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任何语言，使用函数都是模块化设计的充分必要条件
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这个题目很奇怪，因为他的问题是所有语言都有的，而不是python独有的
1、Scikit Learn
在沉溺于“深度学习”之前，所有人都应当从使用Scikit Learn来开启自己的机器学习之旅。Scikit Learn有六大主要模块，如下：
· 数据预处理
· 维度缩减
· 数据回归
· 数据分类
· 数据聚类分析
· 模型选择
只要能用好Scikit Learn，就已经算得上是一名优秀的数据科学家了。
2、Tensorflow
Tensorflow是由谷歌推出的开源机器学习库。它最受欢迎的功能便是Tensorboard上的数据流图像。
Tensorboard是一个基于网页自动生成的仪表盘，它将数据学习流和结果进行了可视化处理，这一功能对于排错和展示都十分有用。
3、 PyTorch
PyTorch是由Facebook发布的一个开源库，用作Python的公用机器学习框架。与Tensorflow相比，PyTorch的语句更加适用于Python。正因此，学习使用PyTorch也更加容易。
作为一个专注于深度学习的库，PyTorch还具有非常丰富的应用程序接口函数和内置函数来协助数据科学家更加快捷地训练自己的深度学习模型。
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简而言之，在python中，一个文件(以“.py”为后缀名的文件)就叫做一个模块，每一个模块在python里都被看作是一个独立的文件。模块可以被项目中的其他模块、一些脚本甚至是交互式的解析器所使用，它可以被其他程序引用，从而使用该模块里的函数等功能，使用Python中的标准库也是采用这种方法。