Python在数据分析和机器学习领域非常强大，得益于其丰富的库和框架。以下是一些常用的数据分析和机器学习库，以及推荐的学习资源网站：
数据分析库
- NumPy: 提供高性能的多维数组对象和用于处理数组的工具。它是许多科学计算库的基础。
- 学习资源：NumPy官方文档
- Pandas: 为数据分析提供了大量功能，包括数据结构DataFrame（二维表格型数据结构）和Series（一维数组型数据结构），使得数据操作和分析更加便捷。
- Matplotlib: 是Python中用于创建静态、交互式和动画可视化的库，广泛应用于数据可视化。
- 学习资源：Matplotlib官方教程
- Scikit-learn: 提供了简单易用且高效的机器学习工具，包括分类、回归、聚类等多种算法。
- TensorFlow: Google开发的开源机器学习库，特别适合深度学习任务。支持高效率的数值计算，可以构建和部署复杂的机器学习模型。
- 学习资源：TensorFlow官方文档, TensorFlow教程
- PyTorch: Facebook推出的开源深度学习框架，以其灵活的API和动态计算图受到欢迎，非常适合研究和快速原型开发。
- 学习资源：PyTorch官方文档, PyTorch教程
其他资源
- Kaggle: 是一个数据科学竞赛平台，提供了丰富的数据集和实战项目，是学习和实践数据分析、机器学习的绝佳场所。
- 网址：Kaggle
- Coursera, edX, Udemy: 这些在线教育平台上有许多高质量的数据分析和机器学习课程，涵盖从入门到高级的各种主题。