NumPy（Numerical Python）
來源：https://numpy.org/
用途：NumPy 是用于數(shù)值計(jì)算的基礎(chǔ)庫昵慌，提供了多維數(shù)組對(duì)象废离、矩陣操作礁芦、數(shù)學(xué)函數(shù)等功能柿扣。
關(guān)鍵類和函數(shù)：
numpy.array：創(chuàng)建多維數(shù)組對(duì)象
numpy.arange：創(chuàng)建等差數(shù)列
numpy.linspace：創(chuàng)建等分?jǐn)?shù)列
numpy.dot：計(jì)算矩陣乘法
numpy.linalg：線性代數(shù)模塊未状，包括求逆析桥、解線性方程組等
SciPy（Scientific Python）
來源：https://www.scipy.org/
用途：SciPy 是在NumPy基礎(chǔ)上構(gòu)建的泡仗，提供了更多的科學(xué)計(jì)算功能娩怎，如優(yōu)化、插值爬泥、積分、稀疏矩陣等踩官。
關(guān)鍵類和函數(shù)：
scipy.optimize：優(yōu)化算法庫卖鲤，包括最小二乘蛋逾、最大似然估計(jì)等
scipy.interpolate：插值函數(shù)庫，如線性插值区匣、樣條插值等
scipy.integrate：積分和常微分方程求解庫
scipy.sparse：稀疏矩陣和線性方程組求解庫
Pandas
來源：https://pandas.pydata.org/
用途：Pandas 是用于數(shù)據(jù)分析的庫亏钩，提供了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如Series欺旧、DataFrame）和數(shù)據(jù)處理工具栅哀。
關(guān)鍵類和函數(shù)：
pandas.Series：一維帶標(biāo)簽數(shù)組
pandas.DataFrame：二維帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)表
pandas.read_csv：讀取CSV文件
pandas.concat：連接多個(gè)數(shù)據(jù)表
pandas.merge：數(shù)據(jù)表的合并
Matplotlib
來源：https://matplotlib.org/
用途：Matplotlib 是一個(gè)用于繪制各類圖形的庫留拾，如折線圖痴柔、散點(diǎn)圖疫向、柱狀圖等搔驼。
關(guān)鍵類和函數(shù)：
matplotlib.pyplot：提供類似MATLAB風(fēng)格的繪圖接口
matplotlib.figure：創(chuàng)建圖形實(shí)例
matplotlib.axes：創(chuàng)建坐標(biāo)軸實(shí)例
matplotlib.pyplot.plot：繪制折線圖
matplotlib.pyplot.scatter：繪制散點(diǎn)圖
Scikit-learn
來源：https://scikit-learn.org/
用途：Scikit-learn 是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫匙奴，提供了許多分類、回歸谍肤、聚類篷角、降維等算法恳蹲。
關(guān)鍵類和函數(shù)：
sklearn.preprocessing：數(shù)據(jù)預(yù)處理庫，如歸一化俩滥、標(biāo)準(zhǔn)化等
sklearn.model_selection：模型選擇庫嘉蕾，如交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索等
sklearn.linear_model：線性模型庫霜旧，如線性回歸错忱、邏輯回歸等
sklearn.svm：支持向量機(jī)庫
sklearn.cluster：聚類算法庫，如K-means挂据、DBSCAN等
TensorFlow
來源：https://www.tensorflow.org/
用途：TensorFlow 是由谷歌開發(fā)的開源深度學(xué)習(xí)框架以清，用于構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
關(guān)鍵類和函數(shù)：
tensorflow.Variable：創(chuàng)建張量變量
tensorflow.constant：創(chuàng)建張量常量
tensorflow.GradientTape：記錄梯度信息
tensorflow.keras：高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接口崎逃，用于構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型
tensorflow.keras.layers：各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層掷倔，如全連接層、卷積層等
PyTorch
來源：https://pytorch.org/
用途：PyTorch 是由Facebook開發(fā)的開源深度學(xué)習(xí)框架个绍，用于構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型勒葱。
關(guān)鍵類和函數(shù)：
torch.Tensor：創(chuàng)建張量
torch.autograd.Variable：創(chuàng)建自動(dòng)求導(dǎo)變量
torch.nn：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊障贸，包括各種層殃姓、損失函數(shù)、優(yōu)化器等
torch.optim：優(yōu)化算法庫枷颊，如隨機(jī)梯度下降、Adam等
torch.utils.data：數(shù)據(jù)加載和預(yù)處理庫
SymPy
來源：https://www.sympy.org/
用途：SymPy 是一個(gè)符號(hào)計(jì)算庫傍菇，用于進(jìn)行符號(hào)計(jì)算咐低、微積分、代數(shù)運(yùn)算等。
關(guān)鍵類和函數(shù)：
sympy.Symbol：創(chuàng)建符號(hào)變量
sympy.solve：解方程或方程組
sympy.diff：求導(dǎo)
sympy.integrate：積分
sympy.limit：求極限
NetworkX
來源：https://networkx.org/
用途：NetworkX 是用于創(chuàng)建、操作和分析圖（網(wǎng)絡(luò)）的庫。
關(guān)鍵類和函數(shù)：
networkx.Graph：創(chuàng)建無向圖
networkx.DiGraph：創(chuàng)建有向圖
networkx.MultiGraph：創(chuàng)建多重?zé)o向圖
networkx.MultiDiGraph：創(chuàng)建多重有向圖
networkx.algorithms：圖算法庫，如最短路徑、最大流、社區(qū)發(fā)現(xiàn)等
