はい、APLで見つかったものと同様の配列操作機能を提供するいくつかのPythonライブラリがあります。

1. Numpy- Pythonの数値コンピューティング用の広く使用されているライブラリ。これは、強力な配列オブジェクトと配列操作のためのさまざまな機能を提供します。

2. PANDAS-表形式のデータを操作するために、データフレームなどの追加のデータ構造を提供するNumpyの上に構築されたライブラリ。Pandasは、強力な配列操作機能も提供しています。

3. Xarray- numpyとPandasを拡張してラベル付けされた多次元アレイをサポートするライブラリ。気候と気象データの操作に特に役立ちます。

4. Dask -Pythonでの並列コンピューティング用のライブラリ。これには、分散設定で大きな配列を操作するためのモジュールが含まれます。

5. Pytorch- Numpyで見つかったものと同様のテンソル操作を提供する深い学習フレームワーク。

これらのライブラリは、幅広い配列操作機能を提供し、科学的コンピューティング、データ分析、および機械学習のさまざまなアプリケーションに使用できます。
Yes, there are several Python libraries that offer array manipulation capabilities similar to those found in APL:

1. NumPy - a widely-used library for numerical computing in Python, which provides a powerful array object and a range of functions for array manipulation.

2. Pandas - a library built on top of NumPy that provides additional data structures, such as data frames, for working with tabular data. Pandas also offers powerful array manipulation capabilities.

3. Xarray - a library that extends NumPy and Pandas to support labeled multidimensional arrays, which can be particularly useful for working with climate and weather data.

4. Dask - a library for parallel computing in Python, which includes a module for working with large arrays in a distributed setting.

5. PyTorch - a deep learning framework that provides tensor operations similar to those found in NumPy.

These libraries offer a wide range of array manipulation capabilities, and can be used for a variety of applications in scientific computing, data analysis, and machine learning.