Code Interpreterでは、標準ライブラリ以外にも多数のライブラリが使えます。
つまりそれだけ多彩な処理が可能になるというわけです。
Code Interpreterで使えるライブラリは？
Code Interpreterの使い方はこちら。
Code Interpreterは、Pythonを使っていますが、ライブラリも使えるので、かなり多方面な処理が可能です。
では実際どんなライブラリがあるのでしょう。
以下記事はCode Interpreterに質問して生成された文章に、人間とよばれるもの（投稿者）が一部加筆・修正したものです。
また、スクレイピングなどは、アップしたファイルに対して可能で、ネット接続で読み込んだりは現時点では対応してないものと思われます。「Requests」は一応あるんですけど...。
BeautifulSoup
ウェブサイトのスクレイピングを行います。
HTMLやXMLファイルからデータを抽出するためのライブラリ。
Bokeh
対話的なデータビジュアライゼーションライブラリ。
ウェブブラウザで表示できる高度な対話的なプロットを作成します。
Flask and Django
Pythonでウェブアプリケーションを開発するためのフレームワーク。
Flaskは軽量でシンプル、Djangoはより強力で機能が豊富です。
Gensim
大規模なテキストコーパスを扱うためのライブラリ。トピックモデリング、ドキュメントインデキシングなどの機能を提供します。
Keras
ニューラルネットワークを構築し、訓練するための高レベルAPI。TensorFlowの上に構築されています。
NumPy
数値計算を行うためのライブラリ。大量のデータを扱うための強力なN次元配列オブジェクトを提供します。
Matplotlib
描画やデータ視覚化のためのライブラリ。静的、アニメーション、対話的なプロットを生成します。
NLTK (Natural Language Toolkit)
自然言語処理（NLP）のためのライブラリ。テキスト分析、文書分類、感情分析など、言語データの処理に使用されます。
OpenCV
コンピュータビジョンのためのライブラリ。画像処理、特徴抽出、物体検出など、ビジョンタスクのための強力なツールを提供します。
Pandas
データ分析と操作のためのライブラリ。NumPyに基づいており、データフレームという強力なデータ構造を提供します。
SciPy: 科学技術計算をサポートするためのライブラリ。数値積分、最適化、統計などを含むモジュールを提供します。
PIL/Pillow
画像処理のためのライブラリ。画像の読み込み、変換、保存など、様々な画像操作を行うことができます。
Plotly
対話的なグラフとデータビジュアライゼーションを作成するためのライブラリ。静的なmatplotlibのプロットに加えて、ユーザーがマウスで操作できる対話的なプロットを作成できます。
Pygame
ゲーム作成のためのライブラリ。シンプルな2Dゲームを作成するためのモジュールが含まれています。
pytest
テストコードを書くためのライブラリ。単体テストや機能テストをサポートし、コードの品質を確保します。
Requests
HTTPリクエストを送信するためのライブラリ。GETやPOSTリクエストを行い、Webサイトからデータを取得することができます。
Seaborn
Matplotlibに基づくデータ視覚化ライブラリ。より美しいスタイルと複雑な視覚化を提供します。
Scikit-Learn
機械学習のためのライブラリ。分類、回帰、クラスタリング、次元削減などのアルゴリズムを提供します。
Scrapy
ウェブスクレイピングとウェブクローリングのための強力なフレームワーク。
大規模なデータ収集タスクに適しています。
Selenium
ウェブブラウザの自動化ツール。テストを自動化したり、JavaScriptを使用してページを操作するウェブスクレイピングに役立ちます。
spaCy
自然言語処理（NLP）のライブラリ。NLTKよりも性能が高く、生産環境での使用に適しています。
SQLAlchemy
PythonでSQLデータベースを操作するためのライブラリ。データベースへのクエリをPythonコードで書くことができます。
TensorFlow and PyTorch
深層学習フレームワーク。
ニューラルネットワークの設計と訓練を支援します。
Tkinter
Pythonの標準GUIライブラリ。ボタンやフレーム、テキストなど簡単なデスクトップアプリケーションを作成するのに適しています。
ただこれでウィンドウUIまで作ってくれるのか、気になるところ。
