Python 数据分析常用库教程 📊

Python 是数据分析和人工智能领域的重要工具，以下是一些核心库的简要介绍：

1. Pandas 📊

Pandas 是处理结构化数据的首选库，提供 DataFrame 和 Series 数据结构，支持数据清洗、转换、聚合等操作。

👉 [深入学习 Pandas 数据操作](/ai_tutorial/data_manipulation)

2. NumPy 🧮

NumPy 是科学计算的基础库，专注于多维数组对象（ndarray）和数学函数，适用于数值计算和矩阵运算。

📊 [可视化数据分析实战](/ai_tutorial/data_visualization)

3. Matplotlib 📈

Matplotlib 是绘图库，可生成静态、动态、交互式图表，是数据可视化的核心工具之一。

📚 [Python 数据分析生态导览](/ai_tutorial/python_data_ecosystem)

4. SciPy 🔬

SciPy 为科学计算提供高级模块，如优化、信号处理、统计分析等，常与 NumPy 配合使用。

5. Seaborn 📊

Seaborn 基于 Matplotlib，简化了统计图表的绘制，适合快速生成美观的可视化结果。

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如需进一步了解这些库的应用场景或代码示例，可点击上方链接深入学习！