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【盤點】Python中6個最重要的庫!老男孩Python學習班

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2022年5月10日 17:56

Python是一種代表簡單思想的編程語言,具有免費開源、可移植性、可擴展性、易學、速度快等優點;而且Python擁有豐富的庫,它可以幫助你處理各種各樣的工作,那么Python有哪些比較重要的庫呢?本文為大家介紹Python中6個最重要的庫,一起來看看吧。

  Python是一種代表簡單思想的編程語言,具有免費開源、可移植性、可擴展性、易學、速度快等優點;而且Python擁有豐富的庫,它可以幫助你處理各種各樣的工作,那么Python有哪些比較重要的庫呢?本文為大家介紹Python中6個最重要的庫,一起來看看吧。

Python培訓班

  第一、NumPy

  NumPy是Numerical Python的簡寫,是Python數值計算的基石。它提供多種數據結構、算法以及大部分涉及Python數值計算所需的接口。NumPy還包括其他內容:

 ?、倏焖?、高效的多維數組對象ndarray

 ?、诨谠氐臄到M計算或數組間數學操作函數

 ?、塾糜谧x寫硬盤中基于數組的數據集的工具

 ?、芫€性代數操作、傅里葉變換以及隨機數生成

  除了NumPy賦予Python的快速數組處理能力之外,NumPy的另一個主要用途是在算法和庫之間作為數據傳遞的數據容器。對于數值數據,NumPy數組能夠比Python內建數據結構更為高效地存儲和操作數據。

  第二、pandas

  pandas提供了高級數據結構和函數,這些數據結構和函數的設計使得利用結構化、表格化數據的工作快速、簡單、有表現力。它出現于2010年,幫助Python成為強大、高效的數據分析環境。常用的pandas對象是DataFrame,它是用于實現表格化、面向列、使用行列標簽的數據結構;以及Series,一種一維標簽數組對象。

  pandas將表格和關系型數據庫的靈活數據操作能力與Numpy的高性能數組計算的理念相結合。它提供復雜的索引函數,使得數據的重組、切塊、切片、聚合、子集選擇更為簡單。由于數據操作、預處理、清洗在數據分析中是重要的技能,pandas將是重要主題。

  第三、matplotlib

  matplotlib是最流行的用于制圖及其他二維數據可視化的Python庫,它由John D. Hunter創建,目前由一個大型開發者團隊維護。matplotlib被設計為適合出版的制圖工具。

  對于Python編程者來說也有其他可視化庫,但matplotlib依然使用最為廣泛,并且與生態系統的其他庫良好整合。

  第四、IPython

  IPython項目開始于2001年,由Fernando Pérez發起,旨在開發一個更具交互性的Python解釋器。在過去的16年中,它成為Python數據技術棧中最重要的工具之一。

  盡管它本身并不提供任何計算或數據分析工具,它的設計側重于在交互計算和軟件開發兩方面將生產力最大化。它使用了一種執行-探索工作流來替代其他語言中典型的編輯-編譯-運行工作流。它還提供了針對操作系統命令行和文件系統的易用接口。由于數據分析編碼工作包含大量的探索、試驗、試錯和遍歷,IPython可以使你更快速地完成工作。

  第五、SciPy

  SciPy是科學計算領域針對不同標準問題域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包:

 ?、賡cipy.integrate數值積分例程和微分方程求解器

 ?、趕cipy.linalg線性代數例程和基于numpy.linalg的矩陣分解

 ?、踫cipy.optimize函數優化器和求根算法

 ?、躶cipy.signal信號處理工具

 ?、輘cipy.sparse稀疏矩陣與稀疏線性系統求解器

  SciPy與Numpy一起為很多傳統科學計算應用提供了一個合理、完整、成熟的計算基礎。

  第六、scikit-learn

  scikit-learn項目誕生于2010年,目前已成為Python編程者首選的機器學習工具包。僅僅七年,scikit-learn就擁有了全世界1500位代碼貢獻者。其中包含以下子模塊:

 ?、俜诸悾篠VM、最近鄰、隨機森林、邏輯回歸等

 ?、诨貧w:Lasso、嶺回歸等

 ?、劬垲悾篕-means、譜聚類等

 ?、芙稻S:PCA、特征選擇、矩陣分解等

 ?、菽P瓦x擇:網格搜索、交叉驗證、指標矩陣

 ?、揞A處理:特征提取、正態化

  scikit-learn與pandas、statsmodels、IPython一起使Python成為高效的數據科學編程語言。

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