python有6个包
numpy包：numpy数组切片的修改真接思想活动到原数组，可是列表对切片的修改不起作用到原数组。组建不同维度数组(1,10).reshape(3,3)
创建家族一个矩阵a，并对矩阵接受换算比较大(),大于，平均数()。也可以不按行去处理(axis1)，换算某行数据的最大，小于这些平均数。遍历数组前两行的第二列。三维是可以明白为一个数字组成的立方块。
numpy支持对不同维度数组的翻转等操作，阶乘，计算三角函数，多次方阶乘在内svd分解成等多种你的操作。在内随机函数模块。numpy.randommatplotlib：一次性处理数据可视化的包,依靠numpy强大的运算能力增强matplotlib可以使用；在用matplotlib画散点图步骤，第一种在用scatter(x,y),系统自动出现建立坐标系，第二种使用plot(x,y)系统确实是手动确立坐标系，plot函数默认画连线图。也很，scatter比plot更适合画散点图。
pandas是一个为可以解决python数据分析而得用包，可以快速构建数据结构。
scikit-learn国家建筑材料工业局sklearn,在导入数据包时不能在用importsklearn。
线性模型函数常规最小二乘函数拟合。推导n个参数教材习题解答填写的x值这些应该要输出的y。训练咨询参数的值，再用这个参数给出线性方程预测国家未知的东西y的值。函数调用方法，先创建一个引用，推导练习值。凭借训练模型去分析预测测试集。
kmeans:plot是做折线图，也可以做散点图；scatter一类做散点图。在数据处理的时候要比较明确变成数值型，要不会直接出现难言的感觉现象kmeans使用方法，首先创建战队kmeans模型，后再打开程序数据赶往数据分类结果。
request:网络爬虫去相关包，也可以阴险成浏览器，躲避服务器审查。
python的兴起主要注意是的原因近年来人工智能和ai的兴起，倒致这个沉眠了20年之久的语言渐渐地入眼人们的眼帘。若是python这么说火，这样的话我们这个可以拿它来做什么呢？下面我们来探讨一番下：
python
应用于web开发
python虽说说只是个脚本语言，不过他也可以不重新搭建web项目的，但是python后台直接连接数据库等又是极其的方便，是可以下降代码量。至于最近在web中都很流行的框架的或：django和flask，大都基于python框架得。这些框架会也让你对接前端的python开发后台效率双倍。这里给你个建议，这两个框架你选择的话，建议用flask，因为这个更加灵活，意见丰富化的定制。
数据科学
数据科学主要和三部分组成：机器学习、数据分析和数据可视化。python的兴起比较多是只不过数据科学这一块，凭借python参与大数据的分析，以及可视化是再比较适合但是的。再加之scipy、numpy、scikit-learn这三个数据包，更是有所的比较方便了不少。现在借用python做爬虫又是适宜的选择，虽说java都是可以能够做到，只不过java的api实在过于烦琐，反过来，借用python的话，这个可以都没有达到事半功倍的效果。
外，python还可以不用处写一些脚本，开发游戏，桌面应用等。不过，python可以开发很多东西，己知的，未知的领域将来都有可能会用到。是对python的未来我们那就要满怀欣喜和美好的憧憬。
以上那是我的回答，只希望能对你有所帮助。谢谢了。
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