Python需要安装的库根据应用场景不同而有所差异，以下是核心库分类及安装建议：

一、基础科学计算库

• NumPy ：处理多维数组和矩阵运算，提供数学函数接口。

• Pandas ：数据分析核心库，支持数据清洗、转换和存储（DataFrame/Series）。

二、数据可视化工具

• Matplotlib ：绘制折线图、散点图、柱状图等，支持高度定制化。

• Seaborn （可选）：基于Matplotlib的统计可视化库，简化复杂图表制作。

三、机器学习框架

• Scikit-learn ：包含分类、回归、聚类等算法，支持模型训练与评估。

• TensorFlow/Keras （可选）：深度学习框架，适用于神经网络构建。

四、网络请求与数据处理

• requests ：简化HTTP请求，常用于数据爬取。

• BeautifulSoup ：解析HTML/XML文档，适合网页数据抓取。

五、地理空间分析

• osgeo ：Open Source Geospatial Foundation库，支持地理空间数据处理。

六、其他常用库

• TensorFlow/PyTorch （可选）：深度学习框架。

• TA-Lib （技术分析）：需单独安装C语言库及Python绑定。

安装建议

1. 使用虚拟环境 ：通过venv或conda创建独立环境，避免库版本冲突。

2. 检查兼容性 ：安装前确认库与Python版本及操作系统匹配。

3. 在线编辑器支持 ：如Google Colab预装了NumPy、Pandas等常用库，可直接使用。

以上库可根据项目需求选择安装，建议优先通过pip或conda管理依赖。