Python 是一种高级编程语言，各种开源库和包，尤其是 NumPy、pandas、Matplotlib、Scikit-learn 和 TensorFlow等等, 为数据科学家和 AI 工程师提供了许多强大而方便的编程工具，以用于各种任务。

一、Python下的包都存在哪里

Python 中安装的所有包都被保存在各种文件夹中，以供您使用和操作。包含库的文件夹称为模块。

在 Python 中，安装和使用库有三种主要方式：

1. 系统默认的安装目录。
2. 虚拟环境目录。
3. 您自己的项目目录。

默认情况下，Python 的包被存储在 :

 C:UsersUserNameAppDataLocalProgramsPythonPython38-32Libsite-packages 

二、查看Python下的包

使用 Python 自带的 pip 工具可以快速地查看到你到底安装了哪些包，你可以在命令行中输入如下命令来列出 Python 已经安装的所有包：

 pip list 

这个命令会出现所有安装在Python中的Packages。

三、查看Python包的版本号

通过 pip 命令可以查看已安装包的版本号，使用如下命令：

 pip freeze 

其中，第一个包名后面跟着 == 和包的版本号，用于指定库的版本。

你也可以使用版本号，直接指定某个版本的库进行使用，例如：

 pip install pandas==0.24 

四、安装Python包

要在 Python 中安装包，您需要使用 pip 工具。pip 是 Python 的默认包管理器，它能够轻松地将包安装到您的项目中，并管理其版本和依赖项。

例如，要安装名为 NumPy 的包，请通过以下命令运行：

 pip install numpy 

如果你需要下载指定版本的 numpy，你需要指定版本号，例如：

 pip install numpy==1.19.3 

五、虚拟环境管理Python的包

在默认情况下，Python 会将所有包安装在全局环境中，这意味着您对包的版本和依赖项的更改会影响所有其他 Python 应用程序。

为了避免这个问题，Python 提供了一个虚拟环境机制，它可以为每个项目创建一个独立的环境，您可以在其中安装和管理应用程序需要的特定版本的库和包。

要创建和管理虚拟环境，您可以使用像 conda、pipenv 和 virtualenv 等工具。

结语

通过本文，您应该对 Python 下的包在哪有了进一步的了解，对于学习Python机器学习的朋友，也将有所帮助。值得注意的是，尽管 Python 中有数千个第三方包和库，但不推荐一次安装所有的包，也不需要这样做。始终选择适合您当前项目和工作流程的包和库。