python数据结构相关的库

A. 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。
更多Python知识请关注Python自学网。

B. python有哪些库

Python中6个最重要的库：

第一、NumPy

NumPy是Numerical
Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：

①快速、高效的多维数组对象ndarray

②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数

③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具

④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成

除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。

第二、pandas

pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。

pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D.
Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。

对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。

第四、IPython

IPython项目开始于2001年，由Fernando
Pérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。

尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器

②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解

③scipy.optimize函数优化器和求根算法

④scipy.signal信号处理工具

⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器

SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。

第六、scikit-learn

scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：

①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等

②回归：Lasso、岭回归等

③聚类：K-means、谱聚类等

④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等

⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵

⑥预处理：特征提取、正态化

scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。

C. python数据分析需要哪些库

1. NumPy
一般我们会将科学领域的库作为清单打头，NumPy是该领域的主要软件库之一。它旨在处理大型的多维数组和矩阵，并提供了很多高级的数学函数和方法，因此可以用它来执行各种操作。
2. SciPy

另一个科学计算核心库SciPy，基于NumPy而构建，并扩展了NumPy的功能。SciPy的主要数据结构是多维数组，使用Numpy实现。该库提供了一些用于解决线性代数、概率论、积分计算等任务的工具。
3.Pandas
Pandas是一个Python库，提供了高级的数据结构和各种分析工具。该库的一大特色是能够将相当复杂的数据操作转换为一两个命令。Pandas提供了很多内置的方法，用于分组、过滤和组合数据，还提供了时间序列功能。所有这些方法的执行速度都很快。
4. StatsModels
Statsmodels是一个Python模块，为统计数据分析提供了很多可能性，例如统计模型估计、运行统计测试等。你可以借助它来实现很多机器学习方法，并探索不同的绘图可能性。
5. Matplotlib
Matplotlib是一个用于创建二维图表和图形的低级库。你可以用它来构建各种图表，从直方图和散点图到非笛卡尔坐标图。此外，很多流行的绘图库都为Matplotlib预留了位置，可与Matplotlib结合在一起使用。
6. Seaborn
Seaborn实际上是基于matplotlib库构建的高级API。它为处理图表提供了更恰当的默认选项。此外，它还提供了一组丰富的可视化图库，包括时间序列、联合图和小提琴图等复杂的类型。
7. Plotly
Plotly是一个可以帮助你轻松构建复杂图形的流行库。该库适用于交互式Web应用程序，它提供了很多很棒的可视化效果，包括轮廓图形、三元图和3D图表。
8. Bokeh
Bokeh库使用JavaScript小部件在浏览器中创建交互式和可伸缩的可视化图形。该库提供了多种图形、样式、链接图形式的交互能力、添加小部件、定义回调以及更多有用的功能。
9. Pydot
Pydot是一个用于生成面向复杂图形和非面向复杂图形的库。它作为面向Graphviz的一个接口，使用Python编写。我们可以借助它来显示图形的结构，这在构建神经网络和基于决策树的算法时经常会用到。

D. python常用到哪些库

第一、NumPy

NumPy是NumericalPython的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：

①快速、高效的多维数组对象ndarray

②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数

③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具

④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成

除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。

第二、pandas

pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。

pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D.
Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。

对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。

第四、IPython

IPython项目开始于2001年，由FernandoPérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。

尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器

②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解

③scipy.optimize函数优化器和求根算法

④scipy.signal信号处理工具

⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器

SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。

第六、scikit-learn

scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：

①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等

②回归：Lasso、岭回归等

③聚类：K-means、谱聚类等

④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等

⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵

⑥预处理：特征提取、正态化

scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。

E. python常用的数据库有哪些

主流的关系型数据库：

1. MySQL：目前使用最广泛的开源、多平台的关系型数据库，支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范。

2. SQL Server：支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范，属于商业软件，需要注意版权和licence授权费用。

3. Oracle：支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，功能最强大、最复杂、市场占比最高的商业数据库。

4. Postgresql：开源、多平台、关系型数据库，功能最强大的开源数据库，需要Python环境，基于postgresql的time
scaleDB，是目前比较火的时序数据库之一。

非关系型数据库

Redis：开源、Linux平台、key-value键值型nosql数据库，简单稳定，非常主流的、全数据in-momory，定位于快的键值型nosql数据库。

Memcaced：一个开源的、高性能的、具有分布式内存对象的缓存系统，通过它可以减轻数据库负载，加速动态的web应用。

面向文档数据库以文档的形式存储，每个文档是一系列数据项的集合，每个数据项有名称与对应的值，主要产品有：

MongoDB：开源、多平台、文档型nosql数据库，最像关系型数据库，定位于灵活的nosql数据库。适用于网站后台数据库、小文件系统、日志分析系统。

F. Python数据结构与算法-哈希map的实现及原理

1-collections.MutableMapping

1.1 概念：这是什么？

大家可能想知道这一串英文是什么意思？其实只需要了解在collections库当中有一个非常重要的抽象基类MutableMappin

g，专门用于实现map的一个非常有价值的工具。后边我们会用到它。

2-我们的map基类

2.1 实现这个类

这个基类其实也就是确定了键值对的属性，并且存储了基本的比较方法。它的对象就是一个键值对咯。这个很好理解。有点类似object的感觉。

3-通过map基类实现的无序映射

给大家看一个上边的例子，这个例子来源于网络，自己改了改，能用，更加详细而已，凑合看.

4-Python哈希表的实现的基类

4.1 咱有话直说：上才（代）艺（码）

如果还不知道哈希表概念的同xio，请参考 python进阶之数据结构与算法–中级-哈希表（小白piao分享） 。废话不多说，咱们撸代码：

OK了，基本的哈希表就实现了，其实仔细想想很容易，但是自己要能实现还是要理解哈希表的本质哦，外加一定量的练习才可以熟练掌握，练习的目的就是为了熟练而已。

5-分离链表实现的具体哈希map类

说明：这玩意只是一种降低冲突的手段，上一节提过，降低冲突最好的地方是发生在元组进入桶的时候，所以想必大家猜到了，接下来的分离链表也就是为了self._bucket_xxxxxxx系列方法做准备。这里之所以在上边使用@abstractmethod就是为了继承实现，目的可以实现多种将冲突的哈希表。分离链表的概念上一节也有的。
“见码入面”（借鉴：见字如面这个电视节目，有兴趣可以看看，还不错的）：

6-用线性探测处理冲突的哈希map类

这种方式的好处不需要再去借助其他额外的赋值结构来表示桶。结构更加简单。不会再像上一种方法还要让桶是一个UnsortedTableMap的对象。
代码如下：

G. Python数据分析库有哪些

Python数据分析必备的第三方库：

1、Pandas

Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Serise、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。

Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初使用用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具。

2、Numpy

Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是Scipy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。

Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。

3、Matplotlib

Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。

Matplotlib是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。

Matplotlib是基于Numpy的一套Python包，这个包提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形。

4、SciPy

SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。

SciPy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化。

5、Keras

Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。

6、Scrapy

Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。

7、Gensim

Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。

H. python机器学习方向的第三方库是什么

Python开发工程师必知的十大机器学习库：

一、Scikit-Learn

在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-Learn是一个功能强大的Python包，我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。

二、Statsmodels

Statsmodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库，主要用于预测性和探索性分析，拟合线性模型、进行统计分析或者预测性建模，使用Statsmodels是非常合适的。

三、PyMC

PyMC是做贝叶斯曲线的工具，其包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具，也包含一些层次模型。

四、Gensim

Gensim被称为人们的主题建模工具，其焦点是狄利克雷划分及变体，其支持自然语言处理，能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起，还引用Google的基于递归神经网络的文本表示法word2vec。

五、Orange

Orange是一种带有图形用户界面的库，在分类、聚集和特征选择方法方面，相当齐全，还有交叉验证的方法。

六、PyMVPA

PyMVPA是一种统计学习库，包含交叉验证和诊断工具，但没有Scikit-learn全面。

七、Theano

Theano是最成熟的深度学习库，它提供不错的数据结构表示神经网络的层，对线性代数来说很高效，与Numpy的数组类似，很多基于Theano的库都在利用其数据结构，它还支持开箱可用的GPU编程。

八、PyLearn

PyLearn是一个基于Theano的库，它给Theano引入了模块化和可配置性，可以通过不同的配置文件来创建神经网络。

九、Hebel

Hebel是一个带有GPU支持的神经网络库，可以通过YAML文件决定神经网络的属性，提供了将神级网络和代码友好分离的方式，并快速地运行模型，它是用纯Python编写，是很友好的库，但由于开发不久，就深度和广大而言，还有些匮乏!

十、Neurolab

Neurolab是一个API友好的神经网络库，其包含递归神经网络实现的不同变体，如果使用RNN，这个库是同类API中最好的选择之一。

I. Python中数据可视化经典库有哪些

Python有很多经典的数据可视化库，比较经典的数据可视化库有下面几个。

matplotlib

是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口。

pyplot 是 matplotlib 的一个模块，它提供了一个类似 MATLAB 的接口。 matplotlib 被设计得用起来像 MATLAB，具有使用 Python 的能力。

优点：绘图质量高，可绘制出版物质量级别的图形。代码够简单，易于理解和扩展，使绘图变得轻松，通过Matplotlib可以很轻松地画一些或简单或复杂的图形，几行代码即可生成直方图、条形图、散点图、密度图等等，最重要的是免费和开源。

优点：用于创建、操纵和研究复杂网络的结构、以及学习复杂网络的结构、功能及其动力学。

上面是我的回答，希望对您有所帮助！

J. 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。