哪些 Python 库和工具在人工智能领域被广泛应用

    核心库：
        numpy：用于科学计算的基础库，提供了高效的多维数组操作和数学函数。
        scipy：提供了丰富的科学计算算法和工具，如优化、线性代数、积分等。
        pandas：用于数据分析和处理的强大库，提供了数据结构和数据操作功能。
        matplotlib：用于数据可视化的库，可绘制各种类型的图表。
    机器学习库：
        scikit-learn：提供了广泛的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类等。
        xgboost：一种高效的梯度提升树算法库，常用于分类和回归问题。
        lightgbm：基于梯度提升决策树的库，具有高效、快速的特点。
        catboost：一种基于梯度提升决策树的库，适用于大规模数据集。
        eli5：用于解释机器学习模型的库，帮助理解模型的决策过程。
    深度学习库：
        tensorflow：由 Google 开发的深度学习框架，具有广泛的应用和强大的功能。
        pytorch：由 Facebook 开发的深度学习框架，在研究和开发中受到广泛欢迎。
        keras：基于 tensorflow 或 theano 的深度学习库，提供了高层的 API，易于使用。
        mxnet：一种灵活高效的深度学习框架，支持多种编程语言。
    自然语言处理库：
        nltk：自然语言处理工具包，提供了丰富的文本处理功能和语料库。
        spacy：高效的自然语言处理库，提供了词法分析、句法分析等功能。
        gensim：用于主题建模和文本相似度计算的库。
        textblob：提供了简单的文本处理和分析功能，如词性标注、情感分析等。
    计算机视觉库：
        opencv：开源的计算机视觉库，提供了图像和视频处理的功能。
        scikit-image：图像处理算法的集合，提供了图像滤波、分割等功能。
        tensorflow object detection api：用于目标检测的库，基于 tensorflow 框架。

这只是人工智能领域中 Python 库和工具的一部分，实际上还有许多其他的库和工具可供选择，具体的使用取决于项目的需求和个人偏好。