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python神奇的庫

發布時間:2023-02-10 08:23:06

① 2017年10大流行python庫有哪些

1、NumPy
NumPy是構建科學計算 stack 的最基礎的包。它為 Python 中的 n 維數組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫還提供了 NumPy 數組類型的數學運算向量化,可以提升性能,從而加快執行速度。

2、SciPy
SciPy 是一個工程和科學軟體庫, 包含線性代數、優化、集成和統計的模塊。SciPy 庫的主
要功能建立在 NumPy 的基礎之上,它通過其特定的子模塊提供高效的數值常式操作。SciPy 的所有子模塊中的函數都有詳細的文檔,這也是一個優勢。
3、Pandas
Pandas是一個 Python 包,旨在通過「標記(labeled)」和「關系(relational)」數據進行工作,簡單直觀。Pandas 是 data wrangling 的完美工具。它設計用於快速簡單的數據操作、聚合和可視化。
4、Seaborn
Seaborn 主要關注統計模型的可視化;這種可視化包括熱度圖(heat map),可以總結數據但也描繪總體分布。Seaborn 基於 Matplotlib,並高度依賴於它。
5、Bokeh
Bokeh是一個很好的可視化庫,其目的是互動式可視化,不過這個庫獨立於 Matplotlib,它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔(D3.js)的風格呈現。
6、Scikits
Scikits 是 SciPy Stack 的附加軟體包,專為特定功能(如圖像處理和輔助機器學習)而設計。其中最突出的一個是 scikit-learn。該軟體包構建於 SciPy 之上,並大量使用其數學操作,是使用 Python 進行機器學習的實際上的行業標准。
7、Theano
Theano 是一個 Python 包,它定義了與 NumPy 類似的多維數組,以及數學運算和表達式。該庫是經過編譯的,使其在所有架構上能夠高效運行。這個庫最初由蒙特利爾大學機器學習組開發,主要是為了滿足機器學習的需求。
8、Keras
Keras是一個使用高層介面構建神經網路的開源庫,它是用 Python 編寫的。它簡單易懂,具有高級可擴展性。Keras 極其容易上手,而且可以進行快速的原型設計,足以用於嚴肅的建模。
9、Gensim
Gensim是一個用於 Python 的開源庫,實現了用於向量空間建模和主題建模的工具。Gensim 實現了諸如分層 Dirichlet 進程(HDP)、潛在語義分析(LSA)和潛在 Dirichlet 分配(LDA)等演算法,還有 tf-idf、隨機投影、word2vec 和 document2vec,以便於檢查一組文檔(通常稱為語料庫)中文本的重復模式。
10、Scrapy
Scrapy 是用於從網路檢索結構化數據的爬蟲程序的庫。它現在已經發展成了一個完整的框架,可以從 API 收集數據,也可以用作通用的爬蟲。該庫在介面設計上遵循著名的 Don』t Repeat Yourself 原則——提醒用戶編寫通用的可復用的代碼,因此可以用來開發和擴展大型爬蟲。

② 盤點那些年讓我們相愛恨晚的Python庫-

管理界面的庫。

數據結構、演算法和設計模式的 Python 實現。另請參閱awesome-algorithms。

ASGI兼容的網路伺服器。

用於處理音頻及其元數據的庫。

用於實現身份驗證方案的庫。

從源代碼編譯軟體。

用於增強 Python 內置類的庫。

內容管理系統。

用於緩存數據的庫。

用於聊天機器人開發的庫。

靜態分析、linter 和代碼質量檢查工具。另請參閱awesome-static-analysis。

用於構建命令行應用程序的庫。

有用的基於 CLI 的生產力工具。

用於從 Python 2 遷移到 3 的庫。

計算機視覺庫。

用於並發和並行執行的庫。另請參閱awesome-asyncio。

用於存儲和解析配置選項的庫。

用於數據分析的庫。

用於驗證數據的庫。在許多情況下用於表單。

用於可視化數據的庫。另請參閱awesome-javascript。

用 Python 實現的資料庫。

用於連接和操作資料庫的庫。

用於處理日期和時間的庫。

用於調試代碼的庫。

神經網路和深度學習框架。另請參閱awesome-deep-learning。

適用於 DevOps 的軟體和庫。

分布式計算的框架和庫。

創建用於發布分發的打包可執行文件的庫。

用於生成項目文檔的庫。

用於下載的庫。

電子商務和支付的框架和庫。

用於發送和解析電子郵件的庫。

用於企業環境中系統集成的平台和工具

用於 Python 版本和虛擬環境管理的庫。

用於文件操作和 MIME 類型檢測的庫。

提供外部函數介面的庫。

用於處理表單的庫。

使用 Python 進行函數式編程

用於處理圖形用戶界面應用程序的庫。

用於使用 GraphQL 的庫。

很棒的 游戲 開發庫。

用於地理編碼地址和處理緯度和經度的庫。

用於處理 HTML 和 XML 的庫。

用於處理 HTTP 的庫。

用於硬體編程的庫。

用於處理圖像的庫。

Python 的實現。

互動式 Python 解釋器 (REPL)。

用於使用 i18n 的庫。

用於調度作業的庫。

用於生成和處理日誌的庫。

機器學習庫。另請參閱awesome-machine-learning。

Microsoft Windows 上的 Python 編程。

不屬於上述類別的有用庫或工具。

用於處理人類語言的庫。

虛擬網路和 SDN(軟體定義網路)的工具和庫。

用於構建用戶活動的庫。

實現對象關系映射或數據映射技術的庫。

用於包和依賴管理的庫。

本地 PyPI 存儲庫伺服器和代理。

滲透測試的框架和工具。

允許或拒絕用戶訪問數據或功能的庫。

用於啟動和與操作系統進程通信的庫。

用於構建推薦系統的庫。

用於 Python 的重構工具和庫

用於構建 RESTful API 的庫。

機器人庫。

RPC 兼容的伺服器。

用於科學計算的庫。另請參閱Python-for-Scientists。

用於對數據進行索引和執行搜索查詢的庫和軟體。

用於序列化復雜數據類型的庫

用於開發無伺服器 Python 代碼的框架。

基於 Python 的 shell。

用於解析和操作特定文本格式的庫。

靜態站點生成器是一種軟體,它以一些文本 + 模板作為輸入並在輸出中生成 HTML 文件。

用於標記項目的庫。

用於處理任務隊列的庫。

用於模板和詞法分析的庫和工具。

用於測試代碼庫和生成測試數據的庫。

用於解析和操作純文本的庫。

用於訪問第三方服務 API 的庫。另請參閱Python API 包裝器和庫列表。

用於解析 URL 的庫。

用於處理視頻和 GIF 的庫。

用於管理、壓縮和縮小網站資產的工具。

用於提取 Web 內容的庫。

用於自動抓取網頁的庫。

傳統的全棧 Web 框架。另請參閱RESTful API。

用於使用 WebSocket 的庫。

WSGI 兼容的網路伺服器。

在哪裡可以發現學習資源或新的 Python 庫。

③ 最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些

Python常用庫大全,看看有沒有你需要的。
環境管理
管理 Python 版本和環境的工具
p – 非常簡單的互動式 python 版本管理工具。
pyenv – 簡單的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虛擬環境中執行命令。
virtualenv – 創建獨立 Python 環境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一組擴展。
包管理
管理包和依賴的工具。
pip – Python 包和依賴關系管理工具。
pip-tools – 保證 Python 包依賴關系更新的一組工具。
conda – 跨平台,Python 二進制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分發的新標准,意在取代 eggs。
包倉庫
本地 PyPI 倉庫服務和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 鏡像工具。
devpi – PyPI 服務和打包/測試/分發工具。
localshop – 本地 PyPI 服務(自定義包並且自動對 PyPI 鏡像)。
分發
打包為可執行文件以便分發。
PyInstaller – 將 Python 程序轉換成獨立的執行文件(跨平台)。
dh-virtualenv – 構建並將 virtualenv 虛擬環境作為一個 Debian 包來發布。
Nuitka – 將腳本、模塊、包編譯成可執行文件或擴展模塊。
py2app – 將 Python 腳本變為獨立軟體包(Mac OS X)。
py2exe – 將 Python 腳本變為獨立軟體包(Windows)。
pynsist – 一個用來創建 Windows 安裝程序的工具,可以在安裝程序中打包 Python本身。
構建工具
源碼編譯成軟體。
buildout – 一個構建系統,從多個組件來創建,組裝和部署應用。
BitBake – 針對嵌入式 Linux 的類似 make 的構建工具。
fabricate – 對任何語言自動找到依賴關系的構建工具。
PlatformIO – 多平台命令行構建工具。
PyBuilder – 純 Python 實現的持續化構建工具。
SCons – 軟體構建工具。
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 – 高級互動式Python解析器, 構建於python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME(多用途的網際郵件擴充協議)類型檢測。
imghdr – (Python 標准庫)檢測圖片類型。
mimetypes – (Python 標准庫)將文件名映射為 MIME 類型。
path.py – 對 os.path 進行封裝的模塊。
pathlib – (Python3.4+ 標准庫)跨平台的、面向對象的路徑操作庫。
python-magic- 文件類型檢測的第三方庫 libmagic 的 Python 介面。
Unipath- 用面向對象的方式操作文件和目錄
watchdog – 管理文件系統事件的 API 和 shell 工具
日期和時間
操作日期和時間的類庫。
arrow- 更好的 Python 日期時間操作類庫。
Chronyk – Python 3 的類庫,用於解析手寫格式的時間和日期。
dateutil – Python datetime 模塊的擴展。
delorean- 解決 Python 中有關日期處理的棘手問題的庫。
moment – 一個用來處理時間和日期的Python庫。靈感來自於Moment.js。
PyTime – 一個簡單易用的Python模塊,用於通過字元串來操作日期/時間。
pytz – 現代以及歷史版本的世界時區定義。將時區資料庫引入Python。
when.py – 提供用戶友好的函數來幫助用戶進行常用的日期和時間操作。
文本處理
用於解析和操作文本的庫。
通用
chardet – 字元編碼檢測器,兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 標准庫)幫助我們進行差異化比較。
ftfy – 讓Unicode文本更完整更連貫。
fuzzywuzzy – 模糊字元串匹配。
Levenshtein – 快速計算編輯距離以及字元串的相似度。
pangu.py – 在中日韓語字元和數字字母之間添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python實現。
shortuuid – 一個生成器庫,用以生成簡潔的,明白的,URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 轉換形式 。
uniout – 列印可讀的字元,而不是轉義的字元串。
xpinyin – 一個用於把漢字轉換為拼音的庫。

④ Python之神奇的繪圖庫matplotlib

matplotlib是Python最著名的繪圖庫,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分適合互動式地進行制圖。本文將以例子的形式分析matplot中支持的,分析中常用的幾種圖。其中包括填充圖、散點圖(scatter plots)、. 條形圖(bar plots)、等高線圖(contour plots)、 點陣圖和3D圖,下面來一起看看詳細的介紹:

一、填充圖

參考代碼

簡要分析

這里主要是用到了fill_between函數。這個函數很好理解,就是傳入x軸的數組和需要填充的兩個y軸數組;然後傳入填充的范圍,用where=來確定填充的區域;最後可以加上填充顏色啦,透明度之類修飾的參數。

相關推薦:《Python教程》

效果圖

二、散點圖(scatter plots)

參考代碼

簡要分析

1.首先介紹一下numpy 的normal函數,很明顯,這是生成正態分布的函數。這個函數接受三個參數,分別表示正態分布的平均值,標准差,還有就是生成數組的長度。很好記。

2.然後是arctan2函數,這個函數接受兩個參數,分別表示y數組和x數組,然後返回對應的arctan(y/x)的值,結果是弧度制。

3.接下來用到了繪制散點圖的scatter方法,首先當然是傳入x和y數組,接著s參數表示scale,即散點的大小;c參數表示color,我給他傳的是根據角度劃分的一個數組,對應的就是每一個點的顏色(雖然不知道是怎麼對應的,不過好像是一個根據數組內其他元素進行的相對的轉換,這里不重要了,反正相同的顏色賦一樣的值就好了);最後是alpha參數,表示點的透明度。scatter函數的高級用法可以參見官方文檔scatter函數或者help文檔,最後設置下坐標范圍就好了。

效果圖

三、等高線圖(contour plots)

參考代碼

簡要分析

1.首先要明確等高線圖是一個三維立體圖,所以我們要建立一個二元函數f,值由兩個參數控制,(注意,這兩個參數都應該是矩陣)。

2.然後我們需要用numpy的meshgrid函數生成一個三維網格,即,x軸由第一個參數指定,y軸由第二個參數指定。並返回兩個增維後的矩陣,今後就用這兩個矩陣來生成圖像。

3.接著就用到coutourf函數了,所謂contourf,大概就是contour fill的意思吧,只填充,不描邊;這個函數主要是接受三個參數,分別是之前生成的x、y矩陣和函數值;接著是一個整數,大概就是表示等高線的密度了,有默認值;然後就是透明度和配色問題了,cmap的配色方案這里不多研究。

4.隨後就是contour函數了,很明顯,這個函數是用來描線的。用法可以類似的推出來,不解釋了,需要注意的是他返回一個對象,這個對象一般要保留下來個供後續的加工細化。

5.最後就是用clabel函數來在等高線圖上表示高度了,傳入之前的那個contour對象;然後是inline屬性,這個表示是否清除數字下面的那條線,為了美觀當然是清除了,而且默認的也是1;再就是指定線的寬度了。

效果圖

⑤ Python 最重要的庫都有哪些

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、演算法以及大部分涉及Python數值計算所需的介面。NumPy還包括其他內容:

①快速、高效的多維數組對象ndarray

②基於元素的數組計算或數組間數學操作函數

③用於讀寫硬碟中基於數組的數據集的工具

④線性代數操作、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演算法和庫之間作為數據傳遞的數據容器。對於數值數據,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。它出現於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,它是用於實現表格化、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將表格和關系型資料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。由於數據操作、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是最流行的用於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。

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

第四、IPython

IPython項目開始於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。

盡管它本身並不提供任何計算或數據分析工具,它的設計側重於在交互計算和軟體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介面。由於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准問題域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包:

①scipy.integrate數值積分常式和微分方程求解器

②scipy.linalg線性代數常式和基於numpy.linalg的矩陣分解

③scipy.optimize函數優化器和求根演算法

④scipy.signal信號處理工具

⑤scipy.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項目誕生於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:

①分類:SVM、最近鄰、隨機森林、邏輯回歸等

②回歸:Lasso、嶺回歸等

③聚類:K-means、譜聚類等

④降維:PCA、特徵選擇、矩陣分解等

⑤模型選擇:網格搜索、交叉驗證、指標矩陣

⑥預處理:特徵提取、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。

⑥ Python中數據收集不可不知的庫!

1. Scrapy

要想編寫一個Python網路爬蟲來從網頁上提取信息,Scrapy可能是大部分人第一個想到的Python庫。

例如,使用者可以提取某城市所有餐廳的評論或是收集網購網站上某一種產品的所有評論。

對於該庫最常見的用法是利用它來識別出現在網站頁面上那些有趣的信息模式,無論這些信息是以URL的形式出現還是以XPath的形式出現。

一旦理清了這些信息的模式,Scrapy就可以協助使用者自動提取所需信息,並將其整理為表格或JSON格式的數據結構。

使用pip即可輕松安裝Scrapy。

2. Selenium

Selenium設計者的初衷是將其打造成一個自動網站測試框架,但開發者們發現將其用作網頁數據抓取工具的效果更佳。

使用者在感興趣的網站上已經進行了交互行為之後,Selenium一般能派上用場。

比如說,使用者可能需要在網站上注冊一個賬戶,登陸自己的賬戶,再點擊幾個按鈕或是鏈接才能找到自己想要的內容。

上述鏈接被定義為JavaScript函數。在這一情況下,要應用Scrapy或者Beautiful Soup可能都不是很便捷,但使用Selenium就可以輕而易舉地完成這一過程。

但應當注意,Selenium比普通的抓取庫運行速度要慢得多。這是因為Selenium會將Chrome這樣的瀏覽器初始化並模擬瀏覽器代碼定義的所有行為。

因此,在處理URL模式或Xpaths時,最好還是使用Scrapy或者Beautiful Soup,不到萬不得已不要使用Selenium。

3. BeautifulSoup

Beautiful Soup是另一個可以用來收集網站內容的Python庫。業界普遍認為,學習BeautifulSoup所需時間比學習Scrapy所需時間要短很多。

除此之外,Beautiful Soup更適合應用於規模相對較小的問題或一次性的任務。

Scrapy要求使用者開發自己的「爬蟲」並通過命令行進行操作,而使用Beautiful Soup只需將其功能導入計算機中並聯機使用即可。因此,使用者甚至可以將Beautiful Soup應用於自己的Jupyternotebook。

更多Python知識,請關注Python視頻教程!!

⑦ Python常用的標准庫以及第三方庫有哪些

Python常用的標准庫有http庫。第三方庫有scrapy,pillow和wxPython.以下有介紹:

  1. Requests.Kenneth Reitz寫的最富盛名的http庫,每個Python程序員都應該有它。

  2. Scrapy.如果你從事爬蟲相關的工作,那麼這個庫也是必不可少的。用過它之後你就不會再想用別的同類庫了。

  3. wxPython.Python的一個GUI(圖形用戶界面)工具。我主要用它替代tkinter。

  4. Pillow.它是PIL的一個友好分支。對於用戶比PIL更加友好,對於任何在圖形領域工作的人是必備的庫。

⑧ python有哪些有趣的庫

python好玩的庫有:
1、PyGame,一個游戲開發框架;
2、Pillow,一個有關圖片操作處理的軟體;
3、Selenium,一款瀏覽器自動化測試框架;
4、Asciimatics等等。

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