Python中有许多包，以下是一些常用的Python包及其用途：
NumPy
科学计算基础包，支持高维数组和矩阵运算，提供丰富的数学函数库。
Pandas
数据分析库，基于NumPy，提供高效的DataFrame数据结构，适合数据清洗、分析与展示。
Matplotlib
绘图库，支持多种输出格式，可以生成图形、直方图、散点图等多种图表。
Requests
HTTP客户端库，用于发送HTTP请求，功能强大且易于使用。
Openpyxl
处理.xlsx结尾的Excel文件。
Pandas-log
提供Pandas基本操作的反馈，如.query、.drop、.merge等。
Knockknock
通知机器学习模型训练状态或崩溃的包，支持电子邮件、Slack、Microsoft Teams等多种通知渠道。
tqdm
在迭代或循环中显示进度条的包。
Urllib3
Python的HTTP客户端，提供线程安全、连接池、客户端SSL/TLS验证等功能。
Six
Python 2和3的兼容性库，支持可同时运行在Python 2和3上的代码库。
QScintilla
QScintilla2是连接编译器和Python的接口，是Eric等IDE的前置组件。
IPython
Python的交互式编程工具，提供丰富的交互式功能。
Glances
查看系统状态信息的工具。
PyQtgraph
GUI图形库，用于创建交互式图表。
SIP
Python调用C/C++库的必备模块。
Pygments
语法高亮显示库，用于代码的美化显示。
Scikit-learn
机器学习库，提供各种机器学习算法和工具。
TensorFlow
深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。
PyTorch
另一个深度学习框架，同样用于构建和训练神经网络模型。
BeautifulSoup
网页解析库，用于从网页中提取数据。
以上只是Python众多包中的一部分，Python的生态系统非常丰富，几乎涵盖了所有领域，从数据分析到机器学习，从网络编程到图形界面设计等。您可以根据自己的需求选择合适的包进行使用