Python中常用的統計學庫有很多，它們提供了豐富的功能和算法，幫助開發者進行數據分析、建模和統計推斷。以下是一些常見的統計學庫：

1. NumPy：NumPy是Python科學計算的基礎庫，提供了高效的多維數組對象和數學函數，廣泛應用于數組操作和數值計算。它為其他庫提供了數據結構支持。

2. SciPy：SciPy是一個強大的科學計算庫，包含了許多模塊，其中包括統計學相關的功能。SciPy提供了各種統計分布、假設檢驗、回歸分析、插值和優化等功能。

3. Pandas：Pandas是一個用于數據分析和數據處理的重要庫，提供了高性能的數據結構和數據分析工具。它可以輕松處理和操作結構化數據，包括數據清洗、聚合、切片和切塊等操作。

4. Statsmodels：Statsmodels是一個專門用于統計建模和推斷的庫，提供了廣泛的統計模型和方法。它包括線性回歸、時間序列分析、方差分析、非參數方法和更高級的建模技術。

5. Scikit-learn：Scikit-learn是一個機器學習庫，提供了豐富的機器學習算法和工具，包括分類、回歸、聚類、降維和模型評估等功能。它也包含了一些統計學方法，如高斯混合模型和樸素貝葉斯分類器。

6. Matplotlib：Matplotlib是一個用于繪制圖表和可視化數據的庫，提供了各種繪圖函數和工具。它可以創建線圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等多種類型的圖表，非常適合展示和分析統計數據。

7. Seaborn：Seaborn是基于Matplotlib的高級數據可視化庫，專注于統計圖形和信息可視化。它簡化了創建各種復雜圖表的過程，并提供了一些內置的主題和調色板。

8. Scipy.stats：Scipy.stats模塊是SciPy中專門用于統計分析的子模塊，提供了許多常見的概率分布和統計測試的實現。它支持參數估計、假設檢驗、置信區間和概率計算等任務。

9. NetworkX：NetworkX是一個用于創建、操作和研究復雜網絡的庫，可以進行圖論分析和網絡可視化。在統計學中，它可以用于構建和分析社交網絡、關系網絡和連接性網絡等。

10. PyMC3：PyMC3是一個用于貝葉斯統計建模的庫，提供了貝葉斯推斷和蒙特卡洛方法等功能。它可以用于參數估計、模型比較和不確定性分析等任務。

這些統計學庫在Python中廣泛應用，為數據科學家、研究人員和開發者提供了強大的工具和技術，幫助他們進行各種統計分析和模型建立。無論是簡單的描述性統計還是復雜的回歸分析和模型推斷，使用這些庫可以更高效地進行統計學研究和數據驅動的決策。

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