Python 数据分析常用库包括：
NumPy
提供多维数组功能。
快速处理数据的函数。
线性代数、积分、插值、拟合等数学计算。
Pandas
高级数据结构，如 DataFrame 和 Series。
数据清洗、整理、转换、合并和聚合功能。
处理缺失值、时间序列数据。
SciPy
依赖于 NumPy，提供矩阵类型和基于矩阵运算的对象和函数。
数值积分、优化、线性代数、信号处理与图像处理等。
Matplotlib
2D 绘图库，支持静态、动画和交互式绘图。
直方图、条形图、误差图、散点图等。
Scikit-learn
机器学习库，提供分类、回归、聚类等算法。
模型训练、评估、参数调优等功能。
Keras
神经网络库，用于构建和训练深度学习模型。
Gensim
主题建模和文档相似度分析库。
StatsModels
统计建模库，提供统计测试、回归分析等工具。
以上库可以通过 `pip` 安装，例如：
pip install numpy pandas scipy matplotlib scikit-learn keras gensim statsmodels
这些库共同构成了 Python 数据分析生态系统，使得数据处理、分析和可视化变得高效和便捷
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