Anaconda是一个常用的Python发行版，它不仅自带了Python解释器，还提供了许多常用的Python库。这些库覆盖了数据分析、科学计算、机器学习等领域，极大地方便了Python开发者进行开发工作。

下面就让我们来看一下Anaconda自带的Python库。

1. NumPy

NumPy是Python中常用的科学计算库，它提供了ndarray（n-dimensional array）来存储和处理大规模数据。NumPy支持向量化操作，即通过一条语句对ndarray中的所有元素进行相同的操作，从而使计算速度更快。

示例代码：

import numpy as np

# 创建一维向量
a = np.array([1, 2, 3])
print(a)

# 创建二维矩阵
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b)

# 对ndarray中的所有元素进行平方操作
c = a ** 2
print(c)

# 计算ndarray的平均数
d = np.mean(a)
print(d)

2. Pandas

Pandas是Python中常用的数据分析库，它提供了Series和DataFrame两种数据结构，用于存储和处理大规模数据。Pandas还提供了各种数据处理函数，例如合并、过滤、分组等。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建Series
s = pd.Series([1, 2, 3])
print(s)

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
print(df)

# 合并DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': ['d', 'e', 'f']})
df3 = pd.concat([df1, df2])
print(df3)

# 分组计算平均值
df4 = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a', 'b'], 'B': [1, 2, 3, 4]})
df5 = df4.groupby('A').mean()
print(df5)

3. Matplotlib

Matplotlib是Python中常用的数据可