Python語言中numpy是用於

① python適合用來進行數據處理嗎

可以。

Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言，由Guido van Rossum於1989年底發明。由於他簡單、易學、免費開源、可移植性、可擴展性等特點，Python又被稱之為膠水語言。下圖為主要程序語言近年來的流行趨勢，Python受歡迎程度扶搖直上。

由於Python擁有非常豐富的庫，使其在數據分析領域也有廣泛的應用。由於Python本身有十分廣泛的應用，本期Python數據分析路線圖主要從數據分析從業人員的角度講述Python數據分析路線圖。整個路線圖計劃分成16周，120天左右。主要學習內容包括四大部分：

1）Python工作環境及基礎語法知識了解（包括正則表達式相關知識學習）；

2）數據採集相關知識（python爬蟲相關知識）；

3）數據分析學習；

4）數據可視化學習。

② 最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些

1、Pandas：是一個Python包，旨在通過「標記」和「關系」數據進行工作，簡單直觀。它設計用於快速簡單的數據操作、聚合和可視化，是數據整理的完美工具。
2、Numpy：是專門為Python中科學計算而設計的軟體集合，它為Python中的n維數組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫提供了NumPy數組類型的數學運算向量化，可以改善性能，從而加快執行速度。
3、SciPy：是一個工程和科學軟體庫，包含線性代數，優化，集成和統計的模塊。SciPy庫的主要功能是建立在NumPy上，通過其特定子模塊提供有效的數值常式，並作為數字積分、優化和其他常式。
4、Matplotlib：為輕松生成簡單而強大的可視化而量身定製，它使Python成為像MatLab或Mathematica這樣的科學工具的競爭對手。
5、Seaborn：主要關注統計模型的可視化(包括熱圖)，Seaborn高度依賴於Matplotlib。
6、Bokeh：獨立於Matplotlib，主要焦點是交互性，它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔的風格呈現。
7、Plotly：是一個基於Web用於構建可視化的工具箱，提供API給一些編程語言(Python在內)。
8、Scikits：是Scikits
Stack額外的軟體包，專為像圖像處理和機器學習輔助等特定功能而設計。它建立在SciPy之上，中集成了有質量的代碼和良好的文檔、簡單易用並且十分高效，是使用Python進行機器學習的實際行業標准。
9、Theano：是一個Python軟體包，它定義了與NumPy類似的多維數組，以及數學運算和表達式。此庫是被編譯的，可實現在所有架構上的高效運行。
10、TensorFlow：是數據流圖計算的開源庫，旨在滿足谷歌對訓練神經網路的高需求，並且是基於神經網路的機器學習系統DistBelief的繼任者，可以在大型數據集上快速訓練神經網路。
11、Keras：是一個用Python編寫的開源的庫，用於在高層的介面上構建神經網路。它簡單易懂，具有高級可擴展性。
12、NLTK：主要用於符號學和統計學自然語言處理(NLP) 的常見任務，旨在促進NLP及相關領域(語言學，認知科學人工智慧等)的教學和研究。
13、Gensim：是一個用於Python的開源庫，為有向量空間模型和主題模型的工作提供了使用工具。這個庫是為了高效處理大量文本而設計，不僅可以進行內存處理，還可以通過廣泛使用NumPy數據結構和SciPy操作來獲得更高的效率。

③ 【Python基礎】python數據分析需要哪些庫

1.Numpy庫
是Python開源的數值計算擴展工具，提供了Python對多維數組的支持，能夠支持高級的維度數組與矩陣運算。此外，針對數組運算也提供了大量的數學函數庫，Numpy是大部分Python科學計算的基礎，具有很多功能。
2.Pandas庫
是一個基於Numpy的數據分析包，為了解決數據分析任務而創建的。Pandas中納入了大量庫和標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需要的函數和方法，使用戶能快速便捷地處理數據。
3.Matplotlib庫
是一個用在Python中繪制數組的2D圖形庫，雖然它起源於模仿MATLAB圖形命令，但它獨立於MATLAB，可以通過Pythonic和面向對象的方式使用，是Python中最出色的繪圖庫。主要用純Python語言編寫的，它大量使用Numpy和其他擴展代碼，即使對大型數組也能提供良好的性能。
4.Seaborn庫
是Python中基於Matplotlib的數據可視化工具，提供了很多高層封裝的函數，幫助數據分析人員快速繪制美觀的數據圖形，從而避免了許多額外的參數配置問題。
5.NLTK庫
被稱為使用Python進行教學和計算語言學工作的最佳工具，以及用自然語言進行游戲的神奇圖書館。NLTK是一個領先的平台，用於構建使用人類語言數據的Python程序，它為超過50個語料庫和詞彙資源提供了易於使用的介面，還提供了一套文本處理庫，用於分類、標記化、詞干化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論社區。

④ 如何系統地學習Python 中 matplotlib，numpy，scipy，pandas

Python 可以由一系列的平台支持。它編譯完備的格式可以在 Windows 和 MacOS 及其自身 Tk 擴充平台上運行，並可用於開發對用戶友好的界面。在 UNIX 和其它平台上， Python 可以作為源代碼由程序員自行編譯，或者與其它預編的二進制編碼共同使用。它超強的適應性更能讓它有跨平台適用的能力：用它在 UNIX 平台上書寫的程序段95%的情況下無須作任何修改就可用於 Mac 和 PC 機。擴充 Tk 平台對它的支持，甚至可以讓基於GUI 格式的應用程序不用大動筋骨就可在上述三種平台上做自由切換，還保持著統一的界面。 正因為這種天然生就的跨平台運行能力，Python 還能支持一些平台的擴充平台，從而簡化和免除了對其它語言和環境的適應過程。與 SunOS / Solaris 工具帶有 Sun 音頻設備及 SGI版本帶有視音頻介面（包括 OpenGL）一樣，Windows Pytyon 解釋器也同樣帶有 Visual C++ 類庫和 Windows 音頻驅動介面。此外還有與 COM 對象進行通訊的功能。 超大的功能性 Python 幾乎無所不能。它的內核很小，但卻擁有足夠的基本程序塊用於設計大部分應用軟體。而且在某些情況下該程序語言還可以擴充與 C，C++ 和 Java 語言並用，因此沒有它編不了的程序。 Python 解釋器還帶有極為強大的補充模塊庫，用於擴充語言能力，進行網路通訊、文本處理和規則表達式匹配。 雖然 Python 的主要特點是隱去程序員的許多低級復雜工作，它還能支持鉤、擴充程序以及其它功能對某些操作系統進行低級接入。正因為這種高低兼行的特點，Python 可以視作和 C，Visual Basic 同等級別的語言，或是介於二者間的其它級別的語言。 超凡的擴容性 因為 Python 本身用 C 語言寫成（某些擴充平台採用C++語言編寫），而且它採用開放式的源代碼，這樣可以對程序本身進行主動擴充。另外該程序語言的許多模塊由 C 和 C++ 界面支持，包括一些諸如網路和DBM資料庫接入等基本構件，以及其它如 Tk 等許多先進工具。 此外，Python 還能融入 C 或 C++ 語言，從而可以使用 Python 語言為應用程序提供編程界面。也正基於它的跨語言開發的支持能力，還可以使用 Python 設計應用程序後再輸送到為 C 語言環境而無須將程序用 C 語言重寫，因為兩種語言均可同時使用。 JPython 是一個完全採用 Java 語言編寫的 Python 解釋器，這就意味著任何 Python 程序都可與一個 Java 對象或是使用 Python 對象的應用程序相聯結。 超常的簡易性 了解了 Python 以上幾個基本特點後，再對程序語言它內容進行了解就相對容易了。該語言內核很小，而且格式和文體簡明。由於所有其它的組件和擴充部分都使用完全一樣的句法結構，利用 Python 編程會很快讓人速成。 但這並不意味著 Python 語言就沒有復雜的地方。對其許多擴充部分和內庫都必需經過深思熟慮後方可進行有效的利用。 超強的功能性 擁有如此廣泛的支持和博採眾長的特徵，Python 在處理一系列問題上都顯得特別有效。以下為它的功能簡介： 計算器： 由 Python 支持的一個擴充程序叫 NumPy，它可以提供與許多標准數學庫相連的介面。Python 語言還擁有無限精確的特性，可以單獨處理100位數字的算術。 文字處理器： Python 能夠對任何數據進行分割、累加和總結。它的模塊可以對日誌文件行中的元素進行分割，並根據內置的數據種類對其信息進行記錄和總結，最後才進行輸出。它的規則表達式庫使程序員可以使用 emacs，Perl 等等。 這再次證明 Python 的無所不能，曾經有程序員還利用 Python 編製成非常復雜的 SGML 處理工具。 便捷的應用開發： Python對程序員而言一目瞭然，用它編程迅速有效。它博大的模塊庫可以提供針對不同協議、工具和庫的介面。免除重新開發之苦。 由於Python 還支持 Tk 工具，所以可以在幾個小時內完成一個應用軟體，而用 Perl 語言可能會需要2到3天，用 C 語言甚至要幾個星期。 跨平台開發： Python 以中立方式支持不同的一系列平台，如果用戶使用的系統包含不同的平台，使用 Python 開發應用程序則再好不過；它這種適應性也可以為系統預留使用其它工具的可能。對於頻繁更換平台用戶，Python 是個理想的選擇。 為最終用戶提供軟體服務時，Python 也是個備選方案，可以避免同時用不同應用軟體編程的時間和費用。 系統設備 Python旨在避免操作系統中低級部分的滋擾，但如若需要主動進入這些低級部分時也完全可以通過相應的工具和擴充件來實現。與操作系統一樣， Python 可以進入相同的的功能，並予以備份和擴充，而且備份和擴充後的功能會增加 Python 的所有的適應性和介面能力。 互聯網程序設計 Python 帶有的標准模塊可以對網路插槽進行初級和協議級別的通訊，比如，如果要從 POP 伺服器上讀取電子郵件，Python 隨帶的庫模塊可以做到。另外， Python 還支持 XML、HTML和 CGI 庫文件，所以利用它可以解析用戶輸入的需求，並通過網路伺服器產生最佳質量的成果。 程序員還可為擁有 Python 內置解釋器的 Apache、Unix 和 Windows 網路伺服器編譯模塊。基於 CGI 程序的功效，可以很方便地執行 Python 語句而不用單獨裝載。 資料庫編程 Python 中有無數的擴充模塊可以連接如 Orcle、Informix 、mySOL和PostgreSql等通用的資料庫系統；還有稱作 Gadfly 的工具可以獨立Python 提供完全的SQL環境。Python 有強大的文本和數據處理能力，可以用它作為不同資料庫間的連接，比起那些資料庫附帶的總結和匯報工具顯得更有優勢。同時，由於它支持不同系統，用同樣的介面也可以連接任何資料庫。可以用 Tk 在支持平台上建立前端，馬上就可獲得高速跨平台、獨立資料庫的查詢工具。 其它 Python 應用范圍廣泛，幾乎沒有它不適配的語言；憑籍它的微小內核、豐富功能、多樣數據，Python 提供了一個良好的程序構建基礎。綜合了C 和 C++二者的優點，只要採用合適的結構和方式，便可對 Python 程序進行無限的擴充。除了一大堆顯著的優點，Python 也有缺點。 要列出 Python 的缺點確實不太容易。Python 在其擴充模塊中提供了大部分的功能，並充分顯示了對其增加功能有多容易，一旦用它還不能解決問題，那麼也僅需要利用 C 或 C++ 語言重新編寫一個擴充程序便可。 批評 Python 的人往往不是說Python 缺乏某種功能，而是對這種功能並不了解。通常還有一種抱怨說 Python 缺少規則表達式的支持-但實際上有兩個模塊可以用來處理規則表達式，其中之一還可以完全用來支持 Perl 語言的句式句法。對規則表達式的處理並沒有編進該語言中，但並不等於它作不到。 針對 Perl、Rebol 和 Java 語句而言， Python 的優勢在於它的內核很小。這減少了執行的時間，因為在運行時需要裝載的代碼較少，而且這個特點也使它有著更廣的適應性。 一旦熟悉了 Python 語句的簡明風格，它的強大優勢頓時便會凸現出來。用它編就的程序歷久不衰。 Python 的理想用戶群 它適合不同類型的用戶以解決不同類型的問題。大部分時候這些問題一般不為人所知，因為它們有著較高的保密性。也有大型公司用它進行商用開發，並展示開發所獲的成果。 紅帽 （Red Hat ）曾用 Python 和 Tk 一起成功開發配置和管理操作系統的可視界面。整個系統可以全面控制 Linux 操作系統，並根據用戶選擇對配置文件作自動更新。 Infoseek 在其公用搜索引擎使用了Python。該公司還用 Python 對其軟體進行定製，使最終用戶能對該網站內容進行方便下栽。 美國航空航天局也在不少領域中用到 Python 程序語言，最出名的莫過於在任務控制中心將 Python 用於任務計劃；對 Python 在其它方面的使用例如用其計算天體方位和設計衛星的路徑等等都充分體現了 Python 的超強計算能力。 以在「星球大站」、「阿貝斯 （Abyss）」、 「星球之旅 （Star Trek）」、 「印地安那瓊斯 （Indiana Jones）」超級大片中當綱特技和動畫製作的工業光魔公司 （Instrial Light）也採用 Python 製作商業動畫。 什麼是Python? Python是一種即譯式的，互動的，面向對象的編程語言，它包含了模組式的操作，異常處理，動態資料形態，十分高層次的動態資料結構，以及類別的使用。Python揉合了簡單的語法和強大的功能。它的語法表達優美易讀。它具有很多優秀的腳本語言的特點：解釋的，面向對象的，內建的高級數據結構，支持模塊和包，支持多種平台，可擴展。而且它還支持互動式方式運行，圖形方式運行。它擁有眾多的編程界面支持各種操作系統平台以及眾多的各類函數庫。利用C和C++可以對它進行擴充。個別的應用軟體如果需要有一個可程序化界面也可以利用它來做為擴展語言用。最後，Python的可移植度非常高:它可以在許多的Unix類平台上運行，在Mac,MS-DOS,視窗Windows，Windows NT，OS/2，BeOS，以至RISCOS上都有相關的Python版本。 簡單的說它具有以下一些特徵： l 是一種解釋性的，面向對象的，具有動態語義的程序設計語言。 l 適合快速開發。 l 能集成到其他流行的伺服器，也自帶伺服器。 l 提供清晰的數據/邏輯/表示的分離。 l 帶有可擴展的內置對象和強大的集成安全模塊。 Python的歷史 Python的創始人為Guido van Rossum。1989年聖誕節期間，在阿姆斯特丹，Guido為了打發聖誕節的無趣，決心開發一個新的腳本解釋程序，做為ABC語言的一種繼承。之所以選中Python（大蟒蛇的意思）作為程序的名字，是因為他是一個Monty 大蟒蛇飛行馬戲團的愛好者。 ABC是由Guido參加設計的一種教學語言（沒聽說過）。就Guido本人看來，ABC這種語言非常優美和強大，是專門為非專業程序員設計的。但是ABC語言並沒有成功，究其原因，Guido認為是非開放造成的。Guido決心在Python中避免這一錯誤（的確如此，Python與其它的語言如C,C++和Java結合的非常好）。同時，他還想實現在ABC中閃現過但未曾實現的東西。 就這樣，Python在Guido手中誕生了（真要感謝他）。實際上，第一個實現是在Mac機上。可以說，Python是從ABC發展起來，主要受到了Mola-3（另一種相當優美且強大的語言，為小型團體所設計的）的影響。並且結合了Unix Shell和C的習慣。 Python可用在哪些地方? Python可以用在許多場合。當你需要大量的動態調整，要容易使用，功能強大並且富有彈性的情況，Python可以發揮很好的功效。 在處理文字方面，Python的核心功能（不需要任何擴充庫的情況下）比別的編程語言更為易用而且速度相當。這使Python在需要處理字元串的工作（包括系統管理，CGI編程）上成為高效的語言。 當Python加上它的標准擴充庫（如PIL,COM,Numeric,Oracledb,kjbuckets,tkinter,win32api,等等）或是特別擴充庫（你自己寫的，或是用SWING做的，或是利用ILU/COBRA/com的）後，它可以變成一個很好的「膠合語言」或者叫「指導語言」。就是指把不同的編程環境和互不相關的軟體功能整合的工具。例如把Numeric和Oracledb透過Python結合起來你就可以替你的資料庫數據做系統分析。Python的簡單、易用以及方便而強大的c/c++擴展方面使它成為一種十分優秀的「膠合語言」。 許多開發人員也在寫圖形用戶界面時廣泛的採用了Python。如果在Windows下，如果想做一個圖形界面程序，那麼Python可以勝任。可以去wxPython/projects/swig/)。 有趣的語法 Guido認為Python的語法是非常優美的。其中一點就是，塊語句的表示不是C語言常用的{}對，或其它符號對，而是採用縮近表示法！有趣吧。就這一點來說，Guido的解釋是：首先，使用縮近表示法減少了視覺上的混亂，並且使程序變短，這樣就減少了需要對基本代碼單元注意的范圍；其次，它減少了程序員的自由度，更有利於統一風格，使得閱讀別人的程序更容易。感覺還是不錯的，就C語言來說，在if語句後面大括弧的寫法就好幾種，不同的人喜歡不同的樣子，還不如統一起來，都不會看得別扭。 在每個類或函數的定義後面，第一行可以是說明語句，根本不需要注釋符標記。對於後面跟塊語句的語句，後面應跟上一個冒號。一行語句不能太長，因為沒有行結束符，如果超長則要使用續行符(\\)。還有一些有趣的比如說，象下面的一個比較處理，用C語言為： if (2 用Python可以表示為 if (2 什麼是Zope? Zope是一個開放源代碼的Web應用伺服器，採用Python語言開發，使用它您可以方便的構建內容管理、內部網、門戶網站、和其他的定製應用。 l 高度面向對象的Web開發平台,採用Python語言開發。 l 可以運行在幾乎所有流行的操作系統上,支持多語言。 l 能集成到其他流行的伺服器，也自帶伺服器。 l 提供清晰的數據/邏輯/表示的分離 。 l 帶有可擴展的內置對象和強大的集成安全模塊。 什麼是Plone? Pone是一個Zope上的一個用戶友好、功能強大的開放源代碼內容管理系統。Plone適合用作內部網/外部網的伺服器、文檔發布系統、門戶伺服器和異地協同群件工具，到目前，Plone其實已經發展成為了一個應用開發平台。 l 是一種功能強大的開放源碼(Open Source)內容管理系統(CMS) 。 l 通過Web瀏覽器來訪問、編輯內容和管理,易於更新內容 。 l 無需編程，即可創建新的內容類型 。 l 協同的編輯和發布機制 。

⑤ Python五大應用領域是什麼

一、網路爬蟲

網路爬蟲是Python比較常用的一個場景，國際上，google在前期大量地運用Python言語作為網路爬蟲的根底，帶動了整個Python言語的運用發展。

二、數據處理

Python有很齊備的生態環境。"大數據"分析中涉及到的分布式核算、數據可視化、資料庫操作等，Python中都有成熟的模塊能夠挑選完結其功能。關於Hadoop-MapRece和Spark，都能夠直接運用Python完結核算邏輯，這不管關於數據科學家仍是關於數據工程師而言都是十分便當的。

三、web開發

Python的誕生前史比Web還要早，由於Python是一種解說型的腳本言語，開發效率高，所以十分適合用來做Web開發。

Django 是 Python 編程言語驅動的一個開源模型-視圖-控制器(MVC)風格的 Web 運用程序結構。運用 Django，咱們在幾分鍾之內就能夠創建高品質、易維護、資料庫驅動的運用程序。

四、數據分析

關於數據分析師來說，不只要自己理解數據背面的含義，而且還要給更直地展現數據的含義。

Scipy是一組專門解決科學核算中各種規范問題域的包的集合。Numpy是python科學核算的根底包。Pandas處理上千萬的數據是一揮而就的工作，同時隨後咱們也將看到它比SQL有更強的表達能力，能夠做很多復雜的操作，要寫的code也更少。

五、人工智慧

人工智慧是現在十分火的一個方向，AI熱潮讓Python言語的未來充滿了無限的潛力。現在釋放出來的幾個十分有影響力的AI結構，大多是Python的實現，為什麼呢?

在人工智慧大領域領域內的數據發掘、機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程言語，得到廣泛的支持和運用。人工智慧的核心演算法大部分仍是依賴於C/C++的，由於是核算密集型，需求十分精細的優化，還需求GPU、專用硬體之類的介面，這些都只要C/C++能做到。

關於Python五大應用領域是什麼，環球青藤小編就和大家分享到這里了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。

⑥ 請教朋友們，python中numpy.min 這句話是什麼意思

numpy是一個數據函數庫，min是numpy庫裡面的一個數學函數，用於計算一組數據中的最小值。

⑦ python常用到哪些庫

Python作為一個設計優秀的程序語言，現在已廣泛應用於各種領域，依靠其強大的第三方類庫，Python在各個領域都能發揮巨大的作用。
下面我們就來看一下python中常用到的庫：
數值計算庫：
1. NumPy
支持多維數組與矩陣運算，也針對數組運算提供大量的數學函數庫。通常與SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多種類的數值類型，其中定義的最重要的對象是稱為ndarray的n維數組類型，用於描述相同類型的元素集合，可以使用基於0的索引訪問集合中元素。
2. SciPy
在NumPy庫的基礎上增加了眾多的數學、科學及工程計算中常用的庫函數，如線性代數、常微分方程數值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等，可進行插值處理、信號濾波，以及使用C語言加速計算。
3. Pandas
基於NumPy的一種工具，為解決數據分析任務而生。納入大量庫和一些標準的數據模型，提供高效地操作大型數據集所需的工具及大量的能快速便捷處理數據的函數和方法，為時間序列分析提供很好的支持，提供多種數據結構，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
數據可視化庫：
4. Matplotlib
第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎上或者直接調用該庫，可以很方便地得到數據的大致信息，功能非常強大，但也非常復雜。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
6. ggplot
基於R的一個作圖庫ggplot2，同時利用了源於《圖像語法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，並不適用於製作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復雜度。
7. Bokeh
跟ggplot一樣，Bokeh也基於《圖形語法》的概念。與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可交互、可直接用於網路的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網路應用。
8. Plotly
可以通過Python notebook使用，與Bokeh一樣致力於交互圖表的製作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。
9. pygal
與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網路瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認的風格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。
10. geoplotlib
用於製作地圖和地理相關數據的工具箱。可用來製作多種地圖，比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖。必須安裝Pyglet（一個面向對象編程介面）方可使用。
11. missingno
用圖像的方式快速評估數據缺失的情況，可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。
web開發庫：
12. Django
一個高級的Python Web框架，支持快速開發，提供從模板引擎到ORM所需的一切東西，使用該庫構建App時，必須遵循Django的方式。
13. Socket
一個套接字通訊底層庫，用於在伺服器和客戶端間建立TCP或UDP連接，通過連接發送請求與響應。
14. Flask
一個基於Werkzeug、Jinja 2的Python輕量級框架（microframework），默認配備Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供選擇，適合用來編寫API服務（RESTful rervices）。
15. Twisted
一個使用Python實現的基於事件驅動的網路引擎框架，建立在deferred object之上，一個通過非同步架構實現的高性能的引擎，不適用於編寫常規的Web Apps，更適用於底層網路。
資料庫管理：

16. MySQL-python
又稱MySQLdb，是Python連接MySQL最流行的一個驅動，很多框架也基於此庫進行開發。只支持Python 2.x，且安裝時有許多前置條件。由於該庫基於C語言開發，在Windows平台上的安裝非常不友好，經常出現失敗的情況，現在基本不推薦使用，取代品為衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同時支持Python 3.x，是Django ORM的依賴工具，可使用原生SQL來操作資料庫，安裝方式與MySQLdb一致。
18. PyMySQL
純Python實現的驅動，速度比MySQLdb慢，最大的特點為安裝方式簡潔，同時也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一種既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python對象與資料庫關系表的一種映射關系，可有效提高寫代碼的速度，同時兼容多種資料庫系統，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代價為性能上的一些損失。
自動化運維：
20. jumpsever跳板機
一種由Python編寫的開源跳板機（堡壘機）系統，實現了跳板機的基本功能，包含認證、授權和審計，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap編寫，界面美觀，自動收集硬體信息，支持錄像回放、命令搜索、實時監控、批量上傳下載等功能，基於SSH協議進行管理，客戶端無須安裝agent。主要用於解決可視化安全管理，因完全開源，容易再次開發。
21. Mage分布式監控系統
一種用Python開發的自動化監控系統，可監控常用系統服務、應用、網路設備，可在一台主機上監控多個不同服務，不同服務的監控間隔可以不同，同一個服務在不同主機上的監控間隔、報警閾值可以不同，並提供數據可視化界面。
22. Mage的CMDB
一種用Python開發的硬體管理系統，包含採集硬體數據、API、頁面管理3部分功能，主要用於自動化管理筆記本、路由器等常見設備的日常使用。由伺服器的客戶端採集硬體數據，將硬體信息發送至API，API負責將獲取的數據保存至資料庫中，後台管理程序負責對伺服器信息進行配置和展示。
23. 任務調度系統
一種由Python開發的任務調度系統，主要用於自動化地將一個服務進程分布到其他多個機器的多個進程中，一個服務進程可作為調度者依靠網路通信完成這一工作。
24. Python運維流程系統
一種使用Python語言編寫的調度和監控工作流的平台，內部用於創建、監控和調整數據管道。允許工作流開發人員輕松創建、維護和周期性地調度運行工作流，包括了如數據存儲、增長分析、Email發送、A/B測試等諸多跨多部門的用例。
GUI編程：
25. Tkinter
一個Python的標准GUI庫，可以快速地創建GUI應用程序，可以在大多數的UNIX平台下使用，同樣可以應用在Windows和Macintosh系統中，Tkinter 8.0的後續版本可以實現本地窗口風格，並良好地運行在絕大多數平台中。
26. wxPython
一款開源軟體跨平台GUI庫wxWidgets的Python封裝和Python模塊，是Python語言的一套優秀的GUI圖形庫，允許程序員很方便地創建完整的、功能健全的GUI用戶界面。
27. PyQt
一個創建GUI應用程序的工具庫，是Python編程語言和Qt的成功融合，可以運行在所有主要操作系統上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt採用雙許可證，開發人員可以選擇GPL和商業許可，從PyQt的版本4開始，GPL許可證可用於所有支持的平台。
28. PySide
一個跨平台的應用程式框架Qt的Python綁定版本，提供與PyQt類似的功能，並相容API，但與PyQt不同處為其使用LGPL授權。
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⑧ python數據分析需要哪些庫

1.Numpy庫
是Python開源的數值計算擴展工具，提供了Python對多維數組的支持，能夠支持高級的維度數組與矩陣運算。此外，針對數組運算也提供了大量的數學函數庫，Numpy是大部分Python科學計算的基礎，具有很多功能。
2.Pandas庫
是一個基於Numpy的數據分析包，為了解決數據分析任務而創建的。Pandas中納入了大量庫和標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需要的函數和方法，使用戶能快速便捷地處理數據。
3.Matplotlib庫
是一個用在Python中繪制數組的2D圖形庫，雖然它起源於模仿MATLAB圖形命令，但它獨立於MATLAB，可以通過Pythonic和面向對象的方式使用，是Python中Z出色的繪圖庫。主要用純Python語言編寫的，它大量使用Numpy和其他擴展代碼，即使對大型數組也能提供良好的性能。
4.Seaborn庫
是Python中基於Matplotlib的數據可視化工具，提供了很多高層封裝的函數，幫助數據分析人員快速繪制美觀的數據圖形，從而避免了許多額外的參數配置問題。
5.NLTK庫
被稱為使用Python進行教學和計算語言學工作的Z佳工具，以及用自然語言進行游戲的神奇圖書館。NLTK是一個領先的平台，用於構建使用人類語言數據的Python程序，它為超過50個語料庫和詞彙資源提供了易於使用的介面，還提供了一套文本處理庫，用於分類、標記化、詞干化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論社區。

⑨ set up python，numpy，and matplotlib什麼意思

安裝python——python
解釋器
，注意python版本是2.x還是3.x
numpy——python語言的第三方庫，用於
科學計算
，需額外安裝
matplotlib——第三方庫，用於2D圖形繪制，需額外安裝

⑩ python numpy有什麼用

NumPyis the fundamental package for scientific computing withPython。就是科學計算包。

• a powerful N-dimensional array object

• sophisticated (broadcasting) functions

• tools for integrating C/C++ and Fortran code

• useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities

一個用python實現的科學計算包。包括：1、一個強大的N維數組對象Array；2、比較成熟的（廣播）函數庫；3、用於整合C/C++和Fortran代碼的工具包；4、實用的線性代數、傅里葉變換和隨機數生成函數。numpy和稀疏矩陣運算包scipy配合使用更加方便。

NumPy系統是Python的一種開源的數字擴展。這種工具可用來存儲和處理矩陣，比Python自身的嵌套列表結構要高效。據說NumPy將Python相當於變成一種免費的更強大的MatLab系統。