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使用python的库的简单介绍

本文目录一览:

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。

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。

Python常用的标准库以及第三方库有哪些?

Python常用的标准库有http库。第三方库有scrapy,pillow和wxPython.以下有介绍:

Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库,每个Python程序员都应该有它。

Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。

wxPython.Python的一个GUI(图形用户界面)工具。我主要用它替代tkinter。

Pillow.它是PIL的一个友好分支。对于用户比PIL更加友好,对于任何在图形领域工作的人是必备的库。

Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于1991年。

Python中数据可视化的两个库!

1. Matplotlib:是Python中众多数据可视化库的鼻祖,其设计风格与20世纪80年代的商业化程序语言MATLAB十分相似,具有很多强大且复杂的可视化功能;还包含了多种类型的API,可以采用多种方式绘制图标并对图标进行定制。

2. Seaborn:是基于Matplotlib进行高级封装的可视化库,支持交互式界面,使绘制图表功能变得简单,且图表的色彩更具吸引力。

3. ggplot:是基于Matplotlib并旨在以简单方式提高Matplotlib可视化感染力的库,采用叠加图层的形式绘制图形,比如先绘制坐标轴所在的图层,再绘制点所在的图层,最后绘制线所在的图层,但其并不适用于个性化定制图形。

4. Boken:是一个交互式的可视化库,支持使用Web浏览器展示,可使用快速简单的方式将大型数据集转换成高性能的、可交互的、结构简单的图表。

5. Pygal:是一个可缩放矢量图标库,用于生成可在浏览器中打开的SVG格式的图表,这种图表能够在不同比例的屏幕上自动缩放,方便用户交互。

6. Pyecharts:是一个生成ECharts的库,生成的ECharts凭借良好的交互性、精巧的设计得到了众多开发者的认可。

Python的os库的使用

python os库有很多和操作系统相关的功能。

其实不仅仅如此,os库中还有很多和文件,路径,执行系统命令相关的。

下面是os模块常用的方法.

1.os.sep                    可以取代操作系统特定的路径分割符

2.os.name                字符串指示你正在使用的平台。比如对于Windows,它是'nt',而对于Linux/Unix用户,它是'posix'

3.os.getcwd()            函数得到当前工作目录,即当前Python脚本工作的目录路径

4.os.getenv()            用来读取环境变量

5.os.putenv()            用来设置环境变量

6.os.listdir()              返回指定目录下的所有文件和目录名

7os.remove()            函数用来删除一个文件

8.os.system()            函数用来运行shell命令

9.os.linesep              字符串给出当前平台使用的行终止符。例如,Windows使用'/r/n',Linux使用'/n'而Mac使用'/r'。

10.os.path.split()      函数返回一个路径的目录名和文件名

11.os.path.isfile()      检验给出的路径是一个文件

12os.path.isdir()        检验给出的路径是一个目录

13.os.path.existe()    函数用来检验给出的路径是否真地存在

14.os.listdir(dirname) 列出dirname下的目录和文件

15.os.getcwd()          获得当前工作目录

16.os.curdir                返回当前目录('.')

17.os.chdir(dirname)  改变工作目录到dirname

os.path都是和路径指定的文件,目录,和路径字符串有关系的函数

os.path.isdir(name)          判断name是不是一个目录,name不是目录就返回false

os.path.isfile(name)          判断name是不是一个文件,不存在name也返回false

os.path.exists(name)        判断是否存在文件或目录name

os.path.getsize(name)      获得文件大小,如果name是目录返回0L

os.path.abspath(name)    获得绝对路径

os.path.normpath(path)    规范path字符串形式

os.path.split(name)          分割文件名与目录(事实上,如果你完全使用目录,它也会将最后一个目录作为文件名而分离,同时它不会判断文件或目录是否存在)

os.path.splitext()              分离文件名与扩展名

os.path.join(path,name)    连接目录与文件名或目录

os.path.basename(path)  返回文件名

os.path.dirname(path)      返回文件路径

Python数据分析库有哪些

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。