2.Numpy:專門為Python中的科學計算設計的軟件集合，為Python中N維數組和矩陣的運算提供了很多有用的函數。該庫提供NumPy數組類型的數學運算的向量化，可以提高性能和執行速度。
3.SciPy是壹個工程和科學軟件庫，包括線性代數、最優化、集成和統計模塊。SciPy庫的主要功能是建立在NumPy之上，通過其特定的子模塊提供有效的數值例程，並將其作為數字積分、優化等例程。
4.Matplotlib:專為輕松生成簡單而強大的可視化而定制，它使Python成為MatLab或Mathematica等科學工具的競爭對手。
5.Seaborn:主要專註於統計模型(包括熱圖)的可視化，對Matplotlib的依賴度很高。
6.Bokeh:獨立於Matplotlib，主要關註的是交互性，通過現代瀏覽器以數據驅動文檔的風格呈現。
7.Plotly:是壹個基於Web構建可視化的工具箱，為壹些編程語言(包括Python)提供API。
8.Scikits:是Scikits。
Stack的附加軟件包是為圖像處理和機器學習輔助等特定功能而設計的。它基於SciPy構建，集成了高質量的代碼和良好的文檔，簡單高效，是使用Python進行機器學習的實際行業標準。
9.Theano:它是壹個Python軟件包，定義了類似NumPy的多維數組，以及數學運算和表達式。這個庫經過編譯，可以在所有架構上高效運行。
10，TensorFlow:是壹個用於數據流圖計算的開源庫，旨在滿足Google對訓練神經網絡的高需求，是基於神經網絡的機器學習系統DistBelief的繼任者，可以在大數據集上快速訓練神經網絡。
11，Keras:是壹個用Python編寫的開源庫，用於在高級接口上構建神經網絡。它易於理解，具有高級的可擴展性。
12，NLTK:主要用於符號學和統計自然語言處理(NLP)的共性任務，旨在促進NLP及相關領域(語言學、認知科學和人工智能等)的教學和研究。).
Gensim: 13是Python的開源庫，為向量空間模型和主題模型的工作提供了工具。這個庫是為高效處理大量文本而設計的，不僅可以用於內存處理，而且通過廣泛使用NumPy數據結構和SciPy操作，效率會更高。
…………