数据科学工具 - 数据处理与分析核心库
Python在数据科学领域拥有丰富的工具库，核心库为数据处理与分析提供了高效支持。以下是关键工具库简介：
1. NumPy
作为数值计算基础库，NumPy提供多维数组（ndarray）对象和高效数学函数，支持向量化运算，处理大规模数据时性能远超原生Python。其广播功能简化了数组操作，是科学计算的基石，常被Pandas等库依赖。
2. Pandas
专为结构化数据设计，核心数据结构为Series（一维）和DataFrame（二维）。Pandas提供数据清洗、合并、筛选、聚合等功能，支持时间序列操作，能轻松处理缺失值和复杂分析任务，是数据处理的首选工具。
3. Matplotlib & Seaborn
Matplotlib是基础绘图库，支持静态、交互式及动态可视化；Seaborn基于其构建，简化统计图表（如热力图、分布图）的生成，适合数据探索与结果展示。
4. Scikit-learn
机器学习核心库，涵盖数据预处理、特征工程、模型训练与评估（如回归、分类、聚类）。其一致的API设计和工作流程整合能力，助力快速建模。
5. 其他工具
SciPy提供科学计算算法（如优化、信号处理），StatsModels专注于统计分析，Dask支持并行计算以扩展至大数据场景。这些库相互兼容，形成高效生态链，使Python成为数据科学的通用语言。