簡答： Anaconda 包含 NumPy 和 Scikit-learn 兩個常用的第三方庫。這兩個庫在數據分析和機器學習領域都有廣泛的應用，能夠幫助用戶進行各種數學計算、統計分析和模型訓練等任務。

詳解： Anaconda 是一個開源的 Python 發行版，包括了 Python 解釋器本身以及大量的第三方庫和工具，旨在幫助 Python 開發者提高生產力和代碼質量。其中包括很多用于數據科學和機器學習的庫和工具，如 NumPy、Scikit-learn、Pandas、Matplotlib 等。

NumPy 是一個用于科學計算的 Python 庫，可以用于處理矩陣、數組、線性代數、傅里葉變換等操作，是 Python 數據科學生態系統中不可或缺的組成部分。NumPy 提供了高效的多維數組對象 ndarray，支持廣播（broadcasting）操作和向量化計算，能夠快速地處理大規模的數據集。NumPy 可以與其他 Python 庫和工具無縫地集成使用，如 Pandas、Matplotlib、SciPy 等。

Scikit-learn 是一個用于機器學習的 Python 庫，提供了一系列經典的機器學習算法和工具，如分類、回歸、聚類、降維、模型選擇和評估等。Scikit-learn 的 API 設計簡潔明了，易于使用和擴展，支持各種數據格式和特征工程方法，適用于各種規模的數據集。Scikit-learn 還提供了豐富的文檔和示例，方便用戶學習和應用。

在 Anaconda 中安裝 NumPy 和 Scikit-learn 非常簡單，在命令行中輸入：

conda install numpy
conda install scikit-learn

即可完成安裝。Anaconda 還提供了 GUI 工具 Anaconda Navigator，可以方便地管理和更新庫和環境，使得用戶更加輕松地配置自己的 Python 環境。

除了 NumPy 和 Scikit-learn，Anaconda 還包含了許多其他有用的第三方庫和工具，如 Jupyter Notebook、Spyder IDE、TensorFlow、Keras、PyTorch、OpenCV 等。這些工具都能夠幫助 Python 開發者在數據科學和機器學習領域實現更高效、更精確的工作。

總之，Anaconda 是一個非常強大的 Python 發行版，包含了眾多常用的第三方庫和工具，為數據科學和機器學習開發者提供了全面、可靠的基礎設施和生態系統。NumPy 和 Scikit-learn 作為其中的兩個重要組成部分，具有廣泛的應用場景和優秀的性能表現，能夠幫助用戶更好地利用 Python 進行數學計算、統計分析和機器學習等任務。