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Python中有许多数据科学实验库可供使用。以下是一些常用的库：

1. NumPy：用于处理大型多维数组和矩阵的基础数学库。
2. Pandas：用于数据处理和分析的库，提供了灵活的数据结构和数据操作工具。
3. Matplotlib：用于创建静态、动态和交互式可视化的库。
4. SciPy：包含了许多科学计算中常用的算法和工具的库，例如数值积分、优化、线性代数等。
5. scikit-learn：用于机器学习和数据挖掘的库，提供了多种常见的机器学习算法和工具。
6. TensorFlow：用于构建和训练机器学习模型的深度学习库。
7. Keras：在TensorFlow等后端上构建深度学习模型的高级神经网络库。
8. PyTorch：另一个用于构建深度学习模型的库，提供了动态计算图的支持。
9. statsmodels：用于统计建模和推断的库，提供了许多统计模型和测试工具。
10. Seaborn：用于绘制统计数据可视化的库，提供了高级的图表和绘图功能。

这些库覆盖了数据处理、可视化、机器学习、深度学习和统计建模等领域，是进行数据科学实验和分析的重要工具。