Python语言中numpy是用于

① python适合用来进行数据处理吗

可以。

Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上。

由于Python拥有非常丰富的库，使其在数据分析领域也有广泛的应用。由于Python本身有十分广泛的应用，本期Python数据分析路线图主要从数据分析从业人员的角度讲述Python数据分析路线图。整个路线图计划分成16周，120天左右。主要学习内容包括四大部分：

1）Python工作环境及基础语法知识了解（包括正则表达式相关知识学习）；

2）数据采集相关知识（python爬虫相关知识）；

3）数据分析学习；

4）数据可视化学习。

② 最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些

1、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。
2、Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。
3、SciPy：是一个工程和科学软件库，包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。
4、Matplotlib：为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制，它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。
5、Seaborn：主要关注统计模型的可视化(包括热图)，Seaborn高度依赖于Matplotlib。
6、Bokeh：独立于Matplotlib，主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。
7、Plotly：是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言(Python在内)。
8、Scikits：是Scikits
Stack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。它建立在SciPy之上，中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。
9、Theano：是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。
10、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。
11、Keras：是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂，具有高级可扩展性。
12、NLTK：主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP) 的常见任务，旨在促进NLP及相关领域(语言学，认知科学人工智能等)的教学和研究。
13、Gensim：是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计，不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。

③ 【Python基础】python数据分析需要哪些库

1.Numpy库
是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。
2.Pandas库
是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。
3.Matplotlib库
是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中最出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。
4.Seaborn库
是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。
5.NLTK库
被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的最佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。

④ 如何系统地学习Python 中 matplotlib，numpy，scipy，pandas

Python 可以由一系列的平台支持。它编译完备的格式可以在 Windows 和 MacOS 及其自身 Tk 扩充平台上运行，并可用于开发对用户友好的界面。在 UNIX 和其它平台上， Python 可以作为源代码由程序员自行编译，或者与其它预编的二进制编码共同使用。它超强的适应性更能让它有跨平台适用的能力：用它在 UNIX 平台上书写的程序段95%的情况下无须作任何修改就可用于 Mac 和 PC 机。扩充 Tk 平台对它的支持，甚至可以让基于GUI 格式的应用程序不用大动筋骨就可在上述三种平台上做自由切换，还保持着统一的界面。 正因为这种天然生就的跨平台运行能力，Python 还能支持一些平台的扩充平台，从而简化和免除了对其它语言和环境的适应过程。与 SunOS / Solaris 工具带有 Sun 音频设备及 SGI版本带有视音频接口（包括 OpenGL）一样，Windows Pytyon 解释器也同样带有 Visual C++ 类库和 Windows 音频驱动接口。此外还有与 COM 对象进行通讯的功能。 超大的功能性 Python 几乎无所不能。它的内核很小，但却拥有足够的基本程序块用于设计大部分应用软件。而且在某些情况下该程序语言还可以扩充与 C，C++ 和 Java 语言并用，因此没有它编不了的程序。 Python 解释器还带有极为强大的补充模块库，用于扩充语言能力，进行网络通讯、文本处理和规则表达式匹配。 虽然 Python 的主要特点是隐去程序员的许多低级复杂工作，它还能支持钩、扩充程序以及其它功能对某些操作系统进行低级接入。正因为这种高低兼行的特点，Python 可以视作和 C，Visual Basic 同等级别的语言，或是介于二者间的其它级别的语言。 超凡的扩容性 因为 Python 本身用 C 语言写成（某些扩充平台采用C++语言编写），而且它采用开放式的源代码，这样可以对程序本身进行主动扩充。另外该程序语言的许多模块由 C 和 C++ 界面支持，包括一些诸如网络和DBM数据库接入等基本构件，以及其它如 Tk 等许多先进工具。 此外，Python 还能融入 C 或 C++ 语言，从而可以使用 Python 语言为应用程序提供编程界面。也正基于它的跨语言开发的支持能力，还可以使用 Python 设计应用程序后再输送到为 C 语言环境而无须将程序用 C 语言重写，因为两种语言均可同时使用。 JPython 是一个完全采用 Java 语言编写的 Python 解释器，这就意味着任何 Python 程序都可与一个 Java 对象或是使用 Python 对象的应用程序相联结。 超常的简易性 了解了 Python 以上几个基本特点后，再对程序语言它内容进行了解就相对容易了。该语言内核很小，而且格式和文体简明。由于所有其它的组件和扩充部分都使用完全一样的句法结构，利用 Python 编程会很快让人速成。 但这并不意味着 Python 语言就没有复杂的地方。对其许多扩充部分和内库都必需经过深思熟虑后方可进行有效的利用。 超强的功能性 拥有如此广泛的支持和博采众长的特征，Python 在处理一系列问题上都显得特别有效。以下为它的功能简介： 计算器： 由 Python 支持的一个扩充程序叫 NumPy，它可以提供与许多标准数学库相连的接口。Python 语言还拥有无限精确的特性，可以单独处理100位数字的算术。 文字处理器： Python 能够对任何数据进行分割、累加和总结。它的模块可以对日志文件行中的元素进行分割，并根据内置的数据种类对其信息进行记录和总结，最后才进行输出。它的规则表达式库使程序员可以使用 emacs，Perl 等等。 这再次证明 Python 的无所不能，曾经有程序员还利用 Python 编制成非常复杂的 SGML 处理工具。 便捷的应用开发： Python对程序员而言一目了然，用它编程迅速有效。它博大的模块库可以提供针对不同协议、工具和库的接口。免除重新开发之苦。 由于Python 还支持 Tk 工具，所以可以在几个小时内完成一个应用软件，而用 Perl 语言可能会需要2到3天，用 C 语言甚至要几个星期。 跨平台开发： Python 以中立方式支持不同的一系列平台，如果用户使用的系统包含不同的平台，使用 Python 开发应用程序则再好不过；它这种适应性也可以为系统预留使用其它工具的可能。对于频繁更换平台用户，Python 是个理想的选择。 为最终用户提供软件服务时，Python 也是个备选方案，可以避免同时用不同应用软件编程的时间和费用。 系统设备 Python旨在避免操作系统中低级部分的滋扰，但如若需要主动进入这些低级部分时也完全可以通过相应的工具和扩充件来实现。与操作系统一样， Python 可以进入相同的的功能，并予以备份和扩充，而且备份和扩充后的功能会增加 Python 的所有的适应性和接口能力。 互联网程序设计 Python 带有的标准模块可以对网络插槽进行初级和协议级别的通讯，比如，如果要从 POP 服务器上读取电子邮件，Python 随带的库模块可以做到。另外， Python 还支持 XML、HTML和 CGI 库文件，所以利用它可以解析用户输入的需求，并通过网络服务器产生最佳质量的成果。 程序员还可为拥有 Python 内置解释器的 Apache、Unix 和 Windows 网络服务器编译模块。基于 CGI 程序的功效，可以很方便地执行 Python 语句而不用单独装载。 数据库编程 Python 中有无数的扩充模块可以连接如 Orcle、Informix 、mySOL和PostgreSql等通用的数据库系统；还有称作 Gadfly 的工具可以独立Python 提供完全的SQL环境。Python 有强大的文本和数据处理能力，可以用它作为不同数据库间的连接，比起那些数据库附带的总结和汇报工具显得更有优势。同时，由于它支持不同系统，用同样的接口也可以连接任何数据库。可以用 Tk 在支持平台上建立前端，马上就可获得高速跨平台、独立数据库的查询工具。 其它 Python 应用范围广泛，几乎没有它不适配的语言；凭籍它的微小内核、丰富功能、多样数据，Python 提供了一个良好的程序构建基础。综合了C 和 C++二者的优点，只要采用合适的结构和方式，便可对 Python 程序进行无限的扩充。除了一大堆显着的优点，Python 也有缺点。 要列出 Python 的缺点确实不太容易。Python 在其扩充模块中提供了大部分的功能，并充分显示了对其增加功能有多容易，一旦用它还不能解决问题，那么也仅需要利用 C 或 C++ 语言重新编写一个扩充程序便可。 批评 Python 的人往往不是说Python 缺乏某种功能，而是对这种功能并不了解。通常还有一种抱怨说 Python 缺少规则表达式的支持-但实际上有两个模块可以用来处理规则表达式，其中之一还可以完全用来支持 Perl 语言的句式句法。对规则表达式的处理并没有编进该语言中，但并不等于它作不到。 针对 Perl、Rebol 和 Java 语句而言， Python 的优势在于它的内核很小。这减少了执行的时间，因为在运行时需要装载的代码较少，而且这个特点也使它有着更广的适应性。 一旦熟悉了 Python 语句的简明风格，它的强大优势顿时便会凸现出来。用它编就的程序历久不衰。 Python 的理想用户群 它适合不同类型的用户以解决不同类型的问题。大部分时候这些问题一般不为人所知，因为它们有着较高的保密性。也有大型公司用它进行商用开发，并展示开发所获的成果。 红帽 （Red Hat ）曾用 Python 和 Tk 一起成功开发配置和管理操作系统的可视界面。整个系统可以全面控制 Linux 操作系统，并根据用户选择对配置文件作自动更新。 Infoseek 在其公用搜索引擎使用了Python。该公司还用 Python 对其软件进行定制，使最终用户能对该网站内容进行方便下栽。 美国航空航天局也在不少领域中用到 Python 程序语言，最出名的莫过于在任务控制中心将 Python 用于任务计划；对 Python 在其它方面的使用例如用其计算天体方位和设计卫星的路径等等都充分体现了 Python 的超强计算能力。 以在“星球大站”、“阿贝斯 （Abyss）”、 “星球之旅 （Star Trek）”、 “印地安那琼斯 （Indiana Jones）”超级大片中当纲特技和动画制作的工业光魔公司 （Instrial Light）也采用 Python 制作商业动画。 什么是Python? Python是一种即译式的，互动的，面向对象的编程语言，它包含了模组式的操作，异常处理，动态资料形态，十分高层次的动态资料结构，以及类别的使用。Python揉合了简单的语法和强大的功能。它的语法表达优美易读。它具有很多优秀的脚本语言的特点：解释的，面向对象的，内建的高级数据结构，支持模块和包，支持多种平台，可扩展。而且它还支持交互式方式运行，图形方式运行。它拥有众多的编程界面支持各种操作系统平台以及众多的各类函数库。利用C和C++可以对它进行扩充。个别的应用软件如果需要有一个可程序化界面也可以利用它来做为扩展语言用。最后，Python的可移植度非常高:它可以在许多的Unix类平台上运行，在Mac,MS-DOS,视窗Windows，Windows NT，OS/2，BeOS，以至RISCOS上都有相关的Python版本。 简单的说它具有以下一些特征： l 是一种解释性的，面向对象的，具有动态语义的程序设计语言。 l 适合快速开发。 l 能集成到其他流行的服务器，也自带服务器。 l 提供清晰的数据/逻辑/表示的分离。 l 带有可扩展的内置对象和强大的集成安全模块。 Python的历史 Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为程序的名字，是因为他是一个Monty 大蟒蛇飞行马戏团的爱好者。 ABC是由Guido参加设计的一种教学语言（没听说过）。就Guido本人看来，ABC这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido认为是非开放造成的。Guido决心在Python中避免这一错误（的确如此，Python与其它的语言如C,C++和Java结合的非常好）。同时，他还想实现在ABC中闪现过但未曾实现的东西。 就这样，Python在Guido手中诞生了（真要感谢他）。实际上，第一个实现是在Mac机上。可以说，Python是从ABC发展起来，主要受到了Mola-3（另一种相当优美且强大的语言，为小型团体所设计的）的影响。并且结合了Unix Shell和C的习惯。 Python可用在哪些地方? Python可以用在许多场合。当你需要大量的动态调整，要容易使用，功能强大并且富有弹性的情况，Python可以发挥很好的功效。 在处理文字方面，Python的核心功能（不需要任何扩充库的情况下）比别的编程语言更为易用而且速度相当。这使Python在需要处理字符串的工作（包括系统管理，CGI编程）上成为高效的语言。 当Python加上它的标准扩充库（如PIL,COM,Numeric,Oracledb,kjbuckets,tkinter,win32api,等等）或是特别扩充库（你自己写的，或是用SWING做的，或是利用ILU/COBRA/com的）后，它可以变成一个很好的“胶合语言”或者叫“指导语言”。就是指把不同的编程环境和互不相关的软件功能整合的工具。例如把Numeric和Oracledb透过Python结合起来你就可以替你的资料库数据做系统分析。Python的简单、易用以及方便而强大的c/c++扩展方面使它成为一种十分优秀的“胶合语言”。 许多开发人员也在写图形用户界面时广泛的采用了Python。如果在Windows下，如果想做一个图形界面程序，那么Python可以胜任。可以去wxPython/projects/swig/)。 有趣的语法 Guido认为Python的语法是非常优美的。其中一点就是，块语句的表示不是C语言常用的{}对，或其它符号对，而是采用缩近表示法！有趣吧。就这一点来说，Guido的解释是：首先，使用缩近表示法减少了视觉上的混乱，并且使程序变短，这样就减少了需要对基本代码单元注意的范围；其次，它减少了程序员的自由度，更有利于统一风格，使得阅读别人的程序更容易。感觉还是不错的，就C语言来说，在if语句后面大括号的写法就好几种，不同的人喜欢不同的样子，还不如统一起来，都不会看得别扭。 在每个类或函数的定义后面，第一行可以是说明语句，根本不需要注释符标记。对于后面跟块语句的语句，后面应跟上一个冒号。一行语句不能太长，因为没有行结束符，如果超长则要使用续行符(\\)。还有一些有趣的比如说，象下面的一个比较处理，用C语言为： if (2 用Python可以表示为 if (2 什么是Zope? Zope是一个开放源代码的Web应用服务器，采用Python语言开发，使用它您可以方便的构建内容管理、内部网、门户网站、和其他的定制应用。 l 高度面向对象的Web开发平台,采用Python语言开发。 l 可以运行在几乎所有流行的操作系统上,支持多语言。 l 能集成到其他流行的服务器，也自带服务器。 l 提供清晰的数据/逻辑/表示的分离 。 l 带有可扩展的内置对象和强大的集成安全模块。 什么是Plone? Pone是一个Zope上的一个用户友好、功能强大的开放源代码内容管理系统。Plone适合用作内部网/外部网的服务器、文档发布系统、门户服务器和异地协同群件工具，到目前，Plone其实已经发展成为了一个应用开发平台。 l 是一种功能强大的开放源码(Open Source)内容管理系统(CMS) 。 l 通过Web浏览器来访问、编辑内容和管理,易于更新内容 。 l 无需编程，即可创建新的内容类型 。 l 协同的编辑和发布机制 。

⑤ Python五大应用领域是什么

一、网络爬虫

网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在前期大量地运用Python言语作为网络爬虫的根底，带动了整个Python言语的运用发展。

二、数据处理

Python有很齐备的生态环境。"大数据"分析中涉及到的分布式核算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块能够挑选完结其功能。关于Hadoop-MapRece和Spark，都能够直接运用Python完结核算逻辑，这不管关于数据科学家仍是关于数据工程师而言都是十分便当的。

三、web开发

Python的诞生前史比Web还要早，由于Python是一种解说型的脚本言语，开发效率高，所以十分适合用来做Web开发。

Django 是 Python 编程言语驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 运用程序结构。运用 Django，咱们在几分钟之内就能够创建高品质、易维护、数据库驱动的运用程序。

四、数据分析

关于数据分析师来说，不只要自己理解数据背面的含义，而且还要给更直地展现数据的含义。

Scipy是一组专门解决科学核算中各种规范问题域的包的集合。Numpy是python科学核算的根底包。Pandas处理上千万的数据是一挥而就的工作，同时随后咱们也将看到它比SQL有更强的表达能力，能够做很多复杂的操作，要写的code也更少。

五、人工智能

人工智能是现在十分火的一个方向，AI热潮让Python言语的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个十分有影响力的AI结构，大多是Python的实现，为什么呢?

在人工智能大领域领域内的数据发掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程言语，得到广泛的支持和运用。人工智能的核心算法大部分仍是依赖于C/C++的，由于是核算密集型，需求十分精细的优化，还需求GPU、专用硬件之类的接口，这些都只要C/C++能做到。

关于Python五大应用领域是什么，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。

⑥ 请教朋友们，python中numpy.min 这句话是什么意思

numpy是一个数据函数库，min是numpy库里面的一个数学函数，用于计算一组数据中的最小值。

⑦ python常用到哪些库

Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
下面我们就来看一下python中常用到的库：
数值计算库：
1. NumPy
支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素集合，可以使用基于0的索引访问集合中元素。
2. SciPy
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。
3. Pandas
基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型，提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法，为时间序列分析提供很好的支持，提供多种数据结构，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
数据可视化库：
4. Matplotlib
第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
6. ggplot
基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
7. Bokeh
跟ggplot一样，Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
8. Plotly
可以通过Python notebook使用，与Bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。
9. pygal
与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
10. geoplotlib
用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet（一个面向对象编程接口）方可使用。
11. missingno
用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。
web开发库：
12. Django
一个高级的Python Web框架，支持快速开发，提供从模板引擎到ORM所需的一切东西，使用该库构建App时，必须遵循Django的方式。
13. Socket
一个套接字通讯底层库，用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接，通过连接发送请求与响应。
14. Flask
一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架（microframework），默认配备Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供选择，适合用来编写API服务（RESTful rervices）。
15. Twisted
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，建立在deferred object之上，一个通过异步架构实现的高性能的引擎，不适用于编写常规的Web Apps，更适用于底层网络。
数据库管理：

16. MySQL-python
又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2.x，且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况，现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同时支持Python 3.x，是Django ORM的依赖工具，可使用原生SQL来操作数据库，安装方式与MySQLdb一致。
18. PyMySQL
纯Python实现的驱动，速度比MySQLdb慢，最大的特点为安装方式简洁，同时也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一种既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系，可有效提高写代码的速度，同时兼容多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价为性能上的一些损失。
自动化运维：
20. jumpsever跳板机
一种由Python编写的开源跳板机（堡垒机）系统，实现了跳板机的基本功能，包含认证、授权和审计，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息，支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能，基于SSH协议进行管理，客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理，因完全开源，容易再次开发。
21. Mage分布式监控系统
一种用Python开发的自动化监控系统，可监控常用系统服务、应用、网络设备，可在一台主机上监控多个不同服务，不同服务的监控间隔可以不同，同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同，并提供数据可视化界面。
22. Mage的CMDB
一种用Python开发的硬件管理系统，包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能，主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据，将硬件信息发送至API，API负责将获取的数据保存至数据库中，后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。
23. 任务调度系统
一种由Python开发的任务调度系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中，一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。
24. Python运维流程系统
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台，内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流，包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。
GUI编程：
25. Tkinter
一个Python的标准GUI库，可以快速地创建GUI应用程序，可以在大多数的UNIX平台下使用，同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格，并良好地运行在绝大多数平台中。
26. wxPython
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。
27. PyQt
一个创建GUI应用程序的工具库，是Python编程语言和Qt的成功融合，可以运行在所有主要操作系统上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。
28. PySide
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本，提供与PyQt类似的功能，并相容API，但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。
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⑧ python数据分析需要哪些库

1.Numpy库
是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。
2.Pandas库
是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。
3.Matplotlib库
是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中Z出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。
4.Seaborn库
是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。
5.NLTK库
被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的Z佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。

⑨ set up python，numpy，and matplotlib什么意思

安装python——python
解释器
，注意python版本是2.x还是3.x
numpy——python语言的第三方库，用于
科学计算
，需额外安装
matplotlib——第三方库，用于2D图形绘制，需额外安装

⑩ python numpy有什么用

NumPyis the fundamental package for scientific computing withPython。就是科学计算包。

• 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

一个用python实现的科学计算包。包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

NumPy系统是Python的一种开源的数字扩展。这种工具可用来存储和处理矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。