以置信的支持库。Python可以很容易地与其他流行的编程语言如Java，C和C ++集成。常用的Python包有哪些?
1、Django
Django无疑最通用的Web开发框架之一。无论你是需要为个人博客做一个后端还是为企业做一个内容管理系统，Django都可以帮助你从几乎为零的状态建设出一个全功能的Web应用程序。
2、Selenium
Selenium是绑定无数语言，包括Python的Web自动化框架。使用Selenium，开发人员可以通过编程的方式自动打开网页、输入域、点击按钮、并提交表单。
3、Requsts
Requsts古朴、典雅的API已经让这个程序包赢得了数以千计的下载，并且名列前茅。使用Requsts，制作一个的HTTP请求不过是一行代码的事，接收和解析响应也很简单。
4、Matplotlib
Matplotlib，是一个用来绘制数学函数和模型的库。扩展了Numpy的作用，Matplotlib可以只用几行代码来创建图、条形图、散点图等诸多视觉表现。
5、Pillow
Pillow是广受欢迎的Python Imaging Library，或简称为PIL的端口。Pillow可以用来创建复合图像、应用过滤器、修改透明度、覆盖文本、转换图像文件类型等。如果需要编辑图像，Pillow便是解决的方法。
