Python是一門功能強大的編程語言，擁有多種數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計庫。其中最為流行的統(tǒng)計庫包括Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib等。

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一個1-10的數(shù)組
arr = np.arange(1, 11)
# 計算數(shù)組的平均值
mean = np.mean(arr)
# 計算數(shù)組的中位數(shù)
median = np.median(arr)
# 計算數(shù)組的標準差
std_dev = np.std(arr)
# 使用Pandas創(chuàng)建一個Series對象
series = pd.Series(arr)
# 計算Series對象的最小值和最大值
min_val = series.min()
max_val = series.max()
# 使用Scipy計算數(shù)組的偏度和峰度
skewness = stats.skew(arr)
kurtosis = stats.kurtosis(arr)
# 使用Matplotlib繪制直方圖
plt.hist(arr, bins=5)
plt.show()

在以上代碼中，我們使用了Numpy來生成一個包含1-10的數(shù)組。然后，我們使用Numpy計算了數(shù)組的平均值、中位數(shù)和標準差。接著，我們使用Pandas創(chuàng)建了一個Series對象，并計算了Series對象的最小值和最大值。我們還使用Scipy計算了數(shù)組的偏度和峰度。最后，我們使用Matplotlib繪制了直方圖來可視化數(shù)組的分布。

這些數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計庫的功能非常強大，可廣泛應用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和機器學習等領(lǐng)域。