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Numpy、Pandas、Matplotlib 是 Python 数据分析的 “铁三角”，分别聚焦数值计算、数据处理、数据可视化，三者协同覆盖数据分析全流程。
Numpy：数值计算的基础核心
Numpy 是 Python 科学计算的基石，专门用于处理多维数组和矩阵运算。
·核心优势是高效的数组对象（ndarray），能大幅提升数值运算速度，远超 Python 原生列表。
·内置丰富的数学函数，支持线性代数、傅里叶变换、随机数生成等底层计算需求。
·是Pandas、Matplotlib 等工具的基础依赖，数据分析的多数数值操作都依赖其底层支持。
Pandas：数据处理的核心工具
Pandas 是为数据分析设计的专用库，专注于结构化数据的清洗、转换和分析。
·核心数据结构为 Series（一维数据）和 DataFrame（二维表格数据），贴合日常数据分析场景。
·提供便捷的数据读写、缺失值处理、数据筛选、分组聚合等功能，简化数据预处理流程。
·支持与 Numpy 无缝对接，可快速整合数值计算结果，提升数据处理效率。
Matplotlib：数据可视化的入门首选
Matplotlib 是 Python 中最基础且应用广泛的数据可视化库，负责将数据转化为直观图表。
·支持绘制折线图、柱状图、散点图、直方图等多种基础图表，满足常规可视化需求。
·具备高度自定义性，可调整图表颜色、样式、标签等细节，适配不同展示场景。
·能与 Numpy 数组、Pandas 数据框直接联动，快速将处理后的数据可视化呈现。
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