Python未来可能会学习到的库

1. 其它格式数据的使用

   • Numpy 该包补充了Python数据类型的不足，多位数组，随机数等数值操作经常使用该类库，学习机器学习，深度学习等内容，需要补全该内容
   • Pandas 包，该包补充了许多的数据类型，用于机器学习与深度学习，其中Series替代了原有的字典，DataFrame使一个可以操作大量数据的类似于数据库的经典操作数据结构。Datetime包是为了扩展Python日期类型不足的包，包括非常多日期操作方法。

2. 可视化（通常情况下，选择Matplatlib+Seaborn 的方式制造美观的可视化图像）
   可视化包非常只多，选择一个适合的可视化包，对于帮助自己分析数据运行过程与结论是非常必要的，对于边写论文，提供图标也是必不可少的操作，因此，学习几款可视化界面包是非常必要的。

   • Matplatlib
   • Seaborn
   • Pandas
   • Bokeh
   • Vispy
   • Vega和gega-lite

3. 自然语言处理

   • 英文
     • NTLK
     • spaCy
   • 中文
     • pyn1pir(NLPIR汉语分词系统)
     • Jieba(中文分词工具)

4. 爬虫

   • 框架
     • scrapy
     • grab
     • pyspider
   • 协议
     • urllib
     • httplb2
     • socket
     • hyper

5. 数据统计

   • Statsmodels
   • statistics
   • SciKit-Learn

6. 机器学习

   • Scikit-Learn
   • Mlpy
   • TensorFlow
   • Keras/TensorFlow/Theano(深度学习)

7. 大数据处理

   • Spark
   • NoSql
     • Memcached
     • Redis
     • MongoDB
     • CouchDB
     • HBase
     • Cassandra