Numpy

NumPy库是Python中一个广泛使用的数学库，主要用于处理多维数组和矩阵。它提供了许多用于数组操作的功能，包括数组创建、索引、切片、广播、数学运算、统计分析等。NumPy库还提供了许多用于数组操作的函数，如sum、mean、median、var等。

NumPy库的主要作用是提供一种高效的方式来处理多维数组和矩阵，使得在Python中进行科学计算变得更加方便和高效。它还提供了许多用于数据分析和机器学习的工具，如线性代数、傅里叶变换、随机数生成等。因此，NumPy库在Python科学计算领域中扮演着重要的角色。

pandas

用于数据处理和分析的库，特别是处理表格数据。

Matplotlib

Matplotlib是一个功能强大、易于使用、灵活多样的绘图库，被广泛应用于科学、工程、金融等领域的数据可视化。
Matplotlib是一个Python 2D绘图库，用于生成各种类型的图形，如线图、散点图、柱状图、饼图等。它最初由John D.Hunt开发，并在2003年作为matplotlib.sourceforge.net网站的一部分发布。在2011年，Matplotlib被移植到Python的NumPy库中，并成为其一部分。

Matplotlib的主要作用是可视化数据和科学计算的结果。它提供了丰富的绘图函数和选项，可以轻松地定制图形的外观和行为。Matplotlib还支持交互式绘图，可以通过鼠标和键盘来控制图形的显示和操作。

Matplotlib还支持多种坐标系，包括直角坐标系、极坐标系和球面坐标系。它还支持多种数据类型，如数组、矩阵、张量等。此外，Matplotlib还提供了许多辅助函数和工具，如颜色映射、坐标轴设置、图例生成等，以帮助用户更好地理解和呈现数据。

Seaborn

Seaborn 库是一个基于 matplotlib 的 Python 可视化库，主要用于创建各种类型的统计图表和信息可视化，包括折线图、直方图、热力图、散点图、气泡图、小提琴图等。Seaborn 的设计目的是提供一个简单易用的接口，使得数据科学家和分析师可以更轻松地创建美观且具有信息量的图表。

Scikit-learn

Scikit-learn是一个用于Python编程语言的机器学习库。它提供了大量的监督和无监督学习算法，以及数据处理、模型选择和评估等功能。

Keras

Keras 库的作用是提供一个简洁、易用的高层神经网络 API，能够快速地将用户的想法实现为结果。它基于 Python 编写，并基于 TensorFlow、Theano 和 CNTK 后端进行运算。Keras 支持 CNN 和 RNN 等神经网络结构，并且具有高度模块化、极简和可扩展特性，便于用户进行快速实验和原型设计。

OpenCV

OpenCV 库的作用是提供图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。它是一个开源的跨平台软件库，可以运行在 Linux、Windows、Android 和 MacOS 等操作系统上。OpenCV 提供了丰富的功能，例如图像读取、显示、保存、转换、滤波、边缘检测、特征提取、目标检测、跟踪、识别等，广泛应用于计算机视觉领域的各种应用开发。