python常用的數(shù)據(jù)分析庫有哪些?python數(shù)據(jù)分析模塊使用方法匯總

　　Python是一種流行的數(shù)據(jù)科學語言，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)分析庫和模塊：

　　NumPy：用于處理大型多維數(shù)組和矩陣的庫。

　　Pandas：基于NumPy的數(shù)據(jù)分析庫，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。

　　Seaborn：基于Matplotlib的庫，用于創(chuàng)建更高級別的圖表和可視化數(shù)據(jù)。

　　SciPy：科學計算庫，提供了各種統(tǒng)計、優(yōu)化、線性代數(shù)和信號處理函數(shù)。

　　Scikit-learn：用于機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的庫。

　　Statsmodels：用于統(tǒng)計建模和計量經(jīng)濟學的庫。

　　TensorFlow：用于機器學習和深度學習的庫。

　　Keras：基于TensorFlow的深度學習庫，提供了一組易于使用的高級API。

　　PyTorch：用于機器學習和深度學習的庫，也可以作為NumPy的替代品使用。

　　這些庫和模塊提供了各種工具和函數(shù)，使Python成為了一個非常強大的數(shù)據(jù)分析和科學計算平臺。