摘要：Pandas核心特点：二维表格数据结构（DataFrame）、数据清洗利器、支持千万级数据处理典型场景：金融数据分析（股票数据清洗）、商业报表生成、缺失值处理杀手锏：pd.merge数据合并、groupby分组统计、时间序列分析2. NumPy3. Matp
1. Pandas
核心特点：二维表格数据结构（DataFrame）、数据清洗利器、支持千万级数据处理典型场景：金融数据分析（股票数据清洗）、商业报表生成、缺失值处理杀手锏：pd.merge数据合并、groupby分组统计、时间序列分析2. NumPy
3. Matplotlib
核心特点：绘图库鼻祖、高度定制化、学术论文首选典型场景：科研论文图表绘制、基础折线图/柱状图生成隐藏技能：plt.style.use('ggplot')一键切换绘图风格4. Seaborn
核心特点：基于Matplotlib的美化版、统计图表专精典型场景：数据分布可视化（热力图、密度图）、多变量关系分析特色功能：pairplot多变量关系矩阵、violinplot分布对比5. Plotly
6. Scikit-learn
核心特点：算法全家桶（分类/回归/聚类）、模型评估体系完善典型场景：入门级机器学习项目、快速验证算法效果核心价值：Pipeline构建机器学习流水线、GridSearchCV自动调参7. XGBoost
8. TensorFlow
核心特点：谷歌大脑出品、工业级部署能力、静态计算图典型场景：生产环境模型部署、移动端模型转化（TF Lite）生态优势：TensorBoard可视化、TPU硬件加速支持9. PyTorch
核心特点：动态计算图、学术界新宠、调试友好典型场景：科研实验（如Transformer）、模型快速迭代独特优势：torch.nn.Module模块化设计、与NumPy无缝衔接10. Keras
11. NLTK
核心特点：语言学资源库、教学研究导向典型场景：文本分词、词性标注、情感分析基础研究特色资源：包含50+语料库（如古腾堡计划电子书）12. spaCy
核心特点：工业级NLP工具、多语言支持、处理速度极快典型场景：实体识别（医疗/法律文本）、依存句法分析性能对比：比NLTK快10倍以上的分词速度13. Beautiful Soup
核心特点：HTML/XML解析专家、学习曲线平缓典型场景：静态网页数据提取（如新闻标题抓取）经典组合：配合requests库实现"请求-解析"完整链路14. Scrapy
来源：小唐同学的创意工坊
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