88. PIL/Pillow
- 类型：第三方库
- 描述：PIL是一个常用的图像读取、处理和分析的库，提供了多种数据处理、变换的操作方法和属性。PIL仅支持到2.7版本且已经很久没有更新，一群志愿者基于PIL发布了新的分支Pillow。Pillow同时支持Python2和Python3并且加入很多新的功能
- 推荐度：★★
89. OpenCV
- 类型：第三方库
- 描述：OpenCV是一个强大的图像和视频工作库。它提供了多种程序接口，支持跨平台（包括移动端）应用。OpenCV的设计效率很高，它以优化的C / C 编写，库可以利用多核处理。除了对图像进行基本处理外，还支持图像数据建模，并预制了多种图像识别引擎，如人脸识别
- 推荐度：★★★
90. scikit-image
- 类型：第三方库
- 描述：scikit-image（也称skimage）是一个图像处理库，支持颜色模式转换、滤镜、绘图、图像处理、特征检测等多种功能
- 推荐度：★★
91. imageop
- 类型：Python标准库
- 描述：Python自带的函数，对图像基本操作，包括裁剪、缩放、模式转换
- 推荐度：★
92. colorsys
- 类型：Python标准库
- 描述：Python自带的函数，实现不同图像色彩模式的转换
- 推荐度：★
93. imghdr
- 类型：Python标准库
- 描述：Python自带的函数，返回图像文件的类型
- 推荐度：★
音频处理主要适用于基于声音的处理、分析和建模，主要应用于语音识别、语音合成、语义理解等。
94. TimeSide
- 类型：第三方库
- 描述：TimeSide是一个能够进行音频分析、成像、转码、流媒体和标签处理的Python框架，可以对任何音频或视频内容非常大的数据集进行复杂的处理
- 推荐度：★★★
95. audiolazy
- 类型：第三方库
- 描述：audiolazy是一个用于实时声音数据流处理的库，支持实时数据应用处理、无限数据序列表示、数据流表示等
- 推荐度：★★
96. pydub
- 类型：第三方库
- 描述：pydub支持多种格式声音文件，可进行多种信号处理（例如压缩、均衡、归一化）、信号生成（例如正弦、方波、锯齿等）、音效注册、静音处理等
- 推荐度：★★★
97. audioop
- 类型：Python标准库
- 描述：Python自带的函数，可实现对声音片段的一些常用操作
- 推荐度：★★
98. tinytag
- 类型：第三方库
- 描述：tinytag用于读取多种声音文件的元数据，涵盖MP3、OGG、OPUS、MP4、M4A、FLAC、WMA、Wave等格式
- 推荐度：★★
99. aifc
- 类型：Python标准库
- 描述：Python自带的函数，读写AIFF和AIFC文件
- 推荐度：★
100. sunau
- 类型：Python标准库
- 描述：Python自带的函数，读写Sun AU文件
- 推荐度：★
101. wave
- 类型：Python标准库
- 描述：Python自带的函数，读写WAV文件
- 推荐度：★★
102. chunk
- 类型：Python标准库
- 描述：Python自带的函数，读取EA IFF 85块格式的文件
- 推荐度：★
103. sndhdr
- 类型：Python标准库
- 描述：Python自带的函数，返回声音文件的类型
- 推荐度：★
104. ossaudiodev
- 类型：Python标准库
- 描述：该模块支持访问OSS（开放声音系统）音频接口
- 推荐度：★★★
数据挖掘、机器学习和深度学习等是Python进行数据建模和挖掘学习的核心模块。
105. Scikit-Learn
- 类型：第三方库
- 描述：scikit-learn（也称SKlearn）是一个基于Python的机器学习综合库，内置监督式学习和非监督式学习机器学习方法，包括各种回归、聚类、分类、流式学习、异常检测、神经网络、集成方法等主流算法类别，同时支持预置数据集、数据预处理、模型选择和评估等方法，是一个非常完整、流行的机器学习工具库
- 推荐度：★★★
106. TensorFlow
- 类型：第三方库
- 描述：TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用 TensorFlow
- 推荐度：★★★
107. NuPIC
- 类型：第三方库
- 描述：NuPIC是一个以HTM（分层时间记忆）学习算法为工具的机器智能平台。NuPIC适合于各种各样的问题，尤其适用于检测异常和预测应用
- 推荐度：★★★
108. PyTorch
- 类型：第三方库
- 描述：PyTorch是FaceBook推出的深度学习框架，它基于Python（而非lua）产生，它提供的动态计算图是显著区别于Tensorflow等其他学习框架的地方。
- 推荐度：★★
109. Orange
- 类型：第三方库
- 描述：Orange通过图形化操作界面，提供交互式数据分析功能，尤其适用于分类、聚类、回归、特征选择和交叉验证工作
- 推荐度：★★★
110. theano
- 类型：第三方库
- 描述：Theano是非常成熟的深度学习库。它与Numpy紧密集成，支持GPU计算、单元测试和自我验证
- 推荐度：★★★
111. Keras
- 类型：第三方库
- 描述：Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，能够运行在TensorFlow或者Theano之上，它的开发重点是实现快速实验
- 推荐度：★★
112. neurolab
- 类型：第三方库
- 描述：Neurolab是具有灵活网络配置和Python学习算法的基本神经网络算法库。它包含通过递归神经网络（RNN）实现的不同变体，该库是同类RNN API中最好的选择之一
- 推荐度：★★
113. PyLearn2
- 类型：第三方库
- 描述：PyLearn2是基于Theano的深度学习库，它旨在提供极大的灵活性，并使研究人员可以进行自由可控制，参数和属性的灵活、开放配置是亮点
- 推荐度：★★★
114. OverFeat
- 类型：第三方库
- 描述：OverFeat是一个深度学习库，主要用于图片分类、定位物体检测
- 推荐度：★★
115. Pyevolve
- 类型：第三方库
- 描述：Pyevolve是一个完整的遗传算法框架，也支持遗传编程
- 推荐度：★★
116. Caffe2
- 类型：第三方库
- 描述：Cafffe2也是FaceBook推出的深度学习框架，相比于PyTorch 更适合于研究，Caffe2 适合大规模部署，主要用于计算机视觉，它对图像识别的分类具有很好的应用效果
- 推荐度：★★
数据可视化主要用于做数据结果展示、数据模型验证、图形交互和探查等方面。
117. Matplotlib
- 类型：第三方库
- 描述：Matplotlib是Python的2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成多种高质量图形
- 推荐度：★★★
118. pyecharts
- 类型：第三方库
- 描述：基于百度Echarts的强大的可视化工具库，其提供的图形功能众多，尤其对于复杂关系的展示能力较强
- 推荐度：★★★
119. seaborn
- 类型：第三方库
- 描述：Seaborn是在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，它可以作为Matplotlib的补充
- 推荐度：★★★
120. bokeh
- 类型：第三方库
- 描述：Bokeh是一种交互式可视化库，可以在WEB浏览器中实现美观的视觉效果
- 推荐度：★★★
121. Plotly
- 类型：第三方库
- 描述：Plotly提供的图形库可以进行在线WEB交互，并提供具有出版品质的图形，支持线图、散点图、区域图、条形图、误差条、框图、直方图、热图、子图、多轴、极坐标图、气泡图、玫瑰图、热力图、漏斗图等众多图形
- 推荐度：★★★
122. VisPy
- 类型：第三方库
- 描述：VisPy是用于交互式科学可视化的Python库，旨在实现快速，可扩展和易于使用
- 推荐度：★★
123. PyQtGraph
- 类型：第三方库
- 描述：PyQtGraph是一个建立在PyQt4 / PySide和numpy之上的纯Python图形和GUI库，主要用于数学/科学/工程应用
- 推荐度：★★
124. ggplot
- 类型：第三方库
- 描述：ggplot是用Python实现的图形输出库，类似于 R中的图形展示版本
- 推荐度：★★★
交互学习和集成开发主要用来做Python开发、调试和集成之用，包括Python集成开发环境和IDE。
