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Python常用库介绍
资料介绍
一、数据分析与科学计算
1. NumPy：提供多维数组对象、数学函数库，是科学计算的基础库，支持向量化运算和线性代数操作。
2. Pandas：基于NumPy构建，提供DataFrame数据结构，支持数据清洗、转换、聚合和分析，广泛用于表格数据处理。
3. SciPy：包含数值积分、优化、信号处理等科学计算模块，扩展了NumPy的功能。
二、数据可视化
1. Matplotlib：Python绘图库，支持折线图、柱状图、散点图等多种图表类型，可定制化程度高。
2. Seaborn：基于Matplotlib的高级可视化库，内置多种统计图表模板，支持复杂数据关系展示。
3. Plotly：交互式可视化库，可生成动态图表并支持网页端展示，适合制作交互式仪表盘。
三、机器学习与人工智能
1. Scikit-learn：集成常用机器学习算法（分类、回归、聚类等），提供数据预处理和模型评估工具。
2. TensorFlow：Google开发的深度学习框架，支持神经网络构建和训练，适用于大规模机器学习项目。
3. PyTorch：Facebook开发的深度学习框架，以动态计算图为特色，适合科研和快速原型开发。
四、Web开发
1. Django：全栈Web框架，遵循MVC架构，内置ORM、表单验证和管理后台，适合快速开发复杂网站。
2. Flask：轻量级Web框架，灵活度高，适合小型项目和API开发，需要手动集成扩展。
3. FastAPI：高性能API框架，支持异步编程和自动生成API文档，适合构建现代Web服务。
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