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7个数据科学家在2025年实际使用的Python统计工具
查看这些工具，以获取基本数学，统计实验，高级统计，数据科学，可视化和机器学习。
来源:KDnuggets尽管数据科学方面取得了迅速的进步，但许多大学和机构仍然严重依赖Excel和SPSS等工具来进行统计分析和报告。尽管这些平台已经达到了数十年的目的，但仅坚持使用它们，这意味着错过了现代Python工具提供的简单性，力量和灵活性。
在本文中，我们将探索7种基本的Python工具，这些工具在2025年实际使用。这些工具正在转换创建分析报告的方式，解决了统计问题，撰写了研究论文，并进行了高级数据分析。
7 Python统计工具
如果您仍在使用Legacy软件中，现在该发现Python可以为您的工作流动做什么了。
1。Python的内置统计模块：快速简便统计
Python的内置统计模块提供了简单的功能，用于计算平均值，中值，模式，方差等。它非常适合无需任何外部依赖项即可快速统计分析，这是用于小型数据集和基本探索性工作的方便工具。
导入统计信息为Stats导入 为
2。Numpy：数值计算的基础
numpy是Python中科学计算的骨干。它是最广泛使用的软件包，大多数机器学习和数据分析Python软件包都取决于它。 Numpy提供强大的数组操作，数学功能和随机数功能，这对于统计分析和数据操作至关重要。
了解更多信息：https：//numpy.org/
了解更多： https://numpy.org/3。熊猫：数据分析和操纵变得简单
了解更多信息：https：//pandas.pydata.org/
https://pandas.pydata.org/4。Scipy：高级统计功能和更多
Scipy在Numpy上构建，并提供了广泛的高级统计功能，概率分布和假设测试功能。对于任何在Python中进行科学或统计计算的人来说都是必不可少的。