Python拥有丰富的库函数，涵盖数据处理、机器学习、Web开发、自动化等多个领域。其中NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、Django、Flask等是使用最广泛的库，能高效解决各类编程问题。
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数据处理与分析
- NumPy：提供高性能的多维数组计算功能，是科学计算的基础库。
- Pandas：专为数据清洗、分析和处理设计，支持DataFrame结构，适合结构化数据处理。
- SciPy：基于NumPy，提供科学计算、优化、信号处理等高级功能。
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数据可视化
- Matplotlib：Python最基础的绘图库，支持折线图、散点图、柱状图等多种图表。
- Seaborn：基于Matplotlib，提供更美观的统计图表，适合数据探索分析。
- Plotly：支持交互式可视化，适合动态数据展示和Web应用。
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机器学习与AI
- Scikit-learn：涵盖分类、回归、聚类等经典机器学习算法，适合入门和实践。
- TensorFlow：谷歌开发的深度学习框架，适合构建神经网络和大规模模型训练。
- PyTorch：由Facebook推出，动态计算图设计更灵活，深受研究人员喜爱。
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Web开发
- Django：全功能Web框架，内置ORM、模板引擎，适合快速开发企业级应用。
- Flask：轻量级框架，灵活易扩展，适合小型项目和API开发。
- FastAPI：高性能API框架，支持异步请求，适合微服务和高并发场景。
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自动化与爬虫
- Requests：简洁易用的HTTP请求库，适合网页数据获取。
- BeautifulSoup：HTML/XML解析库，配合Requests实现网页内容提取。
- Selenium：模拟浏览器操作，适合动态网页爬取和自动化测试。
Python的库函数仍在不断更新，开发者可根据需求选择合适的工具，提升开发效率。
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