从事Python开发，所从事的工作机会和工作岗位及工作内容可选择的余地很多，可从事大数据、数据分析师、人工智能工程师等方向，未来发展的空间大。也因为这个原因，很多同学开始了Python机器学习。Python机器学习库有很多，接下来给大家介绍3个比较受大家欢迎的。

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1.NumPy

当开始处理Python中的科学任务，Python的SciPyStack肯定可以提供帮助，它是专门为Python中科学计算而设计的软件集合(不要混淆SciPy库，它是SciPyStack的一部分，和SciPyStack的社区)这样我们开始来看一下吧。然而，SciPyStack相当庞大，其中有十几个库，我们把焦点放在核心包。

关于建立科学计算栈，很基本的包是Numpy(全称为NumericalPython)。它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。

2.SciPy

SciPy是一个工程和科学软件库。千锋Python机器学习讲师再次提醒，你需要理解SciPyStack和SciPy库之间的区别。

SciPy包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，从而它的数组大量的使用了NumPy的。它通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。SciPy的所有子模块中的功能都有详细的说明——又是一个SciPy非常有帮助的点。

3.Pandas

Pandas是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。Pandas是数据整理的完美工具。它设计用于迅速简单的数据操作，聚合和可视化。

现在是机器学习大受欢迎的时代，掌握好Python学习技术，大家就更可能在人工智能行业大展拳脚。所以，现在不学更待何时?