Python中有许多流行的统计分析库

Python中有许多流行的统计分析库，下面是其中一些主要的库及其主要用法：

NumPy：
用途：NumPy是Python中的数值计算库，提供多维数组对象和各种数学函数，用于高效处理大规模数据和执行数值计算。
主要用法：创建和操作多维数组、执行数值计算、线性代数运算、傅里叶变换等。
Pandas：
用途：Pandas是用于数据操作和分析的强大库，提供了高性能、灵活且易于使用的数据结构，如Series和DataFrame。
主要用法：数据清洗、数据重塑、数据聚合、数据分组、数据合并、时间序列处理、数据可视化等。
Matplotlib：
用途：Matplotlib是Python中广泛使用的绘图库，提供了丰富的绘图功能，可创建各种类型的图表和可视化。
主要用法：绘制线图、散点图、柱状图、饼图、箱线图、热图、3D图等。
Seaborn：
用途：Seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库，提供了更简单的界面和更丰富的统计图表。
主要用法：绘制统计图表、处理分类数据、绘制分布图、绘制相关性矩阵图、多变量分析等。
SciPy：
用途：SciPy是用于科学计算和技术计算的库，提供了许多数学、科学和工程计算的功能。
主要用法：数值积分、优化、插值、信号处理、图像处理、统计分析、线性代数等。
Statsmodels：
用途：Statsmodels是用于统计建模和计量经济学的库，提供了广泛的统计模型和统计测试的功能。
主要用法：线性回归、时间序列分析、假设检验、方差分析、逻辑回归、生存分析等。
Scikit-learn：