(Ⅰ)Python四个常用库
1. numpy：（Numeric Python 开源的 数值计算扩展。可用来存储和处理大型矩阵）
一个用python实现的 科学计算包。
包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。
提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。
2. pandas：（python的一个 数据分析包）
Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地 处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一
3. scrpy：（Scrapy Python 爬虫框架）
快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
4. matplotlib：（ 2D绘图库）
以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。
通过Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。
(Ⅱ)Python IDE开发工具
PyCharm
1. numpy：（Numeric Python 开源的 数值计算扩展。可用来存储和处理大型矩阵）
一个用python实现的 科学计算包。
包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。
提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。
2. pandas：（python的一个 数据分析包）
Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地 处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一
3. scrpy：（Scrapy Python 爬虫框架）
快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
4. matplotlib：（ 2D绘图库）
以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。
通过Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。
(Ⅱ)Python IDE开发工具
PyCharm