在Python中，有許多常用的數(shù)據(jù)分析工具和模塊可供使用。以下是一些常見的Python數(shù)據(jù)分析工具和模塊：

　　1. NumPy：NumPy是Python科學(xué)計算的基礎(chǔ)庫，提供了多維數(shù)組對象和各種數(shù)學(xué)函數(shù)，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和執(zhí)行數(shù)值計算。

　　2. pandas：pandas是用于數(shù)據(jù)分析和處理的強大庫，提供了高性能、易用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具，如Series(一維數(shù)據(jù))和DataFrame(二維數(shù)據(jù))。

　　3. Matplotlib：Matplotlib是一個用于繪制二維圖表和可視化數(shù)據(jù)的庫，可以創(chuàng)建折線圖、散點圖、柱狀圖等多種圖形。

　　4. Seaborn：Seaborn是基于Matplotlib的數(shù)據(jù)可視化庫，提供了更高級的統(tǒng)計圖表和繪圖功能，可以輕松創(chuàng)建各種統(tǒng)計圖形。

　　5. SciPy：SciPy是一個用于科學(xué)計算的庫，包含了許多數(shù)學(xué)、科學(xué)和工程計算的模塊，如線性代數(shù)、優(yōu)化、插值等。

　　6. scikit-learn：scikit-learn是一個機器學(xué)習(xí)庫，提供了各種常用的機器學(xué)習(xí)算法和工具，用于分類、回歸、聚類等任務(wù)。

　　7. StatsModels：StatsModels是一個統(tǒng)計模型庫，提供了各種統(tǒng)計模型和統(tǒng)計方法，用于回歸分析、時間序列分析、假設(shè)檢驗等。

　　8. TensorFlow：TensorFlow是一個開源的機器學(xué)習(xí)框架，用于構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，支持各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和算法。

　　9. Keras：Keras是一個高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，基于TensorFlow等后端引擎，提供了簡單易用的接口，用于快速構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

　　10. Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一個交互式的數(shù)據(jù)分析和可視化環(huán)境，可以在瀏覽器中編寫和運行代碼，并實時展示結(jié)果。

　　這些工具和模塊提供了豐富的功能和方法，使得Python成為一種強大的數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計算工具。根據(jù)具體的需求和任務(wù)，可以選擇合適的工具和模塊進行數(shù)據(jù)分析和處理。