Python 是一種高級編程語言，廣泛應用于各種領域。Python 的強大之處在于其擁有豐富的庫，這些庫可以幫助程序員高效地完成各種任務。下面介紹一些 Python 的常用庫。

Numpy

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr)

Numpy 是 Python 中用于數值計算的重要庫。它可以處理多維數組，提供了許多數學函數，并且速度快。上面的代碼演示了如何使用 Numpy 創建一個一維數組。

Pandas

import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [20, 25, 18]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Pandas 是一個用于數據處理和分析的庫。它可以處理各種不同格式的數據，并提供了許多實用的功能。上面的代碼演示了如何使用 Pandas 創建一個數據框（DataFrame）。

Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]
plt.plot(x, y)
plt.show()

Matplotlib 是一個用于繪圖的庫。它可以繪制各種類型的圖形，包括線圖、散點圖、柱狀圖等。上面的代碼演示了如何使用 Matplotlib 繪制一個簡單的線圖。

Scikit-learn

from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = [[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]
y = [2, 3, 3, 4]
reg = LinearRegression().fit(X, y)
print(reg.coef_)

Scikit-learn 是一個用于機器學習的庫。它提供了許多機器學習算法和工具，包括分類、回歸、聚類等。上面的代碼演示了如何使用 Scikit-learn 進行回歸分析。

以上介紹了 Python 的一些常用庫，這些庫涵蓋了不同領域的應用。掌握這些庫可以讓程序員更快地完成各種任務，提高工作效率。