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Python 中常用的数据处理模块有以下几个：
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NumPy：用于高性能数值计算和数组操作的模块。主要用于创建、操作和处理大型多维数组和矩阵。
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Pandas：提供高性能、易用的数据结构和数据分析工具的模块。主要用于数据清洗、处理、分析和建模。
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Matplotlib：用于绘制图表和可视化数据的模块。可以创建线图、散点图、柱状图、饼图等各种类型的图表。
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Seaborn：基于 Matplotlib 开发的统计数据可视化工具。提供了更高级的图表和绘图样式，使得数据可视化更加美观和直观。
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SciPy：用于科学计算和技术计算的模块。包含了许多数值计算和优化算法，以及信号处理、图像处理、稀疏矩阵等功能。
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Scikit-learn：用于机器学习和数据挖掘的模块。提供了各种常用的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、降维等。
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Statsmodels：用于统计建模和统计分析的模块。提供了各种统计模型和统计测试的实现，包括线性回归、时间序列分析、方差分析等。
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TensorFlow：用于机器学习和深度学习的开源库。提供了各种机器学习算法和深度学习模型的实现，以及模型训练和部署的工具。
除了以上模块，还有很多其他的数据处理模块，如 Dask、Bokeh、XGBoost 等，可以根据具体需求选择合适的模块使用。
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