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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 系统学习库的问题，于是小编就整理了3个相关介绍 Python 系统学习库的解答，让我们一起看看吧。

python自带库有哪些？
Python有哪些不常见但好用的库？
python中的库能干什么？

python自带库有哪些？

Python自带的库通常包括一些基本的、常用的模块和函数，这些库在Python的标准安装中都会包含。以下是一些Python自带库的例子：
内置库：这些库是Python解释器的一部分，无需额外安装。包括re（正则表达式处理）、json（JSON数据格式处理）、time（时间处理）、random（随机数生成）、sys（系统相关操作）、os（操作系统相关操作）等。
第三方库：这些库通常需要额外安装，但它们也是Python生态系统的重要组成部分。例如，requests库用于发送HTTP请求，numpy库用于数值计算，pandas库用于数据处理，matplotlib和seaborn库用于数据可视化等。
以上只是Python自带库的一部分例子，实际上Python自带库非常丰富，涵盖了各种不同的应用领域。这些库可以帮助Python开发者更高效地编写代码、处理数据、开发应用程序等。

Python有哪些不常见但好用的库？

python第三方库众多，为我们提供了大量有用而又便捷的模块，这里简单介绍几个不常见，但使用起来非常方便的库，涉及可视化、数据处理、机器学习、金融财经、神经网络等9个方面，感兴趣的朋友可以自己尝试一下，主要内容如下：

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（图片来源网络，侵删）

1.可视化：不要一提起可视化库，就是matplotlib，其实除了matplotlib，seaborn和pyecharts这2个可视化库使用起来也非常方便，除了常见绘制的折线图、柱状图、饼状图外，还可以绘制箱型图、热力图、地图、地理坐标系图等，而且代码量更少，非常容易学习，绘制的图形更漂亮、美观：

2.数据处理：这里推荐一个库—pandas，专门用于数据处理分析，提供了大量用于数据处理的函数，对于常见的文件，像csv，excel等，都可以一行代码读写，使用起来非常方便，在金融数据分析和实验数据处理中经常会用到，是数据分析的一个利器：

3.金融财经数据：python专门有一个免费、开源的财经数据库—tushare，实现了股票等金融数据从***集、清洗到加工的全过程，能够为金融分析人员提供快捷、整齐、多样的金融数据，极大的减轻了分析人员数据的工作量，可以投入到更多精力到数据分析中：

（图片来源网络，侵删）

4.机器学习：随着机器学习的兴起，越来越多的人都想转入这个领域学习一下，其实python就有一个专门用于机器学习的库—scikit-learn，包括了常见的分类、回归、聚类、降维、模型选择等，对于初学者来说，是一个很不错入门机器学习的库，感兴趣的话，可以研究一下：

5.神经网络：说起神经网络，大部分人都会想起深度学习，首屈一指的就是谷歌的开源学习框架—tensorflow，被广泛的用于图像[_a***_]和语音识别等众多领域，对于广大科研人员来说，是一个非常不错的科研工具，除此之外，其实还有Theano和Keras这2个神经网络库，基于tensorflow，使用起来也非常方便：