Python是一种广泛使用、高效率的程序设计语言。现如今，Python已经成为数据科学和机器学习领域的主流语言之一，因此在Python中进行数据分析变得越来越受欢迎。在Python中，有很多数据分析库可以供我们使用。以下是常用的数据分析库：
NumPy是Python中最基础的数学库之一，它提供了对数组和矩阵的支持，常用于进行数值计算。NumPy提供了各种各样的函数用于数学计算，如矩阵操作、线性代数、傅里叶变换、随机数生成和统计等。同时，NumPy还有广泛的应用领域，涵盖了生物信息学，金融学，物理学及其他数据分析的领域。
Pandas是一个数据分析库，常用于数据清理、数据转换和数据可视化。Pandas底层是基于NumPy构建的，但Pandas能够更好地处理表格数据，并具有更强大的数据分析和操作功能。Pandas引入了DataFrame和Series这两种新类型数据结构，为数据处理和数据分析提供更高效的方法。Pandas提供了很多数据读取和写入的函数，如csv文件读取、excel文件读取、数据库读取等。
SciPy是基于NumPy构建的计算库，它提供了大量的科学计算函数。SciPy包含了许多常用的科学计算工具，如统计分析、信号处理、优化和常微分方程等。SciPy还提供了一些有用的统计算法和数据可视化工具。
Matplotlib是Python中最流行的可视化库之一，它提供了各种类型的图表、散点图、直方图、线条图、饼图、三维图和热力图等。除了静态图形外，Matplotlib还支持动态图表、交互式图形、嵌入式图形等等。
Seaborn是一个基于Matplotlib的高级数据可视化库。Seaborn提供了更高级别的数据可视化方法，如分类数据可视化、时间序列可视化、线性回归可视化等。Seaborn提供的图形效果比Matplotlib更加清晰和美观，同时也比较容易使用。
Scikit-learn是机器学习领域最常用的Python库之一，提供了各种常见的算法和工具，如分类、回归、聚类等。Scikit-learn还包括许多特征提取和数据变换的工具，可以快速地准备您的数据以进行机器学习。
Statsmodels是一个统计计算和模型库，它提供了许多统计分析工具，如线性回归、时间序列分析、假设检验和方差分析等。Statsmodels也可用于数据可视化和预测模型开发。
NetworkX是一个专门用于复杂网络分析的库。它提供了各种常见的网络算法，如最短路径、连通性、社区检测等。NetworkX还支持可视化展示复杂网络的结构。
TensorFlow是一个基于数据流图的深度学习框架，由Google开发。TensorFlow拥有强大的GPU加速功能，能够处理巨大的数据集并实现高性能计算。除此之外，TensorFlow还拥有许多预先训练好的深度学习模型和各种机器学习算法。
以上就是Python中常用的数据分析库。它们提供了各种不同的功能和应用领域，在数据科学、机器学习、金融学、生物信息学、物理学等领域都有着广泛的应用。掌握这些库的使用方法，可以使我们更加高效地进行数据处理和分析，同时也有利于我们更好地理解数据和发现数据背后的关系，从而为我们的决策和预测提供更全面的支持。