APLのような配列操作を実行できるいくつかのPythonライブラリがあります。これらのライブラリには、Numpy、Scipy、Pandas、Xarray、Daskが含まれます。

Numpyは、数値コンピューティングに人気のあるライブラリであり、高性能の多次元配列オブジェクトを提供します。ScipyはNumpyの上に構築されており、線形代数や最適化アルゴリズムなど、さまざまな科学的コンピューティングツールを提供しています。Pandasは、時系列データを含む構造化されたデータを操作するためのデータ操作ツールを提供するライブラリです。Xarrayは、ラベル付きの多次元配列で動作するライブラリであり、Daskは大規模なデータセットでの配列操作をスピードアップできる並列コンピューティング用のライブラリです。
There are several Python libraries available that can perform array manipulation like APL. These libraries include NumPy, SciPy, Pandas, xarray, and Dask.

NumPy is a popular library for numerical computing and provides a high-performance multidimensional array object. SciPy is built on top of NumPy and offers a range of scientific computing tools, including linear algebra and optimization algorithms. Pandas is a library that provides data manipulation tools for working with structured data, including time series data. xarray is a library that works with labeled multidimensional arrays, and Dask is a library for parallel computing that can speed up array manipulation on large datasets.