python數值和計算教學視頻

⑴ python輸入整型數據進行數值計算時，可以用鍵盤輸入整數25賦值給變數a然後用a進行算數計算對嗎

是的，在 Python 中可以使用鍵盤輸入整數手粗猛，並將其賦值給變數，然後對這個變數進行算數計算。

例如，在 Python 3 中，可以使用 `input()` 函數從鍵盤讀取用戶的輸入數據，並將其轉換為整型。接著，我們將讀取到的整型數據存儲在一個變數中，並使用這個變數進行算數計算。

示例代碼如下：

```python
a = int(input("請輸入一個整數：")) # 從鍵盤讀取整數並將其轉換為整型

# 對變數a進行算數計算
b = a + 10
c = a * 2
d = a / 3

# 輸出計算結果
print("a + 10 =", b)
print("a * 2 =", c)
print("a / 3 =", d)
```

運行這個程序後，程序會提示用戶輸入一個整數。用戶輸入完畢後，程序會將其轉凳宴換為整型，並將其存儲在變數 `a` 中畢橋。接著，我們對變數 `a` 進行加、乘和除法運算，並將結果分別存儲在變數 `b`、`c` 和 `d` 中。

最後，我們使用 `print()` 函數將計算結果輸出到控制台上，以便查看。

因此，Python 輸入整型數據進行數值計算時，完全可以用鍵盤輸入整數並賦值給變數，然後使用該變數進行算數計算。

⑵ Python其實很簡單 第六章 基本運算

Python中將算式稱為表達式。數學上算式是用數學語言、數學符號來表達某種關系、某種運算、某種性質的，同樣的，在Python中，表達式也是用運算符將各種數據類型的數據連接起來。

數據的類型在前面已經介紹過了，下面介紹一些最常用到的運算符。

6.1算術運算

算術運算符是用於處理四則運算的運算符，常用的算術運算符如下表所示。

算術表達式就是用算術運算符將各種類型的數據連接起來，算術運算的規則和數學中一致。除了數學中用到的四則運算符「 、-、*、/ 」外，要特別注意「取模(%)」、「冪(**)」、「整除(//)」的用法。

6.2給變數賦值

最常用的賦值運算符是「=」，「a=b」的意思就是將值b賦值給變數a。

Python中還一些帶有運算功能的賦值方法，含義為「先計算，後賦值」如：

以下假設變數：a=10，b=20

「+=」，讀作「加賦值」，如a+=b，相當於a=a+b, 則a被賦值為30；

「-=」，讀作「減賦值」，如a-=b，相當於a=a-b, 則a被賦值為-10；

「*=」，讀作「乘賦值」，如a*=b，相當於a=a*b, a被賦值為200；

「/=」，讀作「除賦值」，如a/=b，相當於a=a/b, a被賦值為0.5；

「%=」，讀作「取余數賦值」，如a%=b，相當於a=a%b, a被賦值為10；

「**=」，讀作「冪賦值」，如a**=b，相當於a=a**b, a被賦值為100000000000000000000；

「//=」，讀作「取整數賦值」，如a//=b，相當於a=a//b, a被賦值為0；

6.3關系運算

關系運算符，也叫比較運算符，用於比較兩個變數或表達式運算結果之間的大小關系。關系表達式是用關系運算符將變數或表達式連接起來的表達式，其運算結果為一個布爾值，即True或False。

Python3.0的關系運算符有：「大於>」、「小於=」、「小於或等於<=」。

還有一個特殊的關系運算符「值1變數值2」，如：

>>> a=10

>>> b=20

>>> c=15

>>> print(a<b<c) p=""> </b<c)>

False

>>> print(a<c<b) p=""> </c<b)>

True

6.4邏輯運算

邏輯運算符包括「邏輯與and」、「邏輯或or」、「邏輯非not」，具體用法見下表。

以下假設變數 a 為 10, b為 20:

在上表中，變數a和變數b都是非0的數，被當做值為True的變數參與邏輯運算。

⑶ python如何計算100到1的所有數字之和倒著加

1、首先打開python文件，初始化一個變數。
2、然後寫出for循環，范圍從100到1，在內部循環求叢祥氏和。
3、最後使用print方法輸出結果宴耐即可計算100到滲散1的所有數字之和倒著加。

⑷ 輸入10個數,計算它們的和,積、平方和以及和的平方。Python

以下是一個Python語言的程序，可以計算乎鬧鄭輸入的10個數的和、積、平方和彎掘以及和的平方：
# 輸入10個數
nums = []
for i in range(10):
num = float(input("請輸入第{}個數：".format(i+1)))
nums.append(num)
# 計算和
sum = 0
for num in nums:
sum += num
# 計算積
proct = 1
for num in nums:
proct *= num
# 計算平方和
square_sum = 0
for num in nums:
square_sum += num ** 2
# 計算和的平方
square_of_sum = sum ** 2
# 輸出結果
print("輸入的10個數為：", nums)
print("它們的和為：", sum)
print("它們的積為：", proct)
print("它們的平方和為：", square_sum)
print("歲頌它們的和的平方為：", square_of_sum)
程序首先使用一個循環語句輸入10個數，並將它們存儲在一個列表 nums 中。然後分別使用循環語句計算這些數的和、積、平方和以及和的平方。最後輸出結果。在這個程序中，使用了for循環、列表、數值計算等Python基本語法。

⑸ 用python計算1+2+3+......+n小於等於100最大n值

高級
這個逗滾問題其實可以通過數學公式來解決，不過既然標簽是Python，我們就用Python代碼來實現。
首先，我們可以使用一個變數 sum 來存儲目前累加的結果，初始值為 0。然後，我們可以使山信余用一個 while 循環來不斷坦碰累加 1,2,3……n 直到得到一個大於 100 的結果，此時 n-1 就是小於等於 100 最大的 n 值。
下面是 Python 代碼實現：
```python
sum = 0
n = 1
while sum + n <= 100:
sum += n
n += 1
print("小於等於100最大的n值為:", n-1)
```
輸出結果為：
```
小於等於100最大的n值為: 14
```
所以，當 n=14 時，1+2+3+...+n 的結果小於等於 100，而當 n=15 時，則會超過 100。

⑹ python如何編寫1-1000的整數和,和奇數和啊

python計算從1到1000以內所有奇數的和，並進行輸出，結果為25000。任務：

1、定義變數sum1和num1，sum1用於存放所有奇數和，num1用於存放數值，並對其賦初始值。

2、使用while來實現1-1000以內的循環。

3、用if語句實現條件判斷，是否為奇數。

例如：

求模運算，相當於mod，也就是計算除法的余數，比如5%2就得到1。

python中%常用的操作有%s,%d,%r。

%s,%r,%d分別表示字元串以str（），rper(),以及十進制整數表示，%f表示結果為浮點型。

%f 浮點型：

importmath。

%a.bf，a表示浮點數的列印長度，b表示浮點數小數點後面的精度 ，%f時表示原值，默認是小數點後5位數 。

print"PI=%f"%math.pi。

output:PI=3.141593。

只是%9f時，表示列印長度9位數，小數點也佔一位，不夠左側補空格。

print"PI=%9f"%math.pi。

output:PI=_3.141593。

⑺ python數據分析與應用-Python數據分析與應用 pdf 內部全資料版

給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源，介紹了關於Python方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為：7.8。

內容介紹

目錄

第1章Python數據分析概述1

任務1.1認識數據分析1

1.1.1掌握數據分析的概念2

1.1.2掌握數據分析的流程2

1.1.3了解數據分析應用場景4

任務1.2熟悉Python數據分析的工具5

1.2.1了解數據分析常用工具6

1.2.2了解Python數據分析的優勢7

1.2.3了解Python數據分析常用類庫7

任務1.3安裝Python的Anaconda發行版9

1.3.1了解Python的Anaconda發行版9

1.3.2在Windows系統中安裝Anaconda9

1.3.3在Linux系統中安裝Anaconda12

任務1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14

1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14

1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 級功能16

小結19

課後習題19

第2章NumPy數值計算基礎21

任務2.1掌握NumPy數組對象ndarray21

2.1.1創建數組對象21

2.1.2生成隨機數27

2.1.3通過索引訪問數組29

2.1.4變換數組的形態31

任務2.2掌握NumPy矩陣與通用函數34

2.2.1創建NumPy矩陣34

2.2.2掌握ufunc函數37

任務2.3利用NumPy進行統計分析41

2.3.1讀/寫文件41

2.3.2使用函數進行簡單的統計分析44

2.3.3任務實現48

小結50

實訓50

實訓1創建數組並進行運算50

實訓2創建一個國際象棋的棋盤50

課後習題51

第3章Matplotlib數據可視化基礎52

任務3.1掌握繪圖基礎語法與常用參數52

3.1.1掌握pyplot基礎語法53

3.1.2設置pyplot的動態rc參數56

任務3.2分析特徵間的關系59

3.2.1繪制散點圖59

3.2.2繪制折線圖62

3.2.3任務實現65

任務3.3分析特徵內部數據分布與分散狀況68

3.3.1繪制直方圖68

3.3.2繪制餅圖70

3.3.3繪制箱線圖71

3.3.4任務實現73

小結77

實訓78

實訓1分析1996 2015年人口數據特徵間的關系78

實訓2分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況78

課後習題79

第4章pandas統計分析基礎80

任務4.1讀/寫不同數據源的數據80

4.1.1讀/寫資料庫數據80

4.1.2讀/寫文本文件83

4.1.3讀/寫Excel文件87

4.1.4任務實現88

任務4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用屬性89

4.2.2查改增刪DataFrame數據91

4.2.3描述分析DataFrame數據101

4.2.4任務實現104

任務4.3轉換與處理時間序列數據107

4.3.1轉換字元串時間為標准時間107

4.3.2提取時間序列數據信息109

4.3.3加減時間數據110

4.3.4任務實現111

任務4.4使用分組聚合進行組內計算113

4.4.1使用groupby方法拆分數據114

4.4.2使用agg方法聚合數據116

4.4.3使用apply方法聚合數據119

4.4.4使用transform方法聚合數據121

4.4.5任務實現121

任務4.5創建透視表與交叉表123

4.5.1使用pivot_table函數創建透視表123

4.5.2使用crosstab函數創建交叉表127

4.5.3任務實現128

小結130

實訓130

實訓1讀取並查看P2P網路貸款數據主表的基本信息130

實訓2提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息130

實訓3使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表131

實訓4對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換131

課後習題131

第5章使用pandas進行數據預處理133

任務5.1合並數據133

5.1.1堆疊合並數據133

5.1.2主鍵合並數據136

5.1.3重疊合並數據139

5.1.4任務實現140

任務5.2清洗數據141

5.2.1檢測與處理重復值141

5.2.2檢測與處理缺失值146

5.2.3檢測與處理異常值149

5.2.4任務實現152

任務5.3標准化數據154

5.3.1離差標准化數據154

5.3.2標准差標准化數據155

5.3.3小數定標標准化數據156

5.3.4任務實現157

任務5.4轉換數據158

5.4.1啞變數處理類別型數據158

5.4.2離散化連續型數據160

5.4.3任務實現162

小結163

實訓164

實訓1插補用戶用電量數據缺失值164

實訓2合並線損、用電量趨勢與線路告警數據164

實訓3標准化建模專家樣本數據164

課後習題165

第6章使用scikit-learn構建模型167

任務6.1使用sklearn轉換器處理數據167

6.1.1載入datasets模塊中的數據集167

6.1.2將數據集劃分為訓練集和測試集170

6.1.3使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維172

6.1.4任務實現174

任務6.2構建並評價聚類模型176

6.2.1使用sklearn估計器構建聚類模型176

6.2.2評價聚類模型179

6.2.3任務實現182

任務6.3構建並評價分類模型183

6.3.1使用sklearn估計器構建分類模型183

6.3.2評價分類模型186

6.3.3任務實現188

任務6.4構建並評價回歸模型190

6.4.1使用sklearn估計器構建線性回歸模型190

6.4.2評價回歸模型193

6.4.3任務實現194

小結196

實訓196

實訓1使用sklearn處理wine和wine_quality數據集196

實訓2構建基於wine數據集的K-Means聚類模型196

實訓3構建基於wine數據集的SVM分類模型197

實訓4構建基於wine_quality數據集的回歸模型197

課後習題198

第7章航空公司客戶價值分析199

任務7.1了解航空公司現狀與客戶價值分析199

7.1.1了解航空公司現狀200

7.1.2認識客戶價值分析201

7.1.3熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程201

任務7.2預處理航空客戶數據202

7.2.1處理數據缺失值與異常值202

7.2.2構建航空客戶價值分析關鍵特徵202

7.2.3標准化LRFMC模型的5個特徵206

7.2.4任務實現207

任務7.3使用K-Means演算法進行客戶分群209

7.3.1了解K-Means聚類演算法209

7.3.2分析聚類結果210

7.3.3模型應用213

7.3.4任務實現214

小結215

實訓215

實訓1處理信用卡數據異常值215

實訓2構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵217

實訓3構建K-Means聚類模型218

課後習題218

第8章財政收入預測分析220

任務8.1了解財政收入預測的背景與方法220

8.1.1分析財政收入預測背景220

8.1.2了解財政收入預測的方法222

8.1.3熟悉財政收入預測的步驟與流程223

任務8.2分析財政收入數據特徵的相關性223

8.2.1了解相關性分析223

8.2.2分析計算結果224

8.2.3任務實現225

任務8.3使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵225

8.3.1了解Lasso回歸方法226

8.3.2分析Lasso回歸結果227

8.3.3任務實現227

任務8.4使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型228

8.4.1了解灰色預測演算法228

8.4.2了解SVR演算法229

8.4.3分析預測結果232

8.4.4任務實現234

小結236

實訓236

實訓1求取企業所得稅各特徵間的相關系數236

實訓2選取企業所得稅預測關鍵特徵237

實訓3構建企業所得稅預測模型237

課後習題237

第9章家用熱水器用戶行為分析與事件識別239

任務9.1了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟239

9.1.1分析家用熱水器行業現狀240

9.1.2了解熱水器採集數據基本情況240

9.1.3熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程241

任務9.2預處理熱水器用戶用水數據242

9.2.1刪除冗餘特徵242

9.2.2劃分用水事件243

9.2.3確定單次用水事件時長閾值244

9.2.4任務實現246

任務9.3構建用水行為特徵並篩選用水事件247

9.3.1構建用水時長與頻率特徵248

9.3.2構建用水量與波動特徵249

9.3.3篩選候選洗浴事件250

9.3.4任務實現251

任務9.4構建行為事件分析的BP神經網路模型255

9.4.1了解BP神經網路演算法原理255

9.4.2構建模型259

9.4.3評估模型260

9.4.4任務實現260

小結263

實訓263

實訓1清洗運營商客戶數據263

實訓2篩選客戶運營商數據264

實訓3構建神經網路預測模型265

課後習題265

附錄A267

附錄B270

參考文獻295

學習筆記

Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個互動式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……

本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這里主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關系。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基於微信開放的個人號介面python庫itchat，實現對微信好友的獲取，並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……

Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果示例

本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關於雙色球的各種演算法，這里將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸演算法，這個場景使用這個演算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……

以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。

注·獲取方式：私信（666）

⑻ python怎麼取出字典中的值並進行計算

在Python中，可以使用字典的鍵來獲取相應的值，並進行計算。下面是一個簡頌鉛察單的示例，演示了如何從字典中獲取值並進行相加計算：
# 定義一個字典，包含三個鍵值對
my_dict = {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30}

# 從字典中獲取相應的值，並進行計算
result = my_dict['a'] + my_dict['b'] + my_dict['c']

# 輸出計算結果
print('計算結果為：', result)

運行上述代碼會輸出：計算結果為： 60，說明程序成功地從字典中獲取了相應的值，並進行了計算。
需要注意的是，在從字典中獲取值時，如果指定的鍵不存在，程序會拋出 KeyError 異常。為了避免這種情況，可激銀以使用 get() 方法獲野茄取值，如果指定的鍵不存在，該方法會返回 None 或指定的默認值，而不是拋出異常。下面是一個使用 get() 方法的示例：
# 定義一個字典，包含三個鍵值對
my_dict = {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30}

# 從字典中獲取相應的值，並進行計算
result = my_dict.get('a', 0) + my_dict.get('b', 0) + my_dict.get('d', 0)

# 輸出計算結果
print('計算結果為：', result)

在上述代碼中，get() 方法的第二個參數指定了默認值，如果指定的鍵不存在，則返回0。這樣，即使字典中沒有鍵為 d 的項，程序也不會拋出異常，而是將其值視為0進行計算。

⑼ python求整數各位數字之和

今天我們要實現這樣一個功能：計算1到任意一個我們給出的整數之間的數字之和是多少？

1、運行時，系統提示請輸入數字：

2、系統給出運算結果 1到輸入數字之間的數字之和為：多少；

3、輸入數字為0時，程序結束運行；

運行的結果如下：

下面是源程序：

這里我們使用到了：

定義變數、變數賦值、擴展賦值

函數int（）、input（）、range（）、print（），

輸出格式 .format( ) 格式化輸出

while for 循環

if 條件判斷

第一行到第三行是本程序的一個說明，每次運行時都顯示出來

第五行是定義一個變數，先賦值10 maxnum 整型變數，賦值時就確定了這個變數的類型。

第七行 while 循環 條件為 maxnum 不等於0 ，如果等於0，第12行if判斷 中斷程序的運行，break,

第8行為互動式提示用戶輸入希望獲得最大數的累加值，

第9行定義變數 mysum 並賦值為0

第10行 從1到剛才輸入數字再加上1）循環， range（m，n，step）m為開始、n為結束 step為步長，不輸入默認步長為1

第11行 累加mysum=mysum+i 第一次循環結果就是1=0+1，第二次循環的結果是3=1+2，第三次的結果是6=3+3，依次類推，直到maxnum，循環結束後，通過第14行列印出來結果，這是for循環結束，還要執行while循環，循環嵌套，又重新提示輸入數值，可以計算 1到任意給定值之間數字之和，如果輸入0 提示程序結束運行。

把這些代碼輸入一遍，看在你的環境中是否能正常運行呢？ 注意循環語句後面的： .format 前面的 " . "

⑽ python數據分析用什麼軟體

Python是數據處理常用工具，可以處理數量級從幾K至幾T不等的數據，具有較高的開發效率和可維護性，還具有較強的通用性和跨平台性，這里就為大家分享幾個不錯的數據分析工具。Python數據分析需要安裝的第三方擴展庫有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotpb、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是第三方擴展庫的簡要介紹：（推薦學習：Python視頻教程）
1. Pandas
Pandas是Python強大、靈活的數據分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高級數據結構和工具，安裝Pandas可使Python中處理數據非常快速和簡單。
Pandas是Python的一個數據分析包，Pandas最初被用作金融數據分析工具而開發出來，因此Pandas為時間序列分析提供了很好的支持。
Pandas是為了解決數據分析任務而創建的，Pandas納入了大量的庫和一些標準的數據模型，提供了高效的操作大型數據集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理數據的函數和方法。Pandas包含了高級數據結構，以及讓數據分析變得快速、簡單的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy應用變得簡單。
帶有坐標軸的數據結構，支持自動或明確的數據對齊。這能防止由於數據結構沒有對齊，以及處理不同來源、採用不同索引的數據而產生的常見錯誤。
使用Pandas更容易處理丟失數據。合並流行資料庫（如：基於SQL的資料庫）Pandas是進行數據清晰/整理的最好工具。
2. Numpy
Python沒有提供數組功能，Numpy可以提供數組支持以及相應的高效處理函數，是Python數據分析的基礎，也是SciPy、Pandas等數據處理和科學計算庫最基本的函數功能庫，且其數據類型對Python數據分析十分有用。
Numpy提供了兩種基本的對象：ndarray和ufunc。ndarray是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc是能夠對數組進行處理的函數。Numpy的功能：
N維數組，一種快速、高效使用內存的多維數組，他提供矢量化數學運算。可以不需要使用循環，就能對整個數組內的數據進行標准數學運算。非常便於傳送數據到用低級語言編寫(CC++)的外部庫,也便於外部庫以Numpy數組形式返回數據。
Numpy不提供高級數據分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy數組和面向數組的計算。
3. Matplotpb
Matplotpb是強大的數據可視化工具和作圖庫，是主要用於繪制數據圖表的Python庫，提供了繪制各類可視化圖形的命令字型檔、簡單的介面，可以方便用戶輕松掌握圖形的格式，繪制各類可視化圖形。
Matplotpb是Python的一個可視化模塊，他能方便的只做線條圖、餅圖、柱狀圖以及其他專業圖形。 使用Matplotpb，可以定製所做圖表的任一方面。他支持所有操作系統下不同的GUI後端，並且可以將圖形輸出為常見的矢量圖和圖形測試，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通過數據繪圖，我們可以將枯燥的數字轉化成人們容易接收的圖表。 Matplotpb是基於Numpy的一套Python包，這個包提供了吩咐的數據繪圖工具，主要用於繪制一些統計圖形。 Matplotpb有一套允許定製各種屬性的默認設置，可以控制Matplotpb中的每一個默認屬性：圖像大小、每英寸點數、線寬、色彩和樣式、子圖、坐標軸、網個屬性、文字和文字屬性。
4. SciPy
SciPy是一組專門解決科學計算中各種標准問題域的包的集合，包含的功能有最優化、線性代數、積分、插值、擬合、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算等，這些對數據分析和挖掘十分有用。
Scipy是一款方便、易於使用、專門為科學和工程設計的Python包，它包括統計、優化、整合、線性代數模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等。Scipy依賴於Numpy，並提供許多對用戶友好的和有效的數值常式，如數值積分和優化。
Python有著像Matlab一樣強大的數值計算工具包Numpy；有著繪圖工具包Matplotpb;有著科學計算工具包Scipy。 Python能直接處理數據，而Pandas幾乎可以像SQL那樣對數據進行控制。Matplotpb能夠對數據和記過進行可視化，快速理解數據。Scikit-Learn提供了機器學習演算法的支持，Theano提供了升讀學習框架（還可以使用CPU加速）。
5. Keras
Keras是深度學習庫，人工神經網路和深度學習模型，基於Theano之上，依賴於Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經網路和各種深度學習模型，如語言處理、圖像識別、自編碼器、循環神經網路、遞歸審計網路、卷積神經網路等。
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的機器學習工具包，提供了完善的機器學習工具箱，支持數據預處理、分類、回歸、聚類、預測和模型分析等強大機器學習庫，其依賴於Numpy、Scipy和Matplotpb等。
Scikit-Learn是基於Python機器學習的模塊，基於BSD開源許可證。 Scikit-Learn的安裝需要Numpy S Matplotpb等模塊，Scikit-Learn的主要功能分為六個部分，分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇、數據預處理。
Scikit-Learn自帶一些經典的數據集，比如用於分類的iris和digits數據集，還有用於回歸分析的boston house prices數據集。該數據集是一種字典結構，數據存儲在.data成員中，輸出標簽存儲在.target成員中。Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的機器學習演算法，通過一個統一的介面來使用，Scikit-Learn有助於在數據集上實現流行的演算法。 Scikit-Learn還有一些庫，比如：用於自然語言處理的Nltk、用於網站數據抓取的Scrappy、用於網路挖掘的Pattern、用於深度學習的Theano等。
7. Scrapy
Scrapy是專門為爬蟲而生的工具，具有URL讀取、HTML解析、存儲數據等功能，可以使用Twisted非同步網路庫來處理網路通訊，架構清晰，且包含了各種中間件介面，可以靈活的完成各種需求。
8. Gensim
Gensim是用來做文本主題模型的庫，常用於處理語言方面的任務，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內的多種主題模型演算法，支持流式訓練，並提供了諸如相似度計算、信息檢索等一些常用任務的API介面。
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