Python 在数据处理、机器学习和自动化任务方面非常强大，它的库生态系统几乎涵盖了所有相关领域。我们将从以下几个部分来介绍 Python 中最常用的库：
- 数据处理库：Pandas、NumPy 等
- 机器学习库：Scikit-learn、TensorFlow、Keras 等
- 自动化与爬虫：Selenium、Requests、BeautifulSoup、Scrapy 等
1.1 Pandas
Pandas 是 Python 最流行的数据处理库之一，专门用于处理结构化数据（如表格、CSV 文件等）。它引入了两种主要的数据结构： 和 ，可以高效地进行数据操作。
Pandas 基本用法
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安装 Pandas：
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创建 DataFrame：
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读取和写入 CSV 文件：
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常见数据操作：
1.2 NumPy
NumPy 是 Python 的数值计算库，专门用于处理大规模的数组和矩阵运算。Pandas 底层数据结构基于 NumPy。
NumPy 基本用法
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安装 NumPy：
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创建数组：
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数组运算：
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数组统计：
1.3 数据可视化库：Matplotlib 与 Seaborn
Matplotlib 是一个基础的数据可视化库，Seaborn 则是在 Matplotlib 之上构建的更高级别的库，提供了更简洁美观的绘图接口。
- 安装 Matplotlib 和 Seaborn：
Matplotlib 示例
Seaborn 示例
2.1 Scikit-learn
Scikit-learn 是一个功能强大的机器学习库，包含了经典的机器学习算法、数据预处理工具和模型评估功能。它特别适合用来构建和训练传统机器学习模型，如回归、分类、聚类等。
- 安装 Scikit-learn：
Scikit-learn 基本用法
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加载数据集：
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训练模型：
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评估模型：
2.2 TensorFlow 和 Keras
TensorFlow 是一个流行的开源深度学习框架，Keras 是一个基于 TensorFlow 的高级神经网络库，提供了更加简洁的 API。它们被广泛用于构建和训练深度神经网络模型。
- 安装 TensorFlow 和 Keras：
TensorFlow/Keras 基本用法
- 构建简单的神经网络模型：
2.3 PyTorch
PyTorch 是另一个流行的深度学习框架，因其动态计算图和灵活性而受到研究人员的青睐。
- 安装 PyTorch：
PyTorch 示例
3.1 自动化工具
Selenium
Selenium 是一个自动化 Web 浏览器的工具，广泛用于自动化测试和 Web 爬虫。
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安装 Selenium：
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使用 Selenium 自动化浏览器操作：
3.2 网络请求库：Requests
Requests 是一个简单且功能强大的 HTTP 请求库，适合进行 API 请求和基本的 Web 爬取任务。
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安装 Requests：
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发送 HTTP 请求：
3.3 BeautifulSoup
**Beautiful
Soup** 是一个用于解析 HTML 和 XML 的库，通常与 Requests 搭配使用，适合抓取网页数据。
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安装 BeautifulSoup：
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解析网页并提取数据：
3.4 Scrapy
Scrapy 是一个用于构建强大 Web 爬虫的框架，适合大规模数据抓取任务。
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安装 Scrapy：
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Scrapy 基本示例：
进入项目目录后，编辑 目录中的爬虫脚本。
- 运行爬虫：
Python 拥有强大的库生态，涵盖了数据处理、机器学习、自动化以及 Web 爬虫等多个领域。你可以通过 Pandas 和 NumPy 高效处理数据，用 Scikit-learn 和 TensorFlow 构建机器学习模型，并通过 Selenium 和 Requests 等库实现 Web 自动化和爬虫任务。结合这些工具，可以轻松完成从数据采集到分析、建模和自动化的全流程。