1、NumPy库：NumPy是Python的一个核心库，用于处理大量的数值数据。它提供了多维数组对象以及各种派生对象，如掩码数组和矩阵。NumPy也包含大量用于数学、逻辑运算和线性代数等的函数。由于其高效的内存管理和计算能力，它广泛用于数据分析、机器学习等领域。Pandas库：Pandas是一个强大的数据处理和分析工具。
2、PyTorch：用于大规模机器学习。其他常用库 BeautifulSoup：用于解析HTML。Pillow：用于图像处理。matplotlib：用于可视化。如何安装Python库？要安装Python库，可以使用以下步骤：打开终端或命令提示符。确保已安装Python。使用pip命令安装库：pip install[库名称]。
3、Requests：Requests是Python中常用的库之一，用于HTTP协议的网络爬取和数据提取。它易于学习和使用，因此越来越多的开发者开始尝试使用它。BeautifulSoup：BeautifulSoup是一个功能强大的爬取HTML和XML数据的Python库。
NumPy库：NumPy是Python的一个核心库，用于处理大量的数值数据。它提供了多维数组对象以及各种派生对象，如掩码数组和矩阵。NumPy也包含大量用于数学、逻辑运算和线性代数等的函数。由于其高效的内存管理和计算能力，它广泛用于数据分析、机器学习等领域。Pandas库：Pandas是一个强大的数据处理和分析工具。
Numpy：Numpy是Python中常见的一个用于数组处理的库，它支持多维数组及矢量化计算。Numpy的广泛使用是因为它提供了高效的数学函数。Pandas：Pandas是基于Numpy的一个开源数据分析Python库，它提供了快速、灵活且富于表现性的数据结构，使您能够轻松地操作数列及数据框架。
Urllib3 （93亿次下载）： 作为Python HTTP客户端，它扩展了标准库的功能，是许多依赖于网络请求库的基础。 Six （32亿次下载）： 提供Python 2与3的兼容性，帮助代码在两个版本间无缝运行，尽管Python 2已不再支持。
Python常用的数据库有： SQLite：轻量级数据库管理系统。内置于Python中，无需单独安装，适合小型项目和数据存储。主要用于嵌入式的场景中。由于SQLite具有无配置、速度快的特点，适用于移动应用及桌面应用等场景。此外，它还支持SQL语言用于数据处理。 MySQL：开源的关系型数据库管理系统。
sys：通常用于命令行参数的库 sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器，也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数，比如说Python运行所能占据的内存和CPU，Python所要扫描的路径等。
Python库非常多，这里为大家简单列举一些：数据处理 Numpy：用于科学计算和数组操作。Pandas：用于数据帧和时间序列操作。Scikit-learn：用于机器学习和数据挖掘。web开发 Flask：用于创建微框架web应用程序。Django：用于创建全栈web应用程序。Requests：用于发送HTTP请求和抓取网页。
Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初使用用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。
Numpy：Numpy是Python中常见的一个用于数组处理的库，它支持多维数组及矢量化计算。Numpy的广泛使用是因为它提供了高效的数学函数。Pandas：Pandas是基于Numpy的一个开源数据分析Python库，它提供了快速、灵活且富于表现性的数据结构，使您能够轻松地操作数列及数据框架。
Pandas Pandas是一个Python库，提供了高级的数据结构和各种分析工具。该库的一大特色是能够将相当复杂的数据操作转换为一两个命令。Pandas提供了很多内置的方法，用于分组、过滤和组合数据，还提供了时间序列功能。所有这些方法的执行速度都很快。
Matplotlib 是最流行的用于绘制数据图表的 Python 库。IPython IPython 是 Python 科学计算标准工具集的组成部分，是一个增强的 Python Shell，目的是提高编写、测试、调试 Python 代码的速度。主要用于交互式数据处理和利用matplotlib 对数据进行可视化处理。
pandas是基于NumPy的一个Python数据处理库，主要用于数据分析。它包含两个核心数据结构：Series与DataFrame。Series是类似于NumPy的一维数组，具有数据与索引，便于数据处理。将Python数组转换为Series：只需使用pandas.Series（）函数，传入数组参数即可。
基准电压源 Vref 是给测量电路（如 A/D芯片）做测量标尺的微功率电压源，Vref 的数值越精确，温度稳定性越好，A/D 转换精度越高。
年相对价位指标（RPY），它表示的是当日的 收盘价 相对于过去一 年内最高价和最低价的相对位置。比如，某支 股票 过去一年中最高价 20元，最低价10元，现价位15元，则RPY为50%。
RPY值是表示飞行器三个方向（横滚、俯仰、偏航）转动的程度，它是航空领域中一种常见的表述方式。RPY值是以角度为单位计算的，通常用于描述飞行器的姿态和动态，对于航空事故的调查和飞行控制都是至关重要的指标。
