![C语言中cube[0][2]|=Z,是什么意思？](/aiimages/C%E8%AF%AD%E8%A8%80%E4%B8%ADcube%5B0%5D%5B2%5D%7C%3DZ%2C%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%84%8F%E6%80%9D%EF%BC%9F.png)
1.python有强大的图形库，比如kivy,pyqt等，能够实现复杂的用户界面。
2.python能够很容易的与数据库通信，如SQL,MySQL等。
所以，python可以实现大部分程序软件等，只要个人或团队使用，就可以。
一个软件的实现所用的编程语言不是关键，关键是人和人的思维逻辑。
小黑课堂计算机二级Python有刷题程序。小黑课堂计算机二级python题库软件是一款针对python语言打造的题库。该软件为用户带来了历年计算机二级考试的题库，我们可以通过完成这些题目来巩固自己的学习成果，让我们快速学习想要的知识。
二级C，DOS命令，计算机组成原理，多媒体、数据库操作、计算机网络、C语言程序设计、上机考试。二级C++，按照新大纲需要学习的内容有：C++语言概述、C++语言数据类型、运算符和表达式、基本控制语句、数组、指针与引用、函数、类和对象继承、模板等内容。二级VB，按照新大纲，需要学习的内容有：VB基本概念、集成开发环境、可视化编程方法、基本输入输出、常用控件功能及使用、VB控制结构语句等。
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。
