python第三方庫眾多，為我們提供了大量有用而又便捷的模塊，這里簡單介紹幾個不常見，但使用起來非常方便的庫，涉及可視化、數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、金融財(cái)經(jīng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等9個方面，感興趣的朋友可以自己嘗試一下，主要內(nèi)容如下：

1.可視化：不要一提起可視化庫，就是matplotlib，其實(shí)除了matplotlib，seaborn和pyecharts這2個可視化庫使用起來也非常方便，除了常見繪制的折線圖、柱狀圖、餅狀圖外，還可以繪制箱型圖、熱力圖、地圖、地理坐標(biāo)系圖等，而且代碼量更少，非常容易學(xué)習(xí)，繪制的圖形更漂亮、美觀：

2.數(shù)據(jù)處理：這里推薦一個庫—pandas，專門用于數(shù)據(jù)處理分析，提供了大量用于數(shù)據(jù)處理的函數(shù)，對于常見的文件，像csv，excel等，都可以一行代碼讀寫，使用起來非常方便，在金融數(shù)據(jù)分析和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理中經(jīng)常會用到，是數(shù)據(jù)分析的一個利器：

3.金融財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)：python專門有一個免費(fèi)、開源的財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)庫—tushare，實(shí)現(xiàn)了股票等金融數(shù)據(jù)從采集、清洗到加工的全過程，能夠?yàn)榻鹑诜治鋈藛T提供快捷、整齊、多樣的金融數(shù)據(jù)，極大的減輕了分析人員獲取數(shù)據(jù)的工作量，可以投入到更多精力到數(shù)據(jù)分析中：

4.機(jī)器學(xué)習(xí)：隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的興起，越來越多的人都想轉(zhuǎn)入這個領(lǐng)域?qū)W習(xí)一下，其實(shí)python就有一個專門用于機(jī)器學(xué)習(xí)的庫—scikit-learn，包括了常見的分類、回歸、聚類、降維、模型選擇等，對于初學(xué)者來說，是一個很不錯入門機(jī)器學(xué)習(xí)的庫，感興趣的話，可以研究一下：

5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：說起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，大部分人都會想起深度學(xué)習(xí)，首屈一指的就是谷歌的開源學(xué)習(xí)框架—tensorflow，被廣泛的用于圖像識別和語音識別等眾多領(lǐng)域，對于廣大科研人員來說，是一個非常不錯的科研工具，除此之外，其實(shí)還有Theano和Keras這2個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，基于tensorflow，使用起來也非常方便：

6.詞云：這個大部分人即使沒聽過，也見過相關(guān)的圖片，即文字云，是以可視化的形式展現(xiàn)出文本中詞頻較高的文字，過濾掉低頻詞，以更直接、更直觀的方式將主要關(guān)鍵詞呈現(xiàn)在讀者眼前，是一個很不錯的文本可視化工具，感興趣的話，可以嘗試一下這個庫的使用—wordcloud：

7.游戲開發(fā)：python中專門有一個用于游戲開發(fā)的庫—pygame，對于想快速開發(fā)小型游戲的用戶來說，這是一個很不錯的選擇，像貪吃蛇、俄羅斯方塊等這些小型游戲，都可以快速開發(fā)，而且官方提供了非常豐富的示例，感興趣的讀者，可以研究使用一下，當(dāng)然，你也可以利用它來開發(fā)桌面GUI程序：

8.App開發(fā)：這里推薦一個快速開發(fā)應(yīng)用的跨平臺庫—kivy，只需編寫一套代碼，即可運(yùn)行在主流的操作平臺上，像Windows,OSX,Linux,Android,iOS等，使用起來非常方便，簡單易學(xué)、容易上手，對于想使用python開發(fā)安卓app的朋友來說，是一個很不錯的選擇：

9.視頻下載：這里推薦一個庫—you-get，可以免費(fèi)下載騰訊、優(yōu)酷、嗶哩嗶哩等視頻網(wǎng)站的視頻，只需簡單安裝，就能一鍵下載保存視頻，對于想免費(fèi)下載視頻、音頻文件的朋友來說，是一個很不錯的使用工具：

就分享這幾個庫吧，其實(shí)還有許多其他有用的庫，感興趣的朋友可以搜索一下，希望以上分享的內(nèi)容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。