Numpy是Python科學計算的基礎包，提供了很多功能:快速高效的多維數組對象ndarray、對數組進行元素級計算和直接數學運算的函數、讀寫硬盤上基於數組的數據集的工具、線性代數運算、傅立葉變換和隨機數生成。NumPy在數據分析中還有壹個主要功能，就是作為算法和庫之間傳遞數據的容器。
熊貓
Pandas提供了大量的數據結構和函數，用於快速方便地處理結構化數據。從2010開始，幫助Python成為壹個強大高效的數據分析環境。其中，最常用的熊貓對象是DataFrame，這是壹種面向列的二維表結構，另壹種是Series，這是壹種壹維標記數組對象。Pandas將Numpy的高性能數組計算功能與電子表格和關系數據庫的靈活數據處理功能結合在壹起。它還提供了復雜的索引功能，可以更方便地完成重塑、切片和切塊、聚合和選擇數據子集等操作。
3、matplotlib
Matplotlib是用於繪制圖表和其他二維數據可視化的最流行的Python庫。它最初是由約翰寫的
D.亨特(JDH)成立，目前由壹個龐大的開發團隊維護。它非常適合創建在出版物中使用的圖表。雖然還有其他Python可視化庫，但matplotlib是使用最廣泛的。
4、脾氣暴躁
SciPy是壹套致力於解決科學計算中各種標準問題域的軟件包。當它與Numpy結合後，就形成了壹個相當完整和成熟的計算平臺，可以處理很多傳統的科學計算問題。
5、sci kit-學習
自2010誕生以來，scikit-learn已經成為Python的通用機器學習工具包。它的子模塊包括:分類、回歸、聚類、降維、選擇、預處理等。scikit-learn與pandas、statsmodels和IPython壹起，在Python成為高效的數據科學編程語言的過程中發揮了關鍵作用。
6、統計模型
Statsmodels是壹個統計分析包，它起源於斯坦福大學的壹位統計學教授。他設計了多種流行於R語言的回歸分析模型。船長西博爾德和約瑟夫
2010，佩克托爾德正式成立statsmodels項目，之後聚集了大量用戶和貢獻者。與scikit-learn相比，statsmodels包含了經典的統計和計量經濟學算法。