Ubuntu Python数据科学库有哪些

在Ubuntu系统中，Python数据科学库非常丰富，涵盖了从数据处理、分析到可视化的各个方面。以下是一些常用的Ubuntu Python数据科学库：

1. NumPy：用于进行数值计算和处理多维数组。
2. Pandas：提供高性能、易用的数据结构和数据分析工具。
3. Matplotlib：用于绘制各种静态、动态、交互式的图表。
4. Seaborn：基于Matplotlib，提供了更高级的统计图形绘制功能。
5. SciPy：用于科学计算和技术计算，包括线性代数、优化、积分等。
6. Scikit-learn：提供了一系列机器学习算法和工具，用于数据挖掘和数据分析。
7. Plotly：一个交互式可视化库，支持多种图表类型，如折线图、散点图、热力图等。
8. Bokeh：另一个交互式可视化库，适用于大规模数据集的展示。
9. Altair：强调声明性和易用性，基于Vega和Vega-Lite规范。
10. Beautiful Soup 和 Scrapy：用于网页抓取和数据采集。

这些库可以满足大部分数据科学任务的需求，从数据处理和分析到可视化和机器学习。根据具体的项目需求，可以选择合适的库进行使用。