Python 是一种强大的编程语言，广泛应用于数据分析和可视化。以下是一些在 Python
中进行数据分析和可视化的主要工具和库：
数据分析
1. Pandas
1. Pandas 是 Python 中最流行的数据分析和处理库。它提供了快速、
灵活和富有表现力的数据结构，旨在使“关系型”或“标记型”数据的工作既简单又直观。
Pandas 可以处理结构化数据（如表格数据），提供了大量数据清洗、转换和聚合的功
能。
2. NumPy
1.
NumPy
是
Python
中用于数值计算的基础库。它提供了高性能的多
维数组对象，以及用于操作这些数组的工具。
NumPy
是许多其他数据分析库（如
Pandas
）的基础。
3. SciPy
1. SciPy 是一个用于数学、科学和工程的开源 Python 算法库和工具包。
它包含了统计学、优化、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处
理、常微分方程求解等模块。
4. StatsModels
1.
StatsModels
是一个统计建模和估计的
Python
库。它包含了大量的
描述统计、统计模型估计和推断的统计测试。
5. Matplotlib
1. 虽然 Matplotlib 主要用于数据可视化，但它也提供了一些基本的数据
分析和统计功能，如绘制直方图、箱线图等。
数据可视化
1. Matplotlib
