大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习常用的python库的，于是小编就整理了3个相关介绍机器学习常用的Python库的解答，让我们一起看看吧。
python中需要导入的库有哪些？
1.requests库
用一句话总结就是：每个Python程序员都应该有它，爬取数据必备！
2.scrapy
提取结构化数据而创建的一个爬虫框架，是目前python社区最流行的爬虫框架之一
3.wxPython
4.BeautifulSoup
5.Pygame
哪个程序员不喜欢玩游戏和写游戏？这个库会让你在开发2D游戏的时候如虎添翼
python的科学计算库有哪些？
NumPy：NumPy是Python科学计算的基础库之一，提供了大量的数学函数和操作，如数组计算、线性代数、傅里叶变换等。
SciPy：SciPy是一个用于科学和工程计算的库，基于NumPy，提供了更多的科学计算工具，如最优化、线性规划、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理等。
Matplotlib：Matplotlib是一个用于绘制数据可视化的库，可以创建各种类型的图表，如线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等。
Pandas：Pandas是一个用于数据分析和处理的库，可以处理各种类型的数据，如表格数据、时间序列数据、文本数据等，并提供了大量的数据处理和分析工具。
Numba：Numba是一个用于加速Python代码的库，可以对Python代码进行即时（JIT）编译，使得代码运行速度更快。
Cython：Cython是一个Python扩展语言，可以用于加速Python代码，也可以用于编写C扩展模块。
IPython：IPython是一个增强版的Python交互式shell，提供了大量的交互式特性，如自动补全、代码片段、魔法命令等。
Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一个Web应用程序，可以在其中编写和运行Python代码块，还可以添加文本注释和图形化输出，非常适合数据分析和可视化等任务。
在Python中很多高级库都是基本Numpy科学库去做的。之前如果用Python据进行操作，需要一行一行或者一个一个数据的去进行操作。
而在Numpy中，则是封装了一系列矩阵的操作：首先把数据转换成一系列矩阵的格式，然后再对矩阵进行操作。这样既高效，也省时。Numpy封装了一系列的函数函数，方便我们去操作矩阵。Numpy中一行代码就顶Python中十几行的代码。
pytest基础库有哪些？
pytest是Python的一种单元测试框架，与Python自带的unittest测试框架类似。Pytest使用依赖第三方库pytest，安装pytest: pip install -U pytest
pytest基础库[_a***_]pytest、pytest-xdist、pytest-cov、pytest-timeout、pytest-django等。其中，pytest是pytest框架的主要库，提供了丰富的命令行选项和插件机制，可以支持多种测试场景；
pytest-xdist可以实现分布式测试，加快测试速度；pytest-cov可以生成测试覆盖率报告；pytest-timeout可以限制测试用例的执行时间，避免死循环等问题；pytest-django提供了Django特定的测试支持。这些库都是pytest框架中不可或缺的组成部分，可以大大提升测试的效率和可靠性。
到此，以上就是小编对于机器学习常用的python库的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习常用的python库的3点解答对大家有用。
