以下为Python机器学习领域常用库的简要介绍，涵盖数据处理、模型训练与可视化等核心环节：
常用库分类 🧩
数据处理
- NumPy 📊 提供多维数组对象和基础数学函数
- Pandas 📋 支持结构化数据清洗与分析
- Scikit-learn 🧠 机器学习算法实现与评估工具
深度学习框架
- TensorFlow 🧠 张量计算库与AI模型开发平台
- PyTorch 🔧 动态计算图的深度学习框架
可视化工具
- Matplotlib 📈 绘制数据图表的底层库
- Seaborn 📊 基于Matplotlib的统计可视化库
学习建议 📚
- 先掌握 NumPy基础操作 再学习数据处理
- 通过 Scikit-learn实战案例 理解算法应用
- 深度学习推荐从 PyTorch入门教程 开始实践