Python中常用的函数库有哪些？

Python中有许多常用的函数库，可以帮助我们进行各种各样的任务，包括数据处理、科学计算、机器学习和网络编程等。下面是一些常用的函数库：

1. NumPy：用于进行数值计算和科学计算的函数库，提供了一个强大的多维数组对象和各种数学函数。

2. Pandas：用于数据分析和处理的函数库，提供了数据结构和数据分析工具，可以轻松地处理和操纵数据。

3. Matplotlib：用于绘制图表和可视化数据的函数库，提供了大量的绘图函数，可以创建各种类型的图表，如折线图、散点图和直方图等。

4. Scikit-learn：用于机器学习的函数库，提供了许多机器学习算法和工具，如分类、聚类、回归和特征选择等。

5. TensorFlow：用于深度学习的函数库，提供了一个灵活和高性能的深度学习框架，可以用于构建和训练各种类型的神经网络模型。

6. Keras：基于TensorFlow或Theano的深度学习框架，提供了一种快速构建神经网络模型的方式，简化了深度学习模型的构建和训练过程。

7. OpenCV：用于计算机视觉和图像处理的函数库，提供了许多图像处理函数和算法，可以进行图像读取、处理、分析和识别等。

8. Requests：用于发送HTTP请求和处理HTTP响应的函数库，提供了一个简单和直观的API，可用于处理Web服务和API。

9. BeautifulSoup：用于解析HTML和XML文档的函数库，提供了一种简单和灵活的方式，可以快速提取所需的数据。

10. Django：用于Web开发的函数库，提供了一个高级和完整的Web开发框架，可以轻松地构建和管理复杂的Web应用程序。

11. Flask：用于Web开发的微型函数库，提供了一种简单和灵活的方式，可以快速构建和部署Web应用程序。

12. Scrapy：用于Web爬虫和数据提取的函数库，提供了一个高性能和可扩展的框架，可以轻松地从网页中提取所需的数据。

13. NLTK：用于自然语言处理和文本分析的函数库，提供了各种算法和工具，可用于处理文本、分析语义和构建文本分类器等。

14. Statsmodels：用于统计建模和统计测试的函数库，提供了各种统计模型和统计检验方法，可用于分析数据和进行统计推断。

15. NetworkX：用于图论和网络分析的函数库，提供了一种灵活和高性能的方式，可以构建、分析和可视化各种类型的网络和图。

以上只是一些常用的函数库，Python还有许多其他有用的函数库可供选择，可根据需要选择合适的函数库来解决不同的问题。