监测资金流动性的Python库

1. Pandas - Pandas是一个强大的数据分析工具，可以用来处理和分析数据。对于资金流动性监测，可以使用pandas读取和处理银行对账单、财务报表等数据。

2. NumPy - NumPy是一个高性能科学计算库，它提供了大量的数学函数和线性代数操作，适用于金融市场中数值计算的需求。

3. Matplotlib - Matplotlib是一个2D绘图库，可用于创建多种格式的高质量图像。可以用来绘制股票价格、成交量等金融数据的图表。

4. Seaborn - Seaborn是基于matplotlib的数据可视化库，提供更高级的接口，用于创建更加美观和复杂的统计图形。

5. Bokeh - Bokeh是一个用于创建交互式可视化的大数据可视化库，特别适合在Web环境中展示大量数据。

6. Scikit-learn - Scikit-learn是一个强大的机器学习库，其中包含了许多用于数据挖掘和数据分析的算法，这些算法可以应用于金融领域的问题，如信用评分、风险管理等。

7. NetworkX - NetworkX是一个用于创建、操纵和分析复杂网络结构的库。在资金流动性监测中，可以使用NetworkX来构建和分析资金流动的网络图。

8. PyVis - PyVis是一个用于创建交互式网络图的库，它可以与NetworkX结合使用，以可视化复杂的数据关系，例如资金流向。

9. SQLAlchemy - SQLAlchemy是一个数据库查询和模型框架，它可以使Python程序员更容易地访问和管理关系数据库，这对于处理和分析大量金融数据非常有用。

在处理金融数据时，通常还会涉及到时间序列分析，可以使用上述库中的时间序列功能来分析趋势和模式。此外，对于更高级的金融工程和量化投资策略，可能还需要了解和使用其他专业的金融计算库，如Quantopian（现在是zipline）或Backtrader等。