最初，Python社区仿照Matlab开发了类似的数学分析库，主要包括 NumPy和SciPy来处理数据，Matplotlib实现数据可视化。大多数Python数学和算法领域的应用都广泛地将其作为基本的程序库。很快，为了适应处理大规模数据的需求，Python在此基础上开发了Scikit-Learn机器学习算法库(网址: http://scikit-learn.org/stable/)；同时，还提供了深度学习算法库 Theano(网址: http://deeplearning.net/software/theano/)，并支持GPU运算。迄今为止，Python已经可以完整地提供基于C/C++的全部机器学习开发包，而且都是开源版的，有兴趣的朋友还可以下载源码包学习。后面的章节将详细讲解这些库的使用，这里就不再赘述了。

除此之外，Python也提供了大量的常用程序库，例如数据库API(MysqlDB)、GUI图形界面库(WxPython)、高并发协程库(gevent)、中文分词库(jieba)等外部库。所有这些库可以从下面两个网址查询到：

官方下载地址：https://pypi.python.org/pypi

非官方下载地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

最值得称道的是，这些算法库不仅安装非常简便，而且均提供32位和64位两个版本，并分别支持2.6，2.7，3.3，3.4不同版本的Python应用。

安装顺序与步骤：

Python算法库的安装非常简单:

执行C:\Python64\Scripts\pip install库名(小写字母不加后缀)

Python 算法库的安装顺序:

1.Numpy

2.Scipy

3.Matplotlib

4.Scikit-Learn

上述每个库安装完成后，都会提示如下信息：

Successfully installed xxx(库名)

Cleaning up..

表示此库安装成功。