Python库中包含了许多类，这些类用于不同的功能和应用领域。以下是一些常用的Python库及其主要类：
NumPy
`ndarray`：快速高效的多维数组对象。
数学函数：对数组执行元素级计算和数学运算。
数据集操作：读写硬盘上的基于数组的数据集。
线性代数和傅里叶变换：提供线性代数运算和傅里叶变换功能。
随机数生成：生成随机数。
Pandas
`DataFrame`：二维表格型数据结构，用于数据清洗和分析。
`Series`：一维数组，与`DataFrame`配合使用。
Matplotlib
`pyplot`：提供各种绘图功能，如折线图、散点图、直方图等。
scikit-learn
包含多种机器学习算法，如分类、回归、聚类等。
`Model`：机器学习模型的基类。
`Pipeline`：数据预处理和模型训练的流程管理。
TensorFlow
`Tensor`：用于表示张量数据的类。
`Graph`：定义计算图的类。
`Session`：执行计算图的类。
Keras
`Model`：构建神经网络模型的类。
`Layer`：神经网络层的基类。
`Model`：封装了前向传播和反向传播算法的类。
Requests
`Session`：管理HTTP连接的类。
`Request`：封装HTTP请求的类。
Pillow
`Image`：处理图像数据的类。
SciPy
包含多个子模块，如`optimize`、`integrate`、`interpolate`、`special`等，用于科学计算中的各种问题。
urllib
`Request`：创建HTTP请求的类。
`urlopen`：打开URL并读取内容的类。
requests
`Session`：管理HTTP连接的类。
`Request`：封装HTTP请求的类。
copy
提供对复合对象进行浅拷贝和深拷贝的功能。
pickle
用于序列化和反序列化Python对象。
这些库中的类提供了丰富的功能，使得Python在数据科学、机器学习、网络编程、图像处理等多个领域都有强大的应用能力。