众所周知，Python语法简洁明了，类库丰富强大，被广泛应用于云计算、Web开发、系统运维、科学计算、人工智能等领域。那么Python中包含了哪些库呢？今天我将告诉你15个最流行的 Python 库。掌握了它们，就意味着你掌握了驰骋未来的“利器”。

　　1. Pandas 是一个 Python 包，旨在简单直观地处理“标记”和“关系”数据。它专为快速简便的数据操作、聚合和可视化而设计，是数据整理的完美工具。

　　2. NumPy是Python中专门为科学计算而设计的软件集合。它为Python中n维数组和矩阵的运算提供了大量有用的函数。该库提供对 NumPy 数组类型的数学运算的矢量化，从而提高性能，从而加快执行速度。

　　3. SciPy 是一个工程和科学软件库，包括线性代数、优化、集成和统计模块。SciPy 库的主要功能建立在 NumPy 之上，通过其特定的子模块提供高效的数值例程，并作为数值积分、优化和其他例程。

　　4. Matplotlib 是为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制的，使 Python 成为 MatLab 或 Mathematica 等科学工具的竞争对手。

　　5.Seaborn 主要侧重于统计模型(包括热图)的可视化，Seaborn对Matplotlib的依赖度很高。

　　6. Bokeh 独立于Matplotlib，主要关注交互性，通过现代浏览器以数据驱动的文档风格呈现。

　　7. Plotly 是一个基于网络的可视化构建工具箱，为一些编程语言(包括Python)提供API。

　　8. Scikits 是 Scikits Stack 的附加包，专为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，集成了高质量的代码和良好的文档，易于使用且非常高效，是使用 Python 进行机器学习的事实上的行业标准。

　　9. Theano 是一个 Python 包，它定义了类似于 NumPy 的多维数组，以及数学运算和表达式。这个库被编译为在所有架构上高效运行。

　　10. TensorFlow 是一个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，是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继承者，可以在大数据上快速训练神经网络套。

　　11. Keras 是一个用 Python 编写的开源库，用于在高级接口上构建神经网络。它易于理解并具有先进的可扩展性。

　　12. NLTK 主要用于符号学和统计自然语言处理(NLP)的共同任务，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 Python 的开源库，它提供了处理向量空间模型和主题模型的工具。该库专为高效处理大量文本而设计，不仅用于内存中处理，还通过广泛使用 NumPy 数据结构和 SciPy 操作来提高效率。

　　14. Statsmodels 使用户能够使用各种统计模型通过估计方法进行数据挖掘，并进行统计判断和分析。该库还提供了广泛的校准功能，专门用于大数据统计中的性能优化。

　　15. Scrapy 库用于从网络中检索结构化数据(如联系信息或 URL)，可用于设计爬虫程序(也称为蜘蛛机器人)。

　　看完了以上内容，大家是否了解Python中包含了哪些库了呢？Python已经成为人工智能时代最好的编程语言，其广阔的就业前景和高薪受到广泛关注。

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