117笔记问答1. NumPy：用于数值计算的库，提供了大量的数学函数和数组操作。
2. Pandas：用于数据处理和分析的库，提供了数据结构和函数，可以方便地对数据进行操作和处理。
3. Scikit-learn：用于机器学习的库，提供了各种机器学习算法和工具，可以用来构建和训练机器学习模型。
4. TensorFlow：由谷歌开发的深度学习库，可以用来构建神经网络模型。
5. Keras：建立在TensorFlow之上的深度学习库，提供了更高级的接口，使得构建神经网络模型更加简单。
6. Matplotlib：用于绘制图表和可视化数据的库，可以创建各种类型的图表，包括折线图、散点图等。
7. Seaborn：基于Matplotlib的数据可视化库，提供了更加美观和简单的API接口，可以快速创建各种漂亮的图表。
要使用这些库，您需要首先安装它们。您可以使用pip工具来安装这些库，例如：
```
pip install numpy pandas scikit-learn tensorflow keras matplotlib seaborn
```
一旦安装了这些库，您就可以在Python中导入它们并开始使用它们来处理数据和构建机器学习模型。例如：
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
```