以下是Ubuntu系统下常用的Python数据科学库推荐：
- 基础工具库：
- NumPy：数值计算与多维数组处理。
- Pandas：数据清洗、处理与分析，支持DataFrame结构。
- Matplotlib：基础数据可视化，支持折线图、散点图等。
- 高级分析与可视化：
- Seaborn：基于Matplotlib的高级统计图表，风格更美观。
- Plotly/Bokeh：交互式可视化库，适合复杂图表展示。
- 机器学习与统计：
- Scikit-learn：分类、回归、聚类等机器学习算法。
- Statsmodels：统计建模与计量分析，如时间序列。
- TensorFlow/Keras：深度学习框架，适合神经网络模型。
- 环境与工具：
- Anaconda/Miniconda：集成环境管理，简化库安装流程。
- Jupyter Notebook：交互式编程环境，适合快速验证与分享。
这些库覆盖数据处理、分析、可视化及机器学习全流程，可根据具体需求选择安装。