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人人都在媒体平台据说过Python，那么Python库都有哪些呢？Python常用库包含图像处理，文件处理，大内容与科学较量，游戏与多媒体，打胎智能与呆板学习，内容库等等。要知道Python的大多数呆板学习库都依赖于这两个模块，Scipy和Numpy常常是合并使用的。pycuda/opencl，GPU高性能并发较量。python实现的是阐发平台，内容统计，类似于R语言。以Matplotlib和NumPy为根蒂，它主要用于内容阐发以及内容可视化，其内容布局DataFrame和R语言中的data.frame类似，稀奇是对具有本身的时序内容阐发机制的DataFrame来说，稀奇常好。
贸易智能(BI)，Pandas的收集接口。Blaze，NumPy和Pandas的大内容接口。SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具箱，它包括了优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解以及其它科学与工程中常用的较量模块。
它的功能类似于MATLAB，Scilab和GNUOctave软件。Python的大多数呆板学习库都依赖于这两个模块，Numpy和Scipy常常合并使用。ScientificPython是一组Python法式模块，用于科学较量，包含几何(矢量、张量、变换、矢量和张量场)，四元数，自动求导，(线性)插值，多项式，根蒂统计学，非线性最小二乘拟合，单元单子较量，Fortran兼容文本格式，通过VRML的3D表现，以及两个Tk小工具，分别用于绘制线图和3D网格模型。
另外还有与netCDF、MPI和BSPlib库的接口。科学较量库NumPy供应了矩阵、线性代数、傅立叶变换等，以及最常用的N维数组对象。
NumPy供应了两个根基对象：
N-dimensionalarrayobject)和ufunc(universalfunctionobject)。
ndarray是一个用于存储单一内容类型的多维数组，ufunc是一个函数，它能够处理该数组。
较量包最优化，可进行线性计划，二次计划，半正定计划等的较量。
科学较量速率优化编译器。Pymvpa2，一个Python工具包，为大内容集供应统计学阐发，供应一个机动的可扩展框架。
其主要功能有分类、回来、特性选择、导入输出、可视化等，还供应了复杂收集优化软件包。Zipline，生意算法的函数库
PyDy，Python动态建模函数库。
SymPy，符号数字的Python库。statsmodels，Python的统计建模和计量经济学。
astropy，天文学界的Python库。
orange，橙色，内容挖掘，内容可视化，通过可视化编程或Python剧本学习机阐发。
RDKit，化学信息学和呆板学习的软件。
OpenBabel，巴贝尔，开放的化学工具箱。
cclib，化学软件包的较量函数库。
Biopython，免费的生物较量工具包。
bccb，生物阐发相关的代码集。bcbio-nextgen，供应完全自动化、高通量、测序阐发的工具包。
visvis，可视化较量模块库，可进行一维到四维内容的可视化。
MapReduce是Google提出的一个软件[架构]，用于大规模内容集（大于1TB）的并行运算。
概念“Map（映射）”和“Reduce（归纳）”，及他们的主要思惟，都是从函数式编程语言借来的MapReduce函数库。Framworks
andlibrariesforMapReduce.，PySpark，[Spark]的Python
API。dpark，Spark的Python克隆，Python中的MapReduce框架。luigi，为批量工作，创建复杂的管道。mrjob，运行在[Hadoop]，或亚马逊收集服务的，MapReduce工作。
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