Python编程的十个必备库与工具
1. NumPy（Numerical Python）
•NumPy是Python科学计算的核心库之一，提供高性能的多维数组对象和各种数学函数，为数据分析和处理提供了强大的基础。
2. Pandas
•Pandas是一个用于数据处理和分析的强大工具，它提供了高效、灵活的数据结构和数据操作方法，常用于数据清洗、重塑、分组聚合以及时间序列分析。
3. Matplotlib
•Matplotlib是一个用于可视化的Python绘图库，能够生成各种静态、动态、交互式的图形，并且对于细节的控制非常灵活。
4. Seaborn
•Seaborn是建立在Matplotlib之上的一个高级可视化库，它专注于统计图形，并且具有更加简洁和美观的默认样式。
5. Scikit-learn
•Scikit-learn是一个开源机器学习库，在Python生态系统中非常受欢迎。它包含了各种常用的机器学习算法和工具，能够进行分类、回归、聚类等任务。
6. TensorFlow
•TensorFlow是一个开源人工智能框架，广泛应用于深度学习领域。它提供了灵活的计算图模型和丰富的工具，能够构建和训练各种复杂的神经网络模型。
7. Keras
•Keras是一个高级神经网络API，基于TensorFlow等后端实现。它提供了简洁易用的接口，方便快速搭建和训练深度学习模型。
8. Flask
•Flask是一个轻量级的Web应用框架，适用于构建小型应用和API服务。它简单易学、灵活可扩展，并且有着强大的社区支持。
9. SQLAlchemy
•SQLAlchemy是一个Python SQL工具包和对象关系映射（ORM）库。它提供了面向对象的方式来操作数据库，并且抽象化了不同数据库之间的差异。
10. Jupyter Notebook
•Jupyter Notebook是一种交互式笔记本环境，支持将代码、文档、图像以及其它富媒体内容整合在一个可运行环境中进行开发和共享。
以上就是我列举出来的Python编程中非常重要而且常用的十个库与工具。它们覆盖了数据处理、可视化、机器学习、深度学习、Web开发以及数据库操作等多个领域，为Python程序员提供了丰富的功能和工具。
numpy库不具有的功能有

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