在Python中无论是在数据分析时还是在进行机器学习时都需要和大量的数据打交道，如果只是将数据输出出来的话不是很直观，这个时候就需要使用库来将数据进行模型建立以便于将数据的趋势和数据的情况更直观的展现出来。
（1）Tensorflow库：这个库是由谷歌开发并且推行的一个开源机器学习的库，它可以去生成数据流的图像，能够在网页上将机器学习的数据流和产生的结果进行可视化处理。然后生成一个类似于仪表盘一样的数据模型，对于数据的错误排查和分析都有很好的效果。
（2）Scikit Learn库：这个库可以说是很多人机器学习开始时使用的第一个库，它对于数据的处理提供了非常多的功能。例如数据聚类分析、模型选择、维度缩减、数据预处理等等非常好用而且实用的功能，使用这些功能就能够很轻松的将数据处理后转为合适的模型。
（3）PyTorch库：它是由知名社交网站Facebook所推出来的一个开源机器学习框架，它有很多内置函数以及丰富的应用程序接口可以协助开发者去建立数据模型。并且它是专门为python而开发的，对于python的适配性和兼容性都非常优秀。
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