Python是一種流行的數(shù)據(jù)科學(xué)語(yǔ)言，具有廣泛的數(shù)據(jù)分析和處理功能。以下是常用的Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)和模塊：
NumPy：用于處理大型多維數(shù)組和矩陣的庫(kù)。
Pandas：基于NumPy的數(shù)據(jù)分析庫(kù)，用于處理和分析大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
Matplotlib：用于繪制圖表和可視化數(shù)據(jù)的庫(kù)。
Seaborn：基于Matplotlib的庫(kù)，用于創(chuàng)建更高級(jí)別的圖表和可視化數(shù)據(jù)。
SciPy：科學(xué)計(jì)算庫(kù)，提供了各種統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化、線性代數(shù)和信號(hào)處理函數(shù)。
Scikit-learn：用于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的庫(kù)。
Statsmodels：用于統(tǒng)計(jì)建模和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的庫(kù)。
TensorFlow：用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的庫(kù)。
Keras：基于TensorFlow的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，提供了一組易于使用的高級(jí)API。
PyTorch：用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的庫(kù)，也可以作為NumPy的替代品使用。
這些庫(kù)和模塊提供了各種工具和函數(shù)，使Python成為了一個(gè)非常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算平臺(tái)。
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