Ⅰ python中數據可視化經典庫有哪些
Python有很多經典的數據可視化庫,比較經典的數據可視化庫有下面幾個。
是Python編程語言及其數值數學擴展包 NumPy 的可視化操作界面。它利用通用的圖形用戶界面工具包,如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+,向應用程序嵌入式繪圖提供了應用程序介面。
pyplot 是 matplotlib 的一個模塊,它提供了一個類似 MATLAB 的介面。 matplotlib 被設計得用起來像 MATLAB,具有使用 Python 的能力。
優點:繪圖質量高,可繪制出版物質量級別的圖形。代碼夠簡單,易於理解和擴展,使繪圖變得輕松,通過Matplotlib可以很輕松地畫一些或簡單或復雜的圖形,幾行代碼即可生成直方圖、條形圖、散點圖、密度圖等等,最重要的是免費和開源。
優點:用於創建、操縱和研究復雜網路的結構、以及學習復雜網路的結構、功能及其動力學。
上面是我的回答,希望對您有所幫助!
Ⅱ 有哪些好用的Python庫
Python作為一門膠水語言,第三方庫眾多,下面我簡單介紹幾個好用的Python庫:
tensorflow
這是谷歌非常著名的一個開源機器學習框架,在業界非常受歡迎,可以靈活、快速的構建大規模機器學習應用(如神經網路等),性能和可移植性都非常不錯,支持GPU並行計算,如果你對機器學習比較感興趣,也想深入了解一下的話,可以學習一下這個框架,非常不錯:
pandas
如果你對數據分析比較感興趣,那麼pandas就是一個非常不錯的選擇,專門為數據分析而建,內置的函數和方法可以快速處理Excel,CSV等文件,而且提供了實時分析功能,代碼量更少,使用起來也更方便,對於數據處理來說,是一個非常不錯的分析工具:
matplotlib
這是Python的一個數據可視化庫,可以快速製作我們常見的圖表,如柱狀圖、餅狀圖、散點圖等,當然,也不僅僅限於這些,還有很多,如果你想畫出更多美麗的圖表,可以考慮學習一下這個庫,非常值得學習,當然,seaborn,pyecharts等這些可視化庫也非常不錯:
tushare
如果你對金融財經比較感興趣,想快速獲取股票等行情數據,也不想編寫復雜的處理代碼,那麼tushare就是一個非常不錯的選擇,自動整合了國內大部分金融財經數據,完成了數據從採集、清洗和存儲的全過程,只需簡單的幾行代碼就可以實時快速獲取到你所想要的數據,免費且開源:
PyQt
這是Python的一個GUI開發庫,如果你想快速創建一個桌面GUI程序,想直接拖拽控制項布局界面的話,那麼PyQt就是一個非常不錯的選擇,基於Qt的QtDesigner設計工具,你可以直接拖拽Qt大量的控制項快速構建出你自己的桌面應用,簡單而又快捷:
Kivy
如果你想利用Python開發一個安卓應用,那麼kivy就是一個非常不錯的選擇,這是Python的一個開源、跨平台的GUI庫,只需要編寫一套代碼,即可運行在大部分桌面及移動平台上,包括winsows,linux,ios,android等,非常不錯:
scrapy
這是Python的一個爬蟲框架,在也就非常受歡迎,如果你想快速的定製自己的爬蟲程序,又不想重復的造輪子的話,可以學習一下這個庫,只需要添加少量的代碼,就可啟動屬於自己的一個爬蟲應用,非常方便:
django
這是一個流行的PythonWeb框架,如果你想快速構建一個自己的web應用,那麼這個框架就非常值得學習,成熟穩重,基於MVC模式,使用起來非常方便,當然,也有輕量級的web框架,如flask,tornado等,也都非常不錯:
pygame
如果你想快速開發一個小型游戲,又不想低級語言的束縛,可以考慮學習一下這個庫,非常簡單,只需要少量的代碼便可構建一個游戲應用,當然,它也是一個非常不錯的GUI庫,對於桌面開發來說,也是一個不錯的選擇:
you-get
這是Python的一個視頻、音頻下載庫,如果你想免費快速下載優派卜酷、B站、騰訊等網站的視頻,安裝這個庫後,只塵豎穗需要簡單的一行命令就可直接下載,非常方便,纖嘩而且還可以在線觀看,查看視頻文件格式及清晰度等,當然,圖片也可直接下載:
就介紹這10個不錯的Python庫吧,對於日常學習開發來說,非常不錯,當然,還有許多其他好用的Python庫,這個可以到網上搜索一下,非常多,也歡迎大家留言補充。
Ⅲ 值得收藏的Python第三方庫
網路站點爬取
爬取網路站點的庫Scrapy – 一個快速高級的屏幕爬取及網頁採集框架。cola – 一個分布式爬蟲框架。Demiurge – 基於PyQuery 的爬蟲微型框架。feedparser – 通用 feed 解析器。Grab – 站點爬取框架。MechanicalSoup – 用於自動和網路站點交互的 Python 庫。portia – Scrapy 可視化爬取。pyspider – 一個強大的爬蟲系統。RoboBrowser – 一個簡單的,Python 風格的庫,用來瀏覽網站,而不需要一個獨立安裝的瀏覽器。
互動式解析器
互動式 Python 解析器。
IPython – 功能豐富的工具,非常有效的使用互動式 Python。
bpython- 界面豐富的 Python 解析器。
ptpython – 高搜畢臘級互動式Python解析器, 構建於python-prompt-toolkit 之上。
圖像處理
用來操作圖像的庫.
pillow – Pillow 是一個更加易用版的 PIL。
hmap – 圖像直方圖映射。
imgSeek – 一個使用視覺相似性搜索一組圖片集合的項目。
nude.py – 裸體檢測。
pyBarcode – 不藉助 PIL 庫在 Python 程序中生成條形碼。
pygram – 類似 Instagram 的圖像濾鏡。
python-qrcode – 一個純 Python 實現的二維碼生成器。
Quads – 基於四叉樹的計算機藝術。
scikit-image – 一個用於(科學)圖像處理的 Python 庫。
thumbor – 一數螞個小型圖像服務,具有剪裁,尺寸重設和翻轉功能。
wand – MagickWand的Python 綁定。MagickWand 是 ImageMagick的 C API 。
HTTP
使用HTTP的庫。
requests – 人性化的HTTP請求庫。
grequests – requests 庫 + gevent ,用於非同步 HTTP 請求.
httplib2 – 全面的 HTTP 客戶端庫。
treq – 類似 requests 的Python API 構建於 Twisted HTTP 客戶端之上。
urllib3 – 一個具有線程安全連接池,支持文件 post,清晰友好的 HTTP 庫。
資料庫
Python實現的資料庫。
pickleDB – 一個簡單,輕量級鍵值儲存資料庫。
PipelineDB – 流式 SQL 資料庫。
TinyDB – 一個微型的,面向文檔型資料庫。
ZODB – 一個 Python 原生對象資料庫。一個鍵值和對象圖資料庫。
Web 框架
全棧 web 框架。
Django – Python 界最流行的 web 框架。
awesome-django系列
Flask – 一個 Python 微型框架。
https://github.com/humiaozuzu/awesome-flask系列
Pyramid – 一個小巧,快速,接地氣的開源Python web 框架。
awesome-pyramid系列
Bottle – 一個快速小巧,輕量級的 WSGI 微型 web 框架。
CherryPy – 一個極簡的 Python web 框架,服從 HTTP/1.1 協議且具有WSGI 線程池。
TurboGears – 一個可以擴展為全棧解決方案的微型框架。
web.py – 一個 Python 的 web 框架,既簡單,又強大。
web2py – 一個全棧 web 框架和平台,專注於簡單易用。
Tornado – 一個web 框架和非同步網路庫。
HTML處理世滑
處理 HTML和XML的庫。
BeautifulSoup – 以 Python 風格的方式來對 HTML 或 XML 進行迭代,搜索和修改。
bleach – 一個基於白名單的 HTML 清理和文本鏈接庫。
cssutils – 一個 Python 的 CSS 庫。
html5lib – 一個兼容標準的 HTML 文檔和片段解析及序列化庫。
lxml – 一個非常快速,簡單易用,功能齊全的庫,用來處理 HTML 和 XML。
MarkupSafe – 為Python 實現 XML/HTML/XHTML 標記安全字元串。
pyquery – 一個解析 HTML 的庫,類似 jQuery。
untangle – 將XML文檔轉換為Python對象,使其可以方便的訪問。
xhtml2pdf – HTML/CSS 轉 PDF 工具。
xmltodict – 像處理 JSON 一樣處理 XML。
游戲開發
超贊的游戲開發庫。
Cocos2d – cocos2d 是一個用來開發 2D 游戲, 示例和其他圖形/交互應用的框架。基於 pyglet。
Panda3D – 由迪士尼開發的 3D 游戲引擎,並由卡內基梅隴娛樂技術中心負責維護。使用C++編寫, 針對 Python 進行了完全的封裝。
Pygame – Pygame 是一組 Python 模塊,用來編寫游戲。
PyOgre – Ogre 3D 渲染引擎的 Python 綁定,可以用來開發游戲和模擬程序等任何 3D 應用。
PyOpenGL – OpenGL 的 Python 綁定及其相關 APIs。
PySDL2 – SDL2 庫的封裝,基於 ctypes。
RenPy – 一個視覺小說(visual novel)引擎。
Ⅳ python機器學習方向的第三方庫是什麼
Python開發工程師必知的十大機器學習庫:
一、Scikit-Learn
在機器學習和數據挖掘的應用中,Scikit-Learn是一個功能強大的Python包,我們可以用它進行分類、特徵選擇、特徵提取和聚集。
二、Statsmodels
Statsmodels是另一個聚焦在統計模型上的強大的庫,主要用於預測性和探索性分析,擬合線性模型、進行統計分析或者預測性建模,使用Statsmodels是非常合適的。
三、PyMC
PyMC是做貝葉斯曲線的工具,其包含貝葉斯模型、統計分布和模型收斂的診斷工具,也包含一些層次模型。
四、Gensim
Gensim被稱為人們的主題建模工具,其焦點是狄利克雷劃分及變體,其支持自然語言處理,能將NLP和其他機器學習演算法更容易組合在一起,還引用Google的基於遞歸神經網路的文本表示法word2vec。
五、Orange
Orange是一種帶有圖形用戶界面的庫,在分類、聚集和特徵選擇方法方面,相當齊全,還有交叉驗證的方法。
六、PyMVPA
PyMVPA是一種統計學習庫,包含交叉驗證和診斷工具,但沒有Scikit-learn全面。
七、Theano
Theano是最成熟的深度學習庫,它提供不錯的數據結構表示神經網路的層,對線性代數來說很高效,與Numpy的數組類似,很多基於Theano的庫都在利用其數據結構,它還支持開箱可用的GPU編程。
八、PyLearn
PyLearn是一個基於Theano的庫,它給Theano引入了模塊化和可配置性,可以通過不同的配置文件來創建神經網路。
九、Hebel
Hebel是一個帶有GPU支持的神經網路庫,可以通過YAML文件決定神經網路的屬性,提供了將神級網路和代碼友好分離的方式,並快速地運行模型,它是用純Python編寫,是很友好的庫,但由於開發不久,就深度和廣大而言,還有些匱乏!
十、Neurolab
Neurolab是一個API友好的神經網路庫,其包含遞歸神經網路實現的不同變體,如果使用RNN,這個庫是同類API中最好的選擇之一。
Ⅳ 什麼是機器學習
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。
它是人工智慧的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應用遍及人工智慧的各個領域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。