1. Seaborn库

   它是Python中另一个非常有用的数据可视化库。Seaborn库构建在Matplotlib之上，并提供许多高级数据可视化功能。 Seaborn库可以用于绘制各种图表，如矩阵图、网格图、回归图等

2. Numpy Numpy是一个Python库，提供了多维数组对象（ndarray）以及用于处理这些数组的函数。它是数据科学和机器学习领域最常用的库之一。Numpy提供了高效的数组操作和数学函数，使得在Python中进行数值计算更加简单和高效。

3. Pandas Pandas 是一个开源的、用于数据处理和分析的 Python 库。它建立在 NumPy 库的基础之上，提供了高效的数据结构和数据分析工具，让数据的操作变得更加简单和高效。

4. Matplotlib Matplotlib 是 Python 中最常用的数据可视化库，它可以帮助用户创建各种高质量的静态、动态以及交互式的可视化图表。它能够生成包括折线图、柱状图、散点图、饼图、等高线图等多种类型的图表，以直观地展示数据和数据之间的关系。

5. Scikit - Learn 是一个用于机器学习的 Python 库，它提供了大量用于分类、回归、聚类、降维等多种机器学习任务的算法和工具。它具有简单易用、高效、丰富的文档和大量示例等优点，在数据挖掘、数据分析和人工智能领域广泛应用。

6. PyTorch PyTorch 是另一个广受欢迎的深度学习框架。它以其动态计算图和简洁的 API 而受到青睐，使得用户能够更直观地构建和调试深度学习模型。PyTorch 在学术研究和工业界的应用也越来越广泛，尤其在研究新的深度学习算法和快速实验方面表现出色。

7. TensorFlow TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，最初由 Google 开发。它提供了一个灵活的计算图模型，用于构建和训练各种深度学习模型，如神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。TensorFlow 支持在多种设备（如 CPU、GPU）上进行高效的计算，并且具有高度的可扩展性。

8. XGBoost 是另一个非常流行的梯度提升库。它以其强大的性能、可扩展性和鲁棒性而闻名。XGBoost 在处理结构化数据方面表现出色，支持多种语言，并且拥有丰富的参数设置，使得用户可以根据具体的应用场景和数据特点进行精细的模型调优。

9. LightGBM LightGBM 是一个快速、高效的梯度提升框架，用于机器学习中的分类、回归等任务。它采用了直方图算法等优化技术，在处理大规模数据集时具有高效的训练速度和较低的内存占用优势。与传统的梯度提升算法相比，LightGBM 能够更快地收敛，并且可以处理各种类型的数据。

10. Statsmodels Statsmodels 是一个用于统计建模和计量经济学的 Python 库。在机器学习中，它可以帮助我们进行统计分析，如假设检验、线性回归分析等，以更好地理解数据的统计特性。

相关链接

https://stackabuse.com/seaborn-library-for-data-visualization-in-python-part-1/