1、格雷米是一个基于Python的机器学习框架，它可以帮助开发者快速地构建、训练和部署机器学习模型。格雷米提供了各种各样的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等等。此外，格雷米还提供了一些方便的工具，如数据预处理、模型评估等。
1、Numpy库 是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。Pandas库 是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。
2、Pandas Pandas是一个Python库，提供了高级的数据结构和各种分析工具。该库的一大特色是能够将相当复杂的数据操作转换为一两个命令。Pandas提供了很多内置的方法，用于分组、过滤和组合数据，还提供了时间序列功能。所有这些方法的执行速度都很快。
3、又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发。只支持Python x，且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况，现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本。
4、Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初使用用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。
1、它们的功能覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域。第三方模块可以使用Python或者C语言编写。SWIG，SIP常用于将C语言编写的程序库转化为Python模块。Boost C++ Libraries包含了一组函式库，Boost.Python，使得以Python或C++编写的程式能互相调用。
2、aiohttp：是纯粹的异步框架，同时支持HTTP客户端和服务端，可以快速实现异步爬虫，并且其中的aiohttp解决了requests的一个痛点，它可以轻松实现自动转码，对于中文编码就很方便了。asks：Python自带一个异步的标准库asyncio，但这个库很多人觉得并不好用，而里面的ask则是封装了curio和trio的一个http请求库。
3、还提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。matplotlib matplotlib是最流行的用于绘制图表和其他二维数据可视化的Python库。它最初由John D.Hunter（JDH）创建，目前由一个庞大的开发团队维护。它非常适合创建出版物上用的图表。
4、简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。易维护：风格清晰划强制缩进。
5、sys 库一般用来访问和修改系统相关信息，比如查看 python 版本、系统环境变量、模块信息和 python 解释器相关信息等等。os操作系统接口模块。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式，比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等。re正则表达式操作。