Python作為一種高級編程語言，既可以支持面向對象編程，也可以支持函數式編程，而且擁有非常豐富強大的第三方庫。Python也是一種廣泛用于社交科學的編程語言，不僅在社交網絡分析中有著廣泛應用，還被用于進行各種社交關系的分析和建模。

在Python中，社交關系分析主要是通過Python的一些科學計算庫來實現，比如NumPy、SciPy、Pandas以及Matplotlib等庫。這些庫為社交關系分析提供了非常豐富的工具和函數，可以與網絡分析、機器學習等領域相結合，支持各類復雜的數據分析和建模。

在Python中，定義社交關系的方法一般是使用圖論和網絡理論的方法，將社交關系看做是一個圖，其中節點表示個體，邊表示個體之間的關系。通過Python中的圖論和網絡理論算法，可以對社交網絡中的各種關系進行統計和分析，比如接近中心度、介數中心度、度中心度等等。

import networkx as nx
#構建圖
G = nx.Graph()
#添加節點
G.add_node('A')
G.add_node('B')
G.add_node('C')
#添加邊
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('A', 'C')
G.add_edge('B', 'C')
#計算接近中心度
cc = nx.closeness_centrality(G)
print(cc)

除了圖論和網絡理論的算法，Python還支持多種機器學習算法，可以用于對社交關系數據的預測和建模。比如可以使用機器學習算法對社交關系進行分類，或者預測社交關系的發生概率等。Python中常用的機器學習庫有Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等等。

總之，Python在社交關系方面有著廣泛的應用，不僅可以進行社交關系分析，還可以進行社交關系預測和建模。Python的強大社區也為社交關系學習提供了很多支持和幫助。相信在未來，Python在社交關系學習中的應用會越來越廣泛，也會對我們對社交關系的認識帶來更深入的了解。