Anaconda是一个流行的Python发行版，由Continuum Analytics提供。因此，Anaconda澳洲户外是基于Anaconda发行版的一个扩展库，它为Python开发人员提供了许多用于解决数据分析和科学计算问题的工具。本文将重点介绍Anaconda澳洲户外的常用功能和应用。

1. Pandas：数据处理工具 Pandas是Python数据科学库中的一个核心工具，它提供了用于处理和分析大型数据集的高效数据结构和操作。Pandas包含两种主要数据类型，即Series（一维数组）和DataFrame（二维表），并提供了广泛的功能（如索引、选择、排序、筛选、合并等）。

下面是一个简单的代码示例，展示如何使用Pandas创建一个DataFrame：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 
        'Age': [28, 34, 29, 42], 
        'Country': ['AU', 'NZ', 'AU', 'AU']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下：

    Name  Age Country
0    Tom   28      AU
1   Jack   34      NZ
2  Steve   29      AU
3  Ricky   42      AU

2. NumPy：科学计算工具 NumPy是Python的一个第三方工具包，用于科学计算和数据分析。NumPy的核心是一个多维数组对象，它可以处理大型数据集和高维数组。NumPy还提供了线性代数、傅里叶变换、随机模拟等常用工具。

以下是NumPy的一个简单示例，演示如何将一维数组转换为三维数组：

import numpy as np

a = np.arange(24)
a = a.reshape(2,3,4)  # 2 表示二维数组数量，3 表示每个二维数组的行数，4 表示每个二维数组的列数
print(a)

输出结果如下：

array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10,