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Python 在数据分析和可视化方面有着广泛的应用，并且拥有众多强大的库和工具来支持这些任务。以下是一些常用的 Python 库和它们的主要用途：

数据分析

Pandas：

Pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的主要库。

它提供了数据框（DataFrame）和序列（Series）两种数据结构，可以方便地处理表格型数据。

支持数据清洗、转换、合并、分组等操作。

提供了缺失值处理、重复值删除等功能。

NumPy：

NumPy 是 Python 中用于数值计算的库。

它提供了高性能的多维数组对象以及操作这些数组的函数。

是 Pandas、SciPy、Matplotlib 等其他数据分析库的基础。

SciPy：

SciPy 是一个用于数学、科学和工程的开源 Python 库。

它包含线性代数、积分、插值、优化、统计等模块。

在数据分析中，常用于统计分析、假设检验、回归分析等。

StatsModels：

StatsModels 是一个 Python 库，用于估计许多不同统计模型的参数。

提供了广泛的描述统计、统计模型估计和推断的功能。

SQLAlchemy：

虽然不是专门用于数据分析的库，但 SQLAlchemy 是一个流行的 Python SQL 工具包和对象关系映射（ORM）系统。

它可以让你在 Python 中使用类来映射到数据库表，并通过这些类来执行 SQL 查询。

数据可视化

Matplotlib：

Matplotlib 是 Python 中最基础的绘图库。

提供了静态、动画和交互式 2D 图形，以及部分 3D 图形。

可以通过简单的 API 创建各种复杂的图表，如折线图、散点图、柱状图等。

Seaborn：

Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的统计图形绘制库。

它提供了一个高级接口来绘制有吸引力的和有意义的统计图形。

Seaborn 提供了很多内置的样式和调色板，以及用于数据可视化的方便函数。

Plotly：

Plotly 是一个用于创建交互式图形的库。