numpy是构建科学计算 stack 的最基础的包。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。该库还提供了 numpy 数组类型的数学运算向量化，可以提升性能，从而加快执行速度。
2、scipy
scipy 是一个工程和科学软件库， 包含线性代数、优化、集成和统计的模块。scipy 库的主要功能建立在 numpy 的基础之上，它通过其特定的子模块提供高效的数值例程操作。scipy 的所有子模块中的函数都有详细的文档，这也是一个优势。
3、pandas
pandas是一个 python 包，旨在通过「标记(labeled)」和「关系(relational)」数据进行工作，简单直观。pandas 是 data wrangling 的完美工具。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化。
4、seaborn
seaborn 主要关注统计模型的可视化;这种可视化包括热度图(heat map)，可以总结数据但也描绘总体分布。seaborn 基于 matplotlib，并高度依赖于它。
5、bokeh
bokeh是一个很好的可视化库，其目的是交互式可视化，不过这个库独立于 matplotlib，它通过现代浏览器以数据驱动文档(d3.js)的风格呈现。
6、scikits
scikits 是 scipy stack 的附加软件包，专为特定功能(如图像处理和辅助机器学习)而设计。其中最突出的一个是 scikit-learn。该软件包构建于 scipy 之上，并大量使用其数学操作，是使用 python 进行机器学习的实际上的行业标准。
7、theano
theano 是一个 python 包，它定义了与 numpy 类似的多维数组，以及数学运算和表达式。该库是经过编译的，使其在所有架构上能够高效运行。这个库最初由蒙特利尔大学机器学习组开发，主要是为了满足机器学习的需求。
8、keras
keras是一个使用高层接口构建神经网络的开源库，它是用 python 编写的。它简单易懂，具有高级可扩展性。keras 极其容易上手，而且可以进行快速的原型设计，足以用于严肃的建模。
9、gensim
gensim是一个用于 python 的开源库，实现了用于向量空间建模和主题建模的工具。gensim 实现了诸如分层 dirichlet 进程(hdp)、潜在语义分析(lsa)和潜在 dirichlet 分配(lda)等算法，还有 tf-idf、随机投影、word2vec 和 document2vec，以便于检查一组文档(通常称为语料库)中文本的重复模式。
10、scrapy
scrapy 是用于从网络检索结构化数据的爬虫程序的库。它现在已经发展成了一个完整的框架，可以从 api 收集数据，也可以用作通用的爬虫。该库在接口设计上遵循著名的 don』t repeat yourself 原则——提醒用户编写通用的可复用的代码，因此可以用来开发和扩展大型爬虫。
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