在Python中，有許多常用的數據分析工具和模塊可供使用。以下是一些常見的Python數據分析工具和模塊：

　　1. NumPy：NumPy是Python科學計算的基礎庫，提供了多維數組對象和各種數學函數，用于處理大規(guī)模數據和執(zhí)行數值計算。

　　2. pandas：pandas是用于數據分析和處理的強大庫，提供了高性能、易用的數據結構和數據分析工具，如Series(一維數據)和DataFrame(二維數據)。

　　3. Matplotlib：Matplotlib是一個用于繪制二維圖表和可視化數據的庫，可以創(chuàng)建折線圖、散點圖、柱狀圖等多種圖形。

　　4. Seaborn：Seaborn是基于Matplotlib的數據可視化庫，提供了更高級的統(tǒng)計圖表和繪圖功能，可以輕松創(chuàng)建各種統(tǒng)計圖形。

　　5. SciPy：SciPy是一個用于科學計算的庫，包含了許多數學、科學和工程計算的模塊，如線性代數、優(yōu)化、插值等。

　　6. scikit-learn：scikit-learn是一個機器學習庫，提供了各種常用的機器學習算法和工具，用于分類、回歸、聚類等任務。

　　7. StatsModels：StatsModels是一個統(tǒng)計模型庫，提供了各種統(tǒng)計模型和統(tǒng)計方法，用于回歸分析、時間序列分析、假設檢驗等。

　　8. TensorFlow：TensorFlow是一個開源的機器學習框架，用于構建和訓練深度學習模型，支持各種神經網絡架構和算法。

　　9. Keras：Keras是一個高級神經網絡庫，基于TensorFlow等后端引擎，提供了簡單易用的接口，用于快速構建和訓練神經網絡模型。

　　10. Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一個交互式的數據分析和可視化環(huán)境，可以在瀏覽器中編寫和運行代碼，并實時展示結果。

　　這些工具和模塊提供了豐富的功能和方法，使得Python成為一種強大的數據分析和科學計算工具。根據具體的需求和任務，可以選擇合適的工具和模塊進行數據分析和處理。