1. Web开发：Django和Flask是两个非常受欢迎的Web框架。Django是一个高级Web框架，鼓励快速开发和清晰的设计；而Flask是一个轻量级的Web应用框架，非常适合小型项目和API的开发。如果需要高性能的Web框架，可以考虑使用FastAPI。
示例代码：
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello, World!'
if __name__ == '__main__':
app.run()
2. 数据科学：Pandas是一个强大的数据分析和处理工具，可以轻松处理和操纵大量数据。NumPy是一个高性能的数学计算和矩阵操作库。SciPy是基于Python的数学、科学和工程计算库。
示例代码：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
'Age': }
df = pd.DataFrame(data)
# 计算平均年龄
mean_age = np.mean(df['Age'])
print('平均年龄:', mean_age)
3. 机器学习：scikit-learn是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具，提供了许多常用的机器学习算法和工具。TensorFlow是一个端到端的开源机器学习平台，可以构建和训练神经网络模型。Keras是一个高层次的神经网络API，可以运行在TensorFlow之上。
示例代码：
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=0)
# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集的标签
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print('准确率:', accuracy)
4. 数据可视化：Matplotlib是一个常用的数据可视化库，可以创建静态、动态和交互式图表。Seaborn是基于Matplotlib的高级绘图库，用于创建更吸引人的数据可视化。Plotly是一个提供交互式图表和数据可视化的Web服务。
示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 创建柱状图
x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y =
plt.bar(x, y)
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Bar Chart')
plt.show()
这只是一小部分Python库的示例，实际上还有很多其他流行的库可供选择。根据具体需求，可以选择适合自己的库来解决问题。希望这些示例对您有所帮助！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 全面且强大，厉害了 感谢分享 收藏起来慢慢看 学习了 学习学习 学习学习 收藏了 还有好多，后续再发呀 学不完，根本学不完 哇 收藏了 需要学习的越来越多啦 收藏了 收藏起来学习 感谢小甲鱼分享收藏了 收藏了 原来如此 感谢分享~ 感谢分享 已经收藏了
页:
[1]
2