Python在数据分析领域有多个流行的框架和库，以下是一些常用的：
NumPy
提供高性能的多维数组对象和用于处理数组的工具。
是许多其他数据分析库的基础，支持大规模数据的维度以及矩阵运算。
Pandas
强大的数据处理和分析库，提供用于处理结构化数据的数据结构和函数。
功能包括加载数据、数据清洗、数据变换和合并等。
Matplotlib
广泛使用的可视化库，用于创建高质量的二维图形。
支持多种绘图选项，如线图、散点图、柱状图、饼图等。
Scikit-learn
包含各种分类算法、回归算法和聚类算法。
如梯度提升、随机森林、K均值向量机等。
Seaborn
建立在Matplotlib之上的统计数据可视化库。
提供高级的绘图函数和样式，简化统计图表的创建。
SciPy
构建在NumPy之上，实用性强的库。
包含统计、优化、整合以及线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理等。
Bokeh、 mpld3、 Highcharts、 PyEcharts
这些是基于Web的交互视图库，用于创建交互式数据分析报告。
Dash
用于搭建响应式Web应用的Python开源库。
选择哪个框架或库取决于你的具体需求，例如是否需要进行复杂的统计建模、数据可视化，或者是否需要构建Web应用程序。希望这些信息对你有帮助，
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