當然有！在科學計算、機器學習、圖像處理等領域，scikit-learn、scikit-image（skimage）、SciPy、OpenCV 是非常重要的庫，但它們不是唯一的。以下是一些與它們類似或互補 的項目，按照用途分類列出：
庫名 簡介 適用場景 XGBoost 高性能梯度提升樹（GBDT）庫 結構化數據建模、Kaggle比賽常用 LightGBM 微軟出品的快速GBDT實現 大規模訓練、速度優先 CatBoost Yandex出品，支持類別特征的GBDT 類別數據很多的場景 TensorFlow Google推出的深度學習框架 復雜神經網絡建模 PyTorch Facebook開發，動態圖計算框架 學術研究、CV/NLP Statsmodels 專注于統計建模 回歸分析、時間序列 H2O.ai 分布式機器學習平臺 企業級自動建模
庫名 簡介 功能 NumPy 數值計算核心庫 向量、矩陣、廣播、FFT 等 SciPy 構建于 NumPy 之上 優化、積分、微分方程、信號處理等 SymPy 符號計算（代數計算） 解方程、化簡、符號微分等 Numba JIT 編譯器加速 NumPy 代碼 性能提升，寫原生 Python 即可 CuPy NumPy 的 GPU 版本 GPU 上加速矩陣計算 Theano（已停更） 數學表達式的編譯器 TensorFlow 的前身
庫名 簡介 優勢 scikit-image 基于 NumPy 的圖像處理庫 與 Python 科學堆棧無縫集成 OpenCV (cv2) 全功能計算機視覺庫 圖像、視頻、攝像頭、實時CV Pillow (PIL) 圖像讀寫和簡單操作 輕量且適合初學者 imageio 讀寫圖像/視頻/GIF等 與 Pillow 類似，更通用 PyTorch torchvision 深度學習圖像預處理和模型 與 PyTorch 一起用 Albumentations 圖像增強庫 數據增強功能強大，CV比賽常用 SimpleITK 醫學圖像處理 支持 DICOM、NIfTI 等格式
庫名 簡介 場景 Pandas 表格數據處理核心庫 數據清洗、分析 Dask 并行化的 Pandas/Numpy 處理超大數據集 Polars Rust 編寫的 DataFrame 庫 更快的列式處理 Vaex 內存外 DataFrame 用于十億行數據分析 PyArrow Apache Arrow 的 Python 實現 高效序列化、支持共享內存
庫名 簡介 statsmodels.tsaARIMA, SARIMA 等 Prophet Facebook 出品的時間序列預測庫 tsfresh 時間序列特征自動提取 sktime scikit-learn 風格的時間序列庫
庫名 簡介 Auto-sklearn 自動調參、特征工程、模型選擇 TPOT 基因算法搜索模型流程 H2O AutoML 企業級 AutoML FLAML 微軟的輕量化 AutoML
工具 用途 joblib模型存儲、并行計算 matplotlib, seaborn, plotly可視化 mlflow機器學習實驗管理 optuna, ray[tune]超參數優化 huggingface/transformersNLP 模型庫（BERT、GPT等）
)
)
