显示 Python 内置模块最直接的方法是使用 import sys 后查看 sys.builtin_module_names，它能精准返回内置/冻结模块集合且无扫描副作用；若要同时覆盖标准库与第三方，可结合 help('modules')、pkgutil.iter_modules 与 importlib.util.find_spec 分层枚举并识别来源。在多版本、多实现与虚拟环境下应于目标运行环境执行，输出结果固化到 CI 报表并做差异比对，团队层面将清单纳入协作流程与知识库以保障可追溯与合规。

本文系统阐述在Python中导入矩阵的常见方法与优化策略，核心做法是依据数据格式选择合适库：文本与CSV使用NumPy的loadtxt/genfromtxt或pandas的read_csv，Excel用read_excel，MAT用scipy.io.loadmat，二进制采用NPY/NPZ与numpy.load；数据库与API场景通过read_sql或JSON解析再转矩阵。通过明确dtype、缺失值处理、分块与内存映射可显著提升性能与稳定性；稀疏矩阵用SciPy结构避免密集化，深度学习张量借助PyTorch或TensorFlow与NumPy衔接。团队协作中统一schema与元数据，并以项目协作系统推进可复现与数据治理。

本文围绕在平板设备上运行Python的三条可行路径给出明确实践：在安卓平板本地安装Pydroid或Termux即可离线运行；在iPad使用Pythonista、Pyto、Juno或Carnets并结合Safari中的JupyterLite/Colab；通过浏览器或SSH连接GitHub Codespaces、code-server等远程环境将算力与依赖放到云端或服务器。核心建议是轻本地、重云端/远程，按场景选择方案，并以Git与任务管理系统统一协作与审阅，必要时在平板浏览器使用PingCode做需求与缺陷的跟踪，兼顾性能、兼容性与合规与安全。