Какие библиотеки Python наиболее эффективны для статистических вычислений?

Несколько библиотек Python, которые могут быть эффективны для статистических вычислений:

• NumPy. wiki.merionet.ru www.reg.ru Библиотека для работы с многомерными массивами чисел. www.reg.ru Содержит инструменты для численных расчётов, обработки изображений и других задач, связанных со сложными математическими операциями над массивами данных. www.reg.ru
• Pandas. wiki.merionet.ru www.reg.ru Библиотека для работы с данными в таблицах. wiki.merionet.ru Позволяет обрабатывать большие объёмы информации, создавать графики и диаграммы, проводить статистический анализ данных. www.reg.ru
• SciPy. wiki.merionet.ru www.reg.ru Библиотека для сложных инженерных и научных расчётов, основанная на NumPy. www.reg.ru Содержит модули для линейной алгебры, оптимизации, интеграции и статистики. gb.ru
• Statsmodels. wiki.merionet.ru tproger.ru Библиотека подходит для сложного статистического анализа, включая линейные и нелинейные модели, тесты гипотез и временные ряды. wiki.merionet.ru
• Seaborn. wiki.merionet.ru gb.ru Расширение Matplotlib, которое упрощает создание статистических графиков. wiki.merionet.ru Базируется на Matplotlib, но оптимизирован для визуализации статистических моделей: тепловых карт, распределений, результатов математических операций. gb.ru

Выбор наиболее эффективной библиотеки зависит от конкретных задач и предпочтений пользователя.