Python机器学习库确实可以实现自动化。这些库提供了丰富的机器学习和数据科学功能，包括数据处理、模型训练、预测等，可以自动化地完成许多任务。
例如，在数据预处理阶段，可以使用pandas等库来自动化地清洗、转换和处理数据。在模型训练阶段，可以使用scikit-learn等库来自动化地选择模型、调整参数并训练模型。在预测阶段，可以使用这些库来自动化地使用训练好的模型进行预测。
此外，Python机器学习库还可以与其他工具和技术集成，实现更高级别的自动化。例如，可以使用自动化测试工具来自动化地测试机器学习模型的性能，或者使用持续集成/持续部署（CI/CD）工具来自动化地部署机器学习模型到生产环境中。
因此，Python机器学习库是实现自动化的有力工具，可以帮助用户更高效地处理数据和构建机器学习模型。