Numpy:用于数值计算和数组操作的基础库,提供高效的多维数组和向量化计算功能。
Pandas:用于数据处理和数据分析的库,提供灵活的数据结构和丰富的数据操作方法,支持数据清洗、转换、聚合和分组等操作。
Matplotlib:用于数据可视化的库,支持生成多种类型的图表和可视化效果,提供了丰富的参数和配置选项,可实现高质量的图表输出。
Seaborn:基于Matplotlib的高级数据可视化库,提供了更加美观和丰富的图表类型和配色方案。
Scikit-learn:用于机器学习的库,提供了常见的机器学习算法和模型,如分类、回归、聚类、降维、模型选择和优化等。
TensorFlow:用于深度学习的库,提供了各种神经网络模型和计算图,支持高效的计算和模型训练,是目前应用最广泛的深度学习框架之一。
Keras:基于TensorFlow等深度学习框架的高级API库,简化了模型开发和训练的流程,支持各种神经网络结构和层次、损失函数和优化器等配置选项。
Jupyter Notebook:交互式的数据科学工具,提供了支持多种编程语言的交互式计算环境和文档编辑器,可实现代码、文档和可视化内容的有机结合。