Python中用于机器学习的库有很多，以下是一些流行和实用的库：
Scikit-learn
提供各种常用的机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类、降维等。
包含丰富的数据预处理、特征选择、模型选择和评估功能。
拥有完善的文档和丰富的API。
TensorFlow
由Google开发的开源深度学习库。
提供用于构建和训练深度神经网络的高级API。
支持分布式计算，具有高度灵活性和可扩展性。
PyTorch
由Facebook开发，另一个流行的深度学习库。
提供丰富的神经网络构建和训练工具。
支持动态图和静态图两种模式，便于开发和调试。
Keras
提供一个高层神经网络API，能够以TensorFlow, CNTK， 或者 Theano作为后端运行。
简化了深度学习模型的构建和训练过程。
Pandas
提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。
用于数据清洗和处理，尤其在数据预处理阶段特别有用。
NumPy
用于处理大型多维数组和矩阵的数值运算库。
许多其他机器学习库的基础，提供高效的数组操作和线性代数函数。
Matplotlib
用于创建二维图表和绘图的Python库。
可视化数据集、模型输出和其他与数据相关的信息。
Prophet
Facebook开源的时间序列预测工具库。
基于加性模型预测时间序列数据，适用于具有强烈季节性影响的数据。
CNTK
微软开发的统一深度学习工具包。
允许用户轻松实现和组合流行的模型类型，如前馈DNN、CNN和RNN/LSTM。
MXNet
深度学习框架，专为效率和灵活性而设计。
允许混合使用符号和命令式编程，提高效率和生产力。
Optuna
自动机器学习超参数调优工具。
使用贝叶斯优化算法自动调整超参数，提高模型性能。
选择哪个库取决于您的具体需求，例如，如果您需要快速原型设计或者处理结构化数据，可能会选择Scikit-learn或Pandas。如果您正在处理复杂的深度学习任务，可能会选择TensorFlow或PyTorch。