请列举一些用于数据科学中的常见Python库，并给出相应的用途，每个库一行说明。
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NumPy - 用于高效地执行数值计算和数组操作。  
Pandas - 用于数据处理和分析，提供高效的数据结构。  
Matplotlib - 用于创建静态、动态和交互式的可视化图表。  
Seaborn - 用于统计数据的可视化，提供更高级的图表和美观的默认设置。  
Scikit-learn - 用于机器学习任务，如分类、回归和聚类。  
TensorFlow/PyTorch - 用于深度学习，支持构建和训练神经网络模型。  
XGBoost/LightGBM - 用于高效的梯度提升机器学习算法。  
SciPy - 用于科学计算，提供统计、优化和信号处理等功能。  
NLTK - 用于自然语言处理任务，如文本分析和分词。  
Statsmodels - 用于统计建模和计量经济学分析，提供各种统计测试和模型。
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