围绕Python人工智能核心场景，最热门的第三方库可分为4大类，覆盖从数据处理到模型落地全流程：
1. 机器学习核心库（算法实现）
Scikit-learn：AI入门首选，封装了所有基础机器学习算法（分类、回归、聚类），API简单，适合快速验证模型。
XGBoost/LightGBM：工业界“顶流”梯度提升树库，处理结构化数据（如表格数据）效果远超传统算法，竞赛/业务落地必用。
2. 深度学习框架（神经网络）
TensorFlow：谷歌出品，生态最完善，支持从研发到工业级部署（移动端、云端），适合大型项目。
PyTorch：Facebook开发，灵活性拉满，代码更直观，是科研、学术界及初创公司的首选框架。
Keras：基于TensorFlow的高层API，用几行代码就能搭神经网络，纯新手友好。
3. 计算机视觉（CV）
OpenCV-python：CV领域“基础设施”，处理图像读取、裁剪、滤波等基础操作，所有视觉任务的起点。
YOLOv8（Ultralytics库）：实时目标检测“王者”，能快速识别图像/视频中的物体（人、车、动物等），落地性极强。
Pillow：轻量级图像处理库，比OpenCV更简洁，适合快速做图像格式转换、简单特效。
4. 自然语言处理（NLP）
Transformers（Hugging Face）：NLP“瑞士军刀”，一键调用GPT、BERT、LLaMA等大模型，支持文本生成、翻译、情感分析。
NLTK：NLP入门经典库，包含分词、词性标注、语法分析等基础工具，适合打基础。
spaCy：工业级NLP库，处理速度比NLTK快，支持多语言，适合实际项目中的文本预处理。