在处理精确的科学计算时，NumPy 是 Python 的重要软件包之一。它支持多维数组、矩阵和数学函数以快速执行函数。它依赖于 BLAS 和 LAPACK 来进行实际的线性代数计算。它可以用作广泛数据集的多维容器。

它是一个精确的开源且明确的 BSD 许可库。它有助于简单数据结构的交付，并允许对 Python 应用程序进行更快的数据分析。它无需 R 等特定领域语言的帮助即可执行数据分析和建模等操作。启用和安装 Pandas 的最佳方法是通过 Conda 安装。

它最常用于维度绘图。这个 Python 开源库用于以多种硬拷贝格式发布高质量的图形，并在不同的平台上提供引人入胜的设置。通过快速编码，可以轻松设计不同类型的图表和图形。

它用于统计模型（例如热图）的可视化。这个 Python 库从根本上衍生自 Matplotlib，并与 Pandas 数据集结构精心统一。

它可有效地用于各种应用，包括分类、回归和聚类。它甚至涉及模型选择、预处理、等级提升和 K 均值。

Spotify 利用 Scikit-learn 提供音乐建议，并利用 Evernote 开发显式分类器。

它是一个被广泛使用的 Python 包，为用户群提供了两种高级函数的混合。其中之一是张量计算，它具有可靠的 GPU 加速功能，另一个是用于启用深度神经网络的磁带自动比较系统。

PyTorch 提供了一个有效的平台来执行基于深度学习的模型，并提高了与 Python 混合的灵活性和速度。

TensorFlow 是一个开源软件库，用于实现卓越的数值计算性能。它是一个跨机器学习 (ML) 和深度学习算法使用的精确数学库。

该库由 Google AI 组织的研究人员构建。物理学家还利用它进行多方面的数学计算。支持 TensorFlow 的后续操作系统包括 macOS 10.12.6 或更高版本； Ubuntu 16.04 或高级； Windows 7 或高级版；和 Raspbian 9.0 或高级版本。

它是一个开源库，旨在促进使用深度神经网络的快速实验。随着深度学习变得无所不在，Keras 成为了完美的选择，因为它为人类而非机器提供了 API 支持的功能。 Keras 库拥有超过 200,000 个用户群，在行业和研究领域的接受度越来越高。

Natural Language Toolkit自然语言工具包 NLTK 是一个高度使用且著名的 Python NLP 库。它包含一组精确的处理库，为英语的数字和符号语言支持提供处理解决方案。

NLTK 附带一个动态讨论论坛，有助于探索和提出适用于 NLTK 的任何挑战。

Open CV（开源计算机视觉）用于显式图像处理应用程序。它是一个精确的 Python 包，可跟踪与 swift 计算机视觉相关的功能。该库提供了许多内置功能；有了这种帮助，人们就可以探索计算机视觉。

它可以实时读取和写入图像。可以以任何视频或图像格式轻松诊断对象。它与 Windows 和 OS-X 高度兼容。