网硕互联帮助中心1. 核心数值计算与数据处理
NumPy：提供高性能的多维数组对象和数学函数，是几乎所有机器学习库的基础，用于数值计算、矩阵运算等底层操作。
Pandas：专注于结构化数据处理，提供 DataFrame 数据结构，方便进行数据清洗、转换、聚合和分析，是数据预处理的核心工具。
2. 机器学习算法库
Scikit-learn：包含了几乎所有经典的机器学习算法（如线性回归、决策树、SVM、随机森林、K-Means 等），提供统一的 API 接口，支持数据分割、特征选择、模型评估等完整流程，适合快速构建基线模型和中小型项目。
XGBoost/LightGBM/CatBoost：高性能的梯度提升树库，在分类、回归等任务中表现优异，尤其适合处理结构化数据，常用于竞赛和工业界。
3. 深度学习框架
TensorFlow：由 Google 开发的开源深度学习框架，支持静态计算图，适合构建复杂的神经网络模型（如 CNN、RNN、Transformer 等），扩展性强，适合生产环境部署。
PyTorch：由 Facebook 开发，采用动态计算图，灵活性高，调试方便，更受学术界青睐，适合快速原型开发和研究。
Keras：基于 TensorFlow/PyTorch 等后端的高层神经网络 API，语法简洁，适合快速搭建和训练深度学习模型，对初学者友好。
4. 数据可视化
Matplotlib：基础的绘图库，支持线图、散点图、直方图等多种图表，可高度定制化，适合生成 publication 级别的图形。
Seaborn：基于 Matplotlib，提供更美观的默认样式和高级统计绘图功能（如热图、小提琴图），适合数据分布和关系的可视化。
Plotly：支持交互式可视化，可生成动态图表、3D 图形等，适合构建仪表盘和 Web 应用中的可视化组件。
5. 自然语言处理（NLP）
NLTK：自然语言处理基础库，包含语料库、分词、词性标注、句法分析等工具，适合入门学习。
SpaCy：工业级 NLP 库，支持高效的分词、命名实体识别（NER）、依存句法分析等，模型训练和部署便捷。
Hugging Face Transformers：提供大量预训练的 NLP 模型（如 BERT、GPT、T5 等），支持文本分类、翻译、摘要等任务，开箱即用。
6. 计算机视觉（CV）
OpenCV：开源计算机视觉库，支持图像读取、预处理、特征提取、目标检测等，广泛应用于实时图像处理。
Pillow：Python 图像处理库，提供图像打开、裁剪、旋转、滤镜等基本操作，接口简单易用。
TorchVision/TensorFlow Datasets：分别与 PyTorch、TensorFlow 配套，包含常用的 CV 数据集（如 MNIST、CIFAR-10）和预训练模型（如 ResNet、VGG）。
7. 模型部署与优化
ONNX：开放神经网络交换格式，实现不同框架间的模型转换（如 PyTorch 转 TensorFlow），便于跨平台部署。
TensorRT：NVIDIA 的深度学习推理优化器，可加速模型在 GPU 上的推理速度，适合生产环境部署。
Flask/FastAPI：轻量级 Web 框架，用于将训练好的模型封装为 API 服务，实现模型的在线调用。
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