1. TensorFlow：这是一个由Google开源的强大机器学库，适用于构建和训练各种深度学模型。它支持广泛的算法和模型，涵神经网络、卷积网络和循环网络，非常适合实行大规模的数据分析和复杂的图像识别任务。

2. PyTorch：由Facebook开发的开源深度学框架以其动态计算图和易用性著称。它提供了灵活的构建块，允研究人员快速原型设计并实现复杂的模型，广泛应用于计算机视觉、自然语言解决等领域。

3. Keras：这是一个高级神经网络API，旨在快速构建和迭代深度学模型。Keras提供了大量的预训练模型和层，可以轻松地实现图像识别、文本应对等任务，并且可以与TensorFlow和Theano等后端引擎无缝集成。

4. Scikit-learn：这是一个用于数据挖掘和数据分析的Python库，提供了广泛的机器学算法，包含分类、回归、聚类等。它非常适合初学者和专业人士，因为其简洁的API和丰富的文档。

5. NLTK：自然语言解决工具包（Natural Language Toolkit），是一个强大的Python库用于解决人类语言数据。它包含了大量的文本应对功能，如分词、词性标注、命名实体识别等是自然语言解决领域的常用工具。

6. OpenCV：开源计算机视觉库，适用于实时计算机视觉任务，如物体识别、面部识别、图像应对等。它提供了大量的图像解决和计算机视觉函数是实图像和视频分析的首选库。

7. Pandas：一个强大的数据分析库用于应对和清洗结构化数据。Pandas提供了数据框（DataFrame）对象，可以轻松地实数据操作、数据聚合和数据分析。

8. Matplotlib：一个用于生成高品质图形的Python库适用于数据可视化。它支持多种图表类型，如折线图、条形图、散点图等，是科学研究和数据展示的要紧工具。

9. Jupyter Notebook：一个交互式计算环境，允客户在单个文档中编写代码、文本、数学公式和图形。它非常适合数据清洗、转换、可视化和机器学模型开发。

10. spaCy：一个高性能的自然语言解决库，专注于构建信息提取、自然语言理解系统。spaCy提供了快速的文本分析能力，适用于大规模的数据应对任务。