Python数据分析库有很多，以下是一些常用的Python数据分析库：

1. NumPy：NumPy是Python科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数，是进行数据分析和科学计算的重要工具。

2. Pandas：Pandas是一个强大的数据分析工具，提供了高效的数据结构和数据分析功能，可以轻松处理和分析结构化数据，如表格数据。

3. Matplotlib：Matplotlib是一个用于绘制图表和可视化数据的库，提供了各种绘图函数和工具，可以创建各种类型的图表，如折线图、散点图、柱状图等。

4. Seaborn：Seaborn是基于Matplotlib的数据可视化库，提供了更高级的统计图表和绘图功能，可以轻松创建各种各样的统计图表，如箱线图、热力图等。

5. SciPy：SciPy是一个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，包括数值积分、优化、信号处理等。

6. Scikit-learn：Scikit-learn是一个机器学习库，提供了各种机器学习算法和工具，可以用于数据挖掘、数据预处理、特征选择等任务。

7. Statsmodels：Statsmodels是一个统计模型库，提供了各种统计模型和统计方法，可以用于统计分析和建模。

8. TensorFlow：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，提供了各种机器学习算法和工具，可以用于深度学习和神经网络的建模和训练。

这些库都具有丰富的功能和广泛的应用领域，可以帮助数据分析人员进行数据处理、数据可视化、统计分析、机器学习等任务。根据具体的需求和问题，选择合适的库进行数据分析工作。

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