collections：建立在列表、元組、字典和集合基礎上的加強版數據結構。

csv：處理用逗號分隔值的文件。

datetime, time：日期和時間操作。

decimal：定點或浮點運算，包括貨幣計算。

doctest：通過驗證測試或嵌入在docstring中的預期結果進行簡單的單元測試。

json：處理用于Web服務和NoSQL文檔數據庫的JSON（JavaScript Object Notation）數據。

math：常見的數學常量和運算。

os：與操作系統進行交互。

queue：一種先進先出的數據結構。

random：偽隨機數操作。

re：用于模式匹配的正則表達式。

sqlite3：SQLite關系數據庫訪問。

statistics：數理統計函數，如均值、中值、眾數和方差等。

string：字符串操作。

sys：—命令行參數處理，如標準輸入流、輸出流和錯誤流。

timeit：性能分析。

NumPy（Numerical Python）：Python沒有內置的數組數據結構。它提供的列表類型雖然使用起來更方便，但是處理速度較慢。NumPy提供了高性能的ndarray數據結構來表示列表和矩陣，同時還提供了處理這些數據結構的操作。詳細教程請戳????高能！8段代碼演示Numpy數據運算的神操作

SciPy（Scientific Python）：SciPy基于NumPy開發，增加了用于科學處理的程序，例如積分、微分方程、額外的矩陣處理等。scipy.org負責管理SciPy和NumPy。詳細教程請戳????3段極簡代碼帶你入門Python科學計算庫SciPy

StatsModels：為統計模型評估、統計測試和統計數據研究提供支持。

pandas：一個非常流行的數據處理庫。pandas充分利用了NumPy的ndarray類型，它的兩個關鍵數據結構是Series（一維）和DataFrame（二維）。詳細教程請戳????Pandas最詳細教程來了！

Matplotlib：可高度定制的可視化和繪圖庫。Matplotlib可以繪制正規圖、散點圖、柱狀圖、等高線圖、餅圖、矢量場圖、網格圖、極坐標圖、3D圖以及添加文字說明等。詳細教程請戳????Python實操：手把手教你用Matplotlib把數據畫出來

Seaborn：基于Matplotlib構建的更高級別的可視化庫。與Matplotlib相比，Seaborn改進了外觀，增加了可視化的方法，并且可以使用更少的代碼創建可視化。詳細教程請戳????數據可視化干貨：使用pandas和seaborn制作炫酷圖表（附代碼）

scikit-learn：一個頂級的機器學習庫。機器學習是AI的一個子集，深度學習則是機器學習的一個子集，專注于神經網絡。

Keras：最易于使用的深度學習庫之一。Keras運行在TensorFlow（谷歌）、CNTK（微軟的深度學習認知工具包）或Theano（蒙特利爾大學）之上。

TensorFlow：由谷歌開發，是使用最廣泛的深度學習庫。TensorFlow與GPU（圖形處理單元）或谷歌的定制TPU（Tensor處理單元）配合使用可以獲得最佳的性能。TensorFlow在人工智能和大數據分析中有非常重要的地位，因為人工智能和大數據對數據處理的需求非常巨大。本書使用TensorFlow內置的Keras版本。詳細教程請戳????TensorFlow是什么？怎么用？終于有人講明白了

OpenAI Gym：用于開發、測試和比較強化學習算法的庫和開發環境。

NLTK（Natural Language Toolkit）：用于完成自然語言處理（NLP）任務。

TextBlob：一個面向對象的NLP文本處理庫，基于NLTK和模式NLP庫構建，簡化了許多NLP任務。

Gensim：功能與NLTK類似。通常用于為文檔合集構建索引，然后確定另一個文檔與索引中每個文檔的相似程度。