编程都有哪些库

1. 数据库编程常用主要有哪些

以下是我在编程中的总结：
（1）常用数据库软件SQL Server和Access。
（回2）编程平台答：Visual Studio 6.0 sp6,Visual Studio 2008 。
（3）数据库的打开（Open）与关闭（Close）。
（4）对数据库中记录的增加（insert）、修改（modify）、删除（delete）、查询（select）。
（5）对数据库中数据表的新建。
（6）具体数据库操作通过存储过程来做中介。

2. Python中的库都有哪些

标准库

sys

系统相关的参数和函数。 sys 库一般用来访问和修改系统相关信息，比如查看 python 版本、系统环境变量、模块信息和 python 解释器相关信息等等。

os

操作系统接口模块。这个库提供了访问操作系统相关依赖的方式，比如输入输出操作、读写操作、操作系统异常错误信息、进程线程管理、文件管理、调度程序等等。

re

正则表达式操作。这个库是我喜欢并且经常会用到的库，在对大量字符串进行处理的时候用正则表达式是最快速有效的方式，但是正则表达式的学习曲线较高，有兴趣的朋友可以访问这个网站学习。

math

数学函数库。 math 库提供了对 C 语言标准定义的数学函数访问，比如数论（Number-theoretic）的各种表示方法、幂和对数函数（Power and logarithmic functions）、三角函数（Trigonometric functions）、常量圆周率（π）和自然常数（e）等等。

random

生成伪随机数。

伪随机数与随机数（真随机数）不同的是执行环境，随机数是真实世界中通过物理过程实践得出结论，而伪随机数是通过计算机的特定算法生成的数，所以这个过程是可预测的、有规律的，只是循环周期较长，并不能与现实场景相切合。

random库提供生成随机数，可以模拟现实世界中随机取数、随机抽奖等等。望采纳

3. Python 常用的标准库以及第三方库有哪些

5个常用的Python标准库：

1、os：提供了不少与操作系统相关联的函数库

os包是Python与操作系统的接口。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能，比如管理系统进程，改变当前路径，改变文件权限等。但要注意，os包是建立在操作系统的平台上的，许多功能在Windows系统上是无法实现的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已经被其他的包取代。

我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件。查找、删除、复制文件以及列出文件列表等都是常见的文件操作。这些功能通常可以在操作系统中看到，但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函数等，在Python内部实现。

2、sys：通常用于命令行参数的库

sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器，也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数，比如说Python运行所能占据的内存和CPU，Python所要扫描的路径等。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动，从命令行读取命令和参数。

3、random：用于生成随机数的库

Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。

4、math：提供了数学常数和数学函数

标准库中，Python定义了一些新的数字类型，以弥补之前的数字类型可能的不足。标准库还包含了random包，用于处理随机数相关的功能。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数，比如pi、三角函数等等。

5、datetime：日期和时间的操作库

日期和时间的管理并不复杂，但容易犯错。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善，你不仅可以进行日期时间的查询和变换，还可以对日期时间进行运算。通过这些标准库，还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式。

除此之外，Python还有很多第三方库，了解更多可移步：oldboye

4. java常用类库有哪些

1.java.lang包 java.lang包 是中最常用的包，程序不需要注入，就可以使用该包中的类，利用包中的类可以设计最基本的Java程序。
2.java.awt包 java.awt包中的类提供了图形界面的创建方法，包括按钮、文本框、列表框、容器、字体、颜色和图形等元素的建立和设置。
3.javax.swing包 javax.swing包为Java编写的图形界面提供创建类，利用javax.swing包的类建立的界面元素可调整为各种操作系统的界面风格，支持各种操作平台的界面的开发。此外，swing包还提供了树形控件、标签页控件、表格控件的类。Java.swing包中的很多类都是从java.awt包的类继承而来，Java保留使用java.awt包是为了保持技术的兼容性，但应尽量地使用javax.swing包来开发程序界面。
4.java.io包 java.io包的类提供数据流方式的系统输入输出控制、文件和对象的读写串行化处理，比较常用的类包括：BufferInputStream、BufferOutputStream、BufferedReader、BufferedWriter、DataInputStream、DataOutputStream、FileInputStream和FileOutputStream等。
5.java.util包 java.util包提供时间日期、随机数以及列表、集合、哈希表和堆栈等创建复杂数据结构的类，比较常见的类有：Date、Timer、Random和LinkedList等。
6.java.net包 java.net包提供网络开发的支持，包括封装了Socket套接字功能的服务器Serversocket类、客户端Socket类以及访问互联网上的各种资源的URL类。
7.java.applet包 java.applet包只有一个Applet类，用于开发网页上的Applet小程序，使网页具有更强的交互能力以及多媒体、网络功能。
这七个包中的类库都是java编程语言中最基本最常用的，同学们一定要熟练掌握。这样才能在java编程语言学习中提高效率，事半功倍。

5. 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。

6. C语言中的头文件有多少种都有哪些C函数库有哪些

iv＿t和lldiv＿t；宏例如EXIT＿FAILURE、EXIT＿SUCCESS、RAND＿MAX和MB＿CUR＿MAX等等；

常见的函数有malloc（）、calloc（）、realloc（）、free（）、system（）、atoi（）、atol（）、rand（）、srand（）、exit（）等。具体内容可以在编译器的包含目录stdlib．h头文件中打开查看。

为了方便用户编写程序，C语言为用户开发了大量的库函数，定义在。H文件，用户可以调用这些函数来实现强大的功能。因此，对于用户来说，这些函数的使用是提高编程水平的关键。

(6)编程都有哪些库扩展阅读：

以下内容适用于头文件

1．对于具有外部存储类型的标识符，可以在任何其他源程序文件中声明后引用它们，这样用户就可以完全将具有外部存储类型的标识符的一些声明放在头文件中。

2．具体来说，头文件可以包括用户构造的数据类型（例如枚举类型）、外部变量、外部函数、常量和具有一定通用性或公共量的内联函数。一般的变量和函数定义不应该放在头文件中。

其他：

双假设（双x，双y）；／／给定一个直角三角形的两条边的长度，求斜边的长度。

双ldexp（双x，int指数）；／／计算x＊（2的指数次方）。

双poly（Doublex，intdegree，Doublecoeffs［］）／／计算多项式。

Ntmatherr（structexception＊e）／／数学错误计算处理程序。

7. 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。
…………

8. vhdl程序设计中常用的库有哪些

除了STD库之外，还有IEEE库。IEEE库中常用的程序包有：std_logic_1164；std_logic_arith；std_logic_signed；std_logic_unsigned；numeric_std；numeric_bit等等。

9. 编程语言都有什么图形库啊，求解，像什么directx ,opengl，ege的，我学软件开发需要学

如果是C#的话：
1、windows的GDI+，也就是C#默认的绘图引擎（在命名空间System.Drawing下），windows的窗体都是用GDI绘制的；
2、directx，是只能在win系统下使用的3d图形库，安装后可以直接在C#里使用；
3、opengl，是跨平台的图形引擎，只要显卡够新，opengl的接口就能使用，C#可以用SharpGL这个库，它就是把opengl的底层接口封装了一下。
java的话我不熟悉，但选opengl肯定没错的，性能好，还跨平台。

10. 常用的python库有哪些

1、Matplotlib：用于创建二维图和图形的底层库，有了它的帮助，你可以构建各种不同的图标，从直方图到散点图再到费笛卡尔坐标图，它都可以与很多流行的绘图库结合使用。
2、Seaborn：包含更适合处理图标的默认设置，此外还有丰富的可视化库，包含一些复杂类型，比如说时间序列、联合分布图等。
3、Plotly：一个很流行的库，可以让你轻松构建复杂的图形，该软件包含用于交互式web应用程，可实现轮廓图、三元图以及三维图等效果。
4、Pydot：纯Python编写的Graphviz接口，经常用于生产复杂的定向图和无向图，能够显示图形的结构，构建神经网络和基于决策树的算法是非常有效。
5、pyecharts：功能非常强大，支持多达400+地图，支持JupyterNotebook、JupyterLab，可以集成Flask，Sanic，Django等主流Web框架。
6、cufflinks：结合了plotly的强大功能和panda的灵活性，可以方便地进行绘图，避免了数据可视化过程中，对数据存储结构和数据类型进行复杂的麻烦。