了解Python代码所依赖的库对于开发者、维护人员以及学习者来说都非常重要，这有助于理解代码的功能、查找错误、优化性能以及更新和升级代码，要确定Python代码所使用的库，可以采用以下几种方法：
1、阅读代码注释和文档
通常，开发者会在代码中添加注释来说明所使用的库及其功能，如果代码有相关的文档，也可以查阅文档来了解所需的库，详细阅读代码注释和文档，有助于快速了解项目所依赖的库。
2、查看导入语句
Python代码通常在文件开头使用import语句导入所需的库，通过检查这些导入语句，可以明确了解代码所依赖的库。
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression
上述代码表明，该文件依赖于numpy、pandas和scikit-learn库中的linear_model模块。
3、使用代码分析工具
有许多代码分析工具可以帮助我们了解Python代码所依赖的库，Pydeps是一个可视化Python项目依赖关系的工具，通过输入项目路径，Pydeps可以生成一个依赖关系图，清晰地展示出各个库之间的关系，还可以使用Spyder、PyCharm等集成开发环境（IDE）的代码分析功能，快速了解项目所依赖的库。
4、运行代码并观察提示信息
将代码在本地环境中运行，有时会出现缺少库的提示信息，根据提示信息，可以了解到缺失的库，并安装相应的库以解决依赖问题，当运行以下代码时：
from tensorflow.keras import layers
如果本地环境中没有安装tensorflow库，Python解释器会提示“ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'”，这样，我们就可以知道需要安装tensorflow库。
5、检查requirements.txt文件
在许多Python项目中，开发者会提供一个名为requirements.txt的文件，列出项目所需的库及其版本，通过查看这个文件，可以快速了解项目所依赖的库。
numpy==1.18.1 pandas==1.0.3 scikit-learn==0.22.2
上述文件表明，项目需要安装numpy、pandas和scikit-learn三个库，并指定了对应的版本。
6、与项目开发者或维护者沟通
如果以上方法都无法确定代码所依赖的库，可以尝试联系项目开发者或维护者，他们通常会提供关于项目依赖的详细信息，帮助我们了解所需的库。
了解Python代码所依赖的库对于代码的分析、维护和学习都具有重要意义，通过阅读代码注释、查看导入语句、使用代码分析工具、运行代码观察提示信息、检查requirements.txt文件以及与项目开发者或维护者沟通，我们可以有效地确定代码所使用的库。