以下是Python在Ubuntu中常用的数据分析工具及库：
- 基础工具
- Anaconda：集成环境管理工具，包含NumPy、Pandas等常用库，支持虚拟环境管理。
- Jupyter Notebook：交互式编程环境，适合快速验证数据分析思路。
- 数据处理
- NumPy：高效处理多维数组和数学运算，是数据分析的基础。
- Pandas：提供DataFrame数据结构，用于数据清洗、转换和分析。
- 数据可视化
- Matplotlib：基础图表绘制（折线图、柱状图等）。
- Seaborn：基于Matplotlib的高级可视化，支持统计图表和热图。
- Plotly/Bokeh：交互式图表库，适合Web端展示。
- 机器学习与统计分析
- Scikit-learn：涵盖分类、回归、聚类等机器学习算法。
- Statsmodels：提供统计模型（如回归分析、时间序列）。
- 其他工具
- Spyder：集成开发环境，内置变量查看器和调试工具，适合复杂分析。
- Dask/Polars：支持大规模数据处理的库，可替代Pandas处理超大数据集。
安装方式：可通过pip install命令安装库（如pip3 install pandas），或通过Anaconda一键安装。