В чем разница между стандартными библиотеками для обработки данных на Python?

Некоторые стандартные библиотеки для обработки данных на Python и их особенности:

• Pandas. changellenge-education.com Предоставляет структуры данных, похожие на таблицы в Excel, которые позволяют легко работать с данными: фильтровать, объединять и преобразовывать их. changellenge-education.com
• NumPy. practicum.yandex.ru Библиотека для работы с массивами чисел и математическими операциями. changellenge-education.com Основное преимущество — высокая скорость обработки данных. changellenge-education.com
• SciPy. practicum.yandex.ru Построена на базе массивов и функций NumPy, содержит множество подпакетов для конкретных задач, например преобразования Фурье. practicum.yandex.ru
• Matplotlib. changellenge-education.com Стандартная библиотека для создания графиков в Python. changellenge-education.com С её помощью можно создавать разнообразные графики, такие как линейные графики, гистограммы и диаграммы рассеяния. changellenge-education.com
• Seaborn. blog.skillfactory.ru Библиотека более высокого уровня, чем Matplotlib. blog.skillfactory.ru С её помощью проще создавать специфическую визуализацию: тепловые карты, временные ряды и скрипичные диаграммы. blog.skillfactory.ru
• Plotly. changellenge-education.com Библиотека для создания интерактивных графиков. changellenge-education.com Поддерживает множество типов графиков, включая 3D-графики, географические карты и анимации. changellenge-education.com
• Scipy. changellenge-education.com Библиотека для научных и технических вычислений, которая расширяет возможности NumPy и предоставляет инструменты для выполнения задач, таких как линейная алгебра, оптимизация, интеграция и интерполяция. changellenge-education.com
• Scikit-learn. blog.skillfactory.ru Основана на NumPy и SciPy. blog.skillfactory.ru В ней есть алгоритмы для машинного обучения и интеллектуального анализа данных: кластеризации, регрессии и классификации. blog.skillfactory.ru