Python有許多強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，如Pandas和Numpy，幫助研究人員快速有效地處理大量的Cryo-EM圖像數(shù)據(jù)。

Python有許多優(yōu)秀的圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，如OpenCV和Scikit-image，幫助研究人員從復(fù)雜的Cryo-EM圖像中提取有用的信息。

Python有許多用于結(jié)構(gòu)建模和模擬的工具，如Rosetta和Molrep，這些工具幫助研究人員從Cryo-EM圖像中構(gòu)建出精確的生物大分子結(jié)構(gòu)模型。

Python的自然語(yǔ)言處理庫(kù)，如NLTK和Spacy，幫助開(kāi)發(fā)人員創(chuàng)建出能夠理解和回用戶(hù)問(wèn)題的智能客服系統(tǒng)。

Python的數(shù)據(jù)分析能力幫助水處理公司監(jiān)控和優(yōu)化他們的運(yùn)營(yíng)過(guò)程，通過(guò)預(yù)測(cè)設(shè)備故障或優(yōu)化能源使用來(lái)降低成本。

Python的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)幫助商標(biāo)注冊(cè)代理公司自動(dòng)搜索和收集有關(guān)商標(biāo)信息，提高工作效率。