python中的多個包的用途
1、Numpy
Numpy提供了兩種基本的對象：ndarray和ufunc。ndarray是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc是能夠對數組進行處理的函數。
N維數組，一種快速、高效使用內存的多維數組，他提供矢量化數學運算。
可以不需要使用循環，就能對整個數組內的數據進行標准數學運算。
非常便於傳送數據到用低級語言編寫(C\C++)的外部庫,也便於外部庫以Numpy數組形式返回數據。
Numpy不提供高級數據分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy數組和面向數組的計算。
可以進行：
數組的算數和邏輯運算。
傅立葉變換和用於圖形操作的例程。
與線性代數有關的操作。 NumPy 擁有線性代數和隨機數生成的內置函數。
2、Scipy
Scipy是一款方便、易於使用、專門為科學和工程設計的Python包，它包括統計、優化、整合、線性代數模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等。
Scipy依賴於Numpy，並提供許多對用戶友好的和有效的數值例程，如數值積分和優化。
3、Pandas
Pandas是Python的一個數據分析包，Pandas最初被用作金融數據分析工具而開發出來，因此Pandas為時間序列分析提供了很好的支持。
Pandas是為了解決數據分析任務而創建的，Pandas納入了大量的庫和一些標准的數據模型，提供了高效的操作大型數據集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理數據的函數和方法。Pandas包含了高級數據結構， 以及讓數據分析變得快速、簡單的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy應用變得簡單。
@ 帶有坐標軸的數據結構，支持自動或明確的數據對齊。這能防止由於數據結構沒有對齊，以及處理不同來源、采用不同索引的數據而產生的常見錯誤。
@ 使用Pandas更容易處理丟失數據。
@ 合並流行數據庫（如：基於SQL的數據庫）
Pandas是進行數據清晰/整理的最好工具。
4、Matplotlib
Matplotlib是Python的一個可視化模塊，他能方便的只做線條圖、餅圖、柱狀圖以及其他專業圖形。 （2D繪圖庫）
使用Matplotlib，可以定制所做圖表的任一方面。他支持所有操作系統下不同的GUI后端，並且可以將圖形輸出為常見的矢量圖和圖形測試，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通過數據繪圖，我們可以將枯燥的數字轉化成人們容易接收的圖表。
Matplotlib是基於Numpy的一套Python包，這個包提供了吩咐的數據繪圖工具，主要用於繪制一些統計圖形。
Matplotlib有一套允許定制各種屬性的默認設置，可以控制Matplotlib中的每一個默認屬性：圖像大小、每英寸點數、線寬、色彩和樣式、子圖、坐標軸、網個屬性、文字和文字屬性。
5、Scikit-Learn
Scikit-Learn是基於Python機器學習的模塊，基於BSD開源許可證。
Scikit-Learn的安裝需要Numpy Scopy Matplotlib等模塊，Scikit-Learn的主要功能分為六個部分，分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇、數據預處理。
Scikit-Learn自帶一些經典的數據集，比如用於分類的iris和digits數據集，還有用於回歸分析的boston house prices數據集。該數據集是一種字典結構，數據存儲在.data成員中，輸出標簽存儲在.target成員中。Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的機器學習算法，
通過一個統一的接口來使用，Scikit-Learn有助於在數據集上實現流行的算法。
Scikit-Learn還有一些庫，比如：用於自然語言處理的Nltk、用於網站數據抓取的Scrappy、用於網絡挖掘的Pattern、用於深度學習的Theano等。
Python有着像Matlab一樣強大的數值計算工具包Numpy；有着繪圖工具包Matplotlib;有着科學計算工具包Scipy。
Python能直接處理數據，而Pandas幾乎可以像SQL那樣對數據進行控制。Matplotlib能夠對數據和記過進行可視化，快速理解數據。Scikit-Learn提供了機器學習算法的支持，Theano提供了升讀學習框架（還可以使用CPU加速）。
6、msgpack
用於序列化和反序列化
7、 urllib.request：
urllib2.urlopen()的使用，用來從網上獲取信息。
在python3中urllib和urllib2集合一個包了，就是urllib.request包。
import urllib.request resp=urllib.request.urlopen("http://www.baidu.com")
8、除了包外，還有模塊的應用（import、random、os、sys等）：
https://www.cnblogs.com/lx3822/p/9141512.html
參考：
https://blog.csdn.net/qq_26658517/article/details/80948722
https://blog.csdn.net/yen_csdn/article/details/53364305