1. Pandas（引荐进修：Python视频教程）
Pandas是Python壮大、天真的数据剖析和探究东西，包含Series、DataFrame等高等数据结构和东西，装置Pandas能够使Python中处置惩罚数据异常疾速和简朴。
Pandas是Python的一个数据剖析包，Pandas最初被用作金融数据剖析东西而开辟出来，因而Pandas为时候序列剖析供应了很好的支撑。
Pandas是为了处理数据剖析使命而建立的，Pandas纳入了大批的库和一些规范的数据模子，供应了高效的操纵大型数据集所须要的东西。Pandas供应了大批是我们疾速便利的处置惩罚数据的函数和要领。Pandas包含了高等数据结构，以及让数据剖析变得疾速、简朴的东西。它建立在Numpy之上，使得Numpy运用变得简朴。
2. Numpy
Python没有供应数组功用，Numpy能够供应数组支撑以及响应的高效处置惩罚函数，是Python数据剖析的基本，也是SciPy、Pandas等数据处置惩罚和科学盘算库最基本的函数功用库，且其数据类型对Python数据剖析非常有用。
3. Matplotlib
Matplotlib是壮大的数据可视化东西和作图库，是重要用于绘制数据图表的Python库，供应了绘制种种可视化图形的敕令字库、简朴的接口，能够轻易用户轻松控制图形的花样，绘制种种可视化图形。
4. SciPy
SciPy是一组特地处理科学盘算中种种规范题目域的包的鸠合，包含的功用有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特别函数、疾速傅里叶变换、信号处置惩罚和图象处置惩罚、常微分方程求解和其他科学与工程中经常运用的盘算等，这些对数据剖析和发掘非常有用。
Scipy是一款轻易、易于运用、特地为科学和工程设计的Python包，它包含统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图象处置惩罚、常微分方程求解器等。Scipy依靠于Numpy，并供应很多对用户友爱的和有用的数值例程，如数值积分和优化。
5. Keras
Keras是深度进修库，人工神经收集和深度进修模子，基于Theano之上，依靠于Numpy和Scipy，应用它能够搭建一般的神经收集和种种深度进修模子，如言语处置惩罚、图象识别、自编码器、轮回神经收集、递归审计收集、卷积神经收集等。
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python经常运用的机械进修东西包，供应了完美的机械进修东西箱，支撑数据预处置惩罚、分类、回归、聚类、展望和模子剖析等壮大机械进修库，其依靠于Numpy、Scipy和Matplotlib等。
Scikit-Learn是基于Python机械进修的模块，基于BSD开源许可证。
Scikit-Learn的装置须要Numpy Scopy Matplotlib等模块，Scikit-Learn的重要功用分为六个部份，分类、回归、聚类、数据降维、模子挑选、数据预处置惩罚。
7. Scrapy
Scrapy是特地为爬虫而生的东西，具有URL读取、HTML剖析、存储数据等功用，能够运用Twisted异步收集库来处置惩罚收集通讯，架构清楚，且包含了种种中间件接口，能够天真的完成种种需求。
8. Gensim
Gensim是用来做文本主题模子的库，经常运用于处置惩罚言语方面的使命，支撑TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模子算法，支撑流式练习，并供应了诸如类似度盘算、信息检索等一些经常运用使命的API接口。
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