Python數(shù)據(jù)分析庫有很多，以下是一些常用的Python數(shù)據(jù)分析庫：

1. NumPy：NumPy是Python科學計算的基礎庫，提供了高性能的多維數(shù)組對象和各種數(shù)學函數(shù)，是進行數(shù)據(jù)分析和科學計算的重要工具。

2. Pandas：Pandas是一個強大的數(shù)據(jù)分析工具，提供了高效的數(shù)據(jù)結構和數(shù)據(jù)分析功能，可以輕松處理和分析結構化數(shù)據(jù)，如表格數(shù)據(jù)。

3. Matplotlib：Matplotlib是一個用于繪制圖表和可視化數(shù)據(jù)的庫，提供了各種繪圖函數(shù)和工具，可以創(chuàng)建各種類型的圖表，如折線圖、散點圖、柱狀圖等。

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)建各種各樣的統(tǒng)計圖表，如箱線圖、熱力圖等。

5. SciPy：SciPy是一個用于科學計算和技術計算的庫，提供了許多數(shù)學、科學和工程計算的功能，包括數(shù)值積分、優(yōu)化、信號處理等。

6. Scikit-learn：Scikit-learn是一個機器學習庫，提供了各種機器學習算法和工具，可以用于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)預處理、特征選擇等任務。

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，可以用于統(tǒng)計分析和建模。

8. TensorFlow：TensorFlow是一個開源的機器學習框架，提供了各種機器學習算法和工具，可以用于深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的建模和訓練。

這些庫都具有豐富的功能和廣泛的應用領域，可以幫助數(shù)據(jù)分析人員進行數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計分析、機器學習等任務。根據(jù)具體的需求和問題，選擇合適的庫進行數(shù)據(jù)分析工作。

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