在這個(gè)領(lǐng)域，使用像Pandas這樣的數(shù)據(jù)處理庫進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理；使用Matplotlib或Seaborn來可視化能耗的變化趨勢；使用Scikit-Learn等機(jī)器學(xué)習(xí)庫來預(yù)測未來的能源需求。

這個(gè)領(lǐng)域涉及到物流和供鏈管理，使用像是NetworkX這樣的庫來進(jìn)行路徑優(yōu)化，以降低運(yùn)輸成本和提高效率；使用像Pandas和Numpy這樣的庫來對運(yùn)輸過程中的溫度等關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析。

在這個(gè)領(lǐng)域，使用像是NumPy和SciPy這樣的數(shù)學(xué)計(jì)算庫來進(jìn)行結(jié)構(gòu)力學(xué)、流體力學(xué)等方面的計(jì)算；像是GDAL和Fiona這樣的地理信息系統(tǒng)庫則幫助我司進(jìn)行地形分析、地圖制圖等工作。

在這個(gè)領(lǐng)域，使用像是Scipy這樣的科學(xué)計(jì)算工具包來進(jìn)行物理模擬，如熱工水力、反堆物理等；而像是Pandas這樣的數(shù)據(jù)處理庫則幫助我司對大量的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的問題采取措施。