scikit-bio（简称skbio）是一个用于生物信息学和生态学分析的Python库，提供了丰富的数据处理和分析工具。scikit-bio支持多种生物数据类型，包括序列数据、谱系树、距离矩阵等，并提供了多样性分析、序列对比和统计分析等功能。
安装scikit-bio
安装scikit-bio可以通过Python的包管理工具pip来完成。以下是安装步骤：
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确保你的Python环境已经安装了pip。如果还没有，可以参考官方文档进行安装。
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安装scikit-bio：
pip install scikit-bio
基本使用示例
以下是一些基本使用示例，帮助你入门scikit-bio的常见功能：
1. 计算距离矩阵
使用Bray-Curtis距离计算样本之间的距离矩阵：
import numpy as np
from skbio.diversity import beta_diversity
# 示例数据：行为样本，列为特征
data = np.random.rand(5, 10) # 5个样本，10个特征
# 计算Bray-Curtis距离矩阵
distance_matrix = beta_diversity('braycurtis', data)
print(distance_matrix)
2. 进行PCoA分析
基于上面的距离矩
