NumPy

NumPy 是数据科学领域中一个核心的库，它为许多其他数据科学库提供了基础。一个典型的数据科学工作流程可能包括以下几个步骤：

1. 提取、转换、加载（ETL）：使用 Pandas、Intake 和 PyJanitor 等库来处理数据的导入、清洗和转换。
2. 探索性分析：使用 Jupyter、Seaborn、Matplotlib 和 Altair 等库进行数据的可视化和探索性分析。
3. 建模和评估：使用 scikit-learn、statsmodels、PyMC3 和 spaCy 等库进行模型的构建和评估。
4. 报告和展示：使用 Dash、Panel 和 Voila 等库将分析结果以仪表盘的形式展示出来。

NumPy 作为这个生态系统的核心，为这些库提供了高效的数值计算和数组操作功能，使得数据科学工作流程更加顺畅和高效。