​​机器学习Python库是开发者构建智能模型的核心工具，其中NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch是应用最广的开源库，覆盖数据处理、经典算法到深度学习全流程。​​

1. ​​NumPy​​：基础科学计算库，支持高效多维数组运算，是机器学习数据处理的基石。其C语言优化实现大幅提升计算速度，适合矩阵操作和数学函数调用。
2. ​​Pandas​​：专为结构化数据设计，提供DataFrame和Series数据结构，简化数据清洗、分析和时间序列处理，常与NumPy配合使用。
3. ​​Scikit-learn​​：经典机器学习工具包，集成分类、回归、聚类等算法，适合中小规模数据挖掘。API设计简洁，文档丰富，是入门者的首选。
4. ​​TensorFlow​​：谷歌开发的深度学习框架，支持分布式训练和部署，擅长构建复杂神经网络。其静态计算图机制适合工业级应用。
5. ​​PyTorch​​：以动态计算图著称，研究场景中更灵活。Facebook推出的这一框架在学术界普及率高，支持快速原型设计和GPU加速。

其他重要库包括​​Keras​​（高层神经网络API，简化TensorFlow使用）、​​Matplotlib​​（数据可视化）、​​SciPy​​（科学计算扩展）等。

选择库时需结合项目需求：轻量级任务用Scikit-learn，深度学习优先TensorFlow或PyTorch。定期关注社区更新，例如TensorFlow 2.x的易用性改进或PyTorch的新特性。