Pandas
提供`Series`和`DataFrame`数据结构，用于数据的导入、清洗、转换、分析和可视化。
示例代码：
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv（'data.csv'）
print（data.head（））
NumPy
提供`ndarray`对象，支持向量化操作和广播机制，是科学计算的基础。示例代码：```pythonimport numpy as np
arr = np.array（[1, 2, 3, 4, 5]）
print（arr[1:3]）
SciPy
依赖于NumPy，提供高级数学函数和优化算法，用于解决科学和工程问题。
示例代码：
```python
from scipy.stats import norm
sample = norm.rvs（loc=0, scale=1, size=1000）
print（sample.mean（））
Matplotlib
用于数据的可视化。示例代码：```pythonimport matplotlib.pyplot as plt
plt.plot（sample）
plt.show（）
其他
如`Scikit-Learn`、`Keras`、`Gensim`、`Scrapy`等，用于更专业的数据分析任务。
选择合适的库取决于具体的数据处理需求