python函数库

A. 如何查python中的一些库函数呢

最简单的就是直接到python官网查看文档了

python2: https://docs.python.org/2/library/index.html

python3: https://docs.python.org/3/library/index.html

如果再离线的情况下使用help函数也可以：

>>>importre
>>>help(re)

如果解决了您的问题请采纳！
如果未解决请继续追问

B. python sigmoid函数属于哪个库

Sigmoid函数,即f(x)=1/(1+e-x).神经元的非线性作用函数. 人工神经网络的学习算法-BP算法 神经网络的学习是基于一组样本进行的,它包括输入和输出（这里用期望输出表示）,输入和输出有多少个分量就有多少个输入和输出神经元与之对应.最初神经网络

C. 最常用的几个python库

Python常用库大全，看看有没有你需要的。
环境管理
管理 Python 版本和环境的工具
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。
pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。
virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。
包管理
管理包和依赖的工具。
pip – Python 包和依赖关系管理工具。
pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。
conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。
包仓库
本地 PyPI 仓库服务和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具。
localshop – 本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像）。
分发
打包为可执行文件以便分发。
PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。
Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。
py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。
py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。
pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python本身。
构建工具
将源码编译成软件。
buildout – 一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用。
BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。
fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。
PlatformIO – 多平台命令行构建工具。
PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具。
SCons – 软件构建工具。
交互式解析器
交互式 Python 解析器。
IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。
bpython- 界面丰富的 Python 解析器。
ptpython – 高级交互式Python解析器， 构建于python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。
imghdr – （Python 标准库）检测图片类型。
mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。
path.py – 对 os.path 进行封装的模块。
pathlib – （Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。
python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。
Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录
watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具
日期和时间
操作日期和时间的类库。
arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。
Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。
dateutil – Python datetime 模块的扩展。
delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。
moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。
PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间。
pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。
when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。
文本处理
用于解析和操作文本的库。
通用
chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。
ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯。
fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。
Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度。
pangu.py – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python实现。
shortuuid – 一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。
uniout – 打印可读的字符，而不是转义的字符串。
xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库。

D. 如何查看python库函数的代码

python 所有版本的源代码可以在这里下载到：https://www.python.org/downloads/source/
python没有像matlab那样的函数可以直接查看某个函数的源代码，只有去下载整个源代码查看了，不过找起来应该也不难，另外你也可以写一个小程序来查看对应函数的源代码

E. python3 file函数在哪个库

>>>help(file)
Helponclassfileinmole__builtin__:
#可直接使用，无需导入模块

F. python中predict函数在哪个库

一般来说predict函数都是要import一些机器学习算法库后用于建模后预测用的。比如说sklearn库里面的回归，分类，聚类等等都是有对应predict函数的。

举个最简单的例子：

线性回归的函数可以在C:Python27Libsite-packagessklearnlinear_model文件夹中找到。脚本名为base.py，predict（）在187行就有。

G. python的内建函数和库函数的区别是什么

【区别】：
标准库函数都需要import xxx才能取得。
内建函数都在__builtins__里面，在global里直接就能用。

【补充】：
1.python中，我们可以通过对内建的比较函数进行自定义，来实现运算符重载。
我们常用的比较运算符有
大于 > 对应的内建比较函数为 __gt__()
大于等于 >= 对应的内建比较函数为 __ge__()
等于 == 对应的内建比较函数为 __eq__()
小于 < 对应的内建比较函数为 __lt__()
小于等于 <= 对应的内建比较函数为 __le__()

2.库函数（Library function）是把函数放到库里，供别人使用的一种方式。.方法是把一些常用到的函数编完放到一个文件里，供不同的人进行调用。调用的时候把它所在的文件名用#include<>加到里面就可以了。一般是放到lib文件里的。

H. python的库，方法这么多，写程序的时候能记住吗

这就是平时的工作方式。vim写python，没安装其他插件，但有自己的配置文件。
常见的项目所常用的函数很难超过50个。大量的业务函数一旦被写出来就是负责直接处理业务，而不会被其他部分调用，这些是不需要背的。
再把自己写的共享函数库整理好，往往常用函数不到10个。应用模块里引用框架级别的函数也就是二三十个的级别。加上数据中间层，设计好规范后，能背下来必要的数据表就能联想到对应的接口。
所以，一个不过2万行代码的python项目。实际需要背的函数也就是50个左右。
过百赞我就分析个实际项目。
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补充个我当前公司所开发的一个小型项目。相当于是一个网站，以及给客户端软件提供ajax api的服务器。一共10个python文件。4357行。以下逐个文件分析，但不会暴露实际代码。

1. rtb.py：75行，程序启动文件，其内的多种调用基本上就是一锤子的，即可以参考文档写完，但项目其他地方不会被使用，且作为启动文件，其本身也不会被引用。该文件的主要作用就是引用一大堆其他应用的模块，做URL分派。我因为在项目里同时使用了web.py和flask，所以多花了一点代码来做WSGI兼容两个框架的支持。
2. setting.py：56行，设置文件，也可以理解为一锤子的，而且通用性更强，每次开个新的项目，大可以把以前的配置文件抄过来，只修改必要的部分就可以用了。仅有的两处小技巧是 socket.gethostname()获得机器名后区分配置文件的环境，用以避免上线时的混乱。以及获得设置文件的当前绝对路径，供其他路径相关的操作：
CURPATH=os.path.normpath(os.path.join(os.getcwd(),os.path.dirname(__file__)))
3. shareutil.py：275行，web.py框架相关的自定义共享库，给各个应用模块提供相关支持。所以这里的函数是需要背下来的，在其他模块里比较常用的。比较常用的就是登录验证相关的：
1. BasicAuthError：自定义的异常用来强迫用户使用basic auth登录，内部系统的好方法
2. needlogin_401()：装饰器函数，用于让视图先判断是否需要用户登录，如果未登录就用HTTP 401来强迫用户登录
3. settestlogin_401()：设置单元测试时所用的basic auth的header
4. checklogin_header：检查header方式设置登录的，这对于javascript使用跨域header方式验证身份很必要
5. setlogin_header：设置登录header的方式，返回个字符串给客户端
6. checklogin_cookie：检查cookie方式是否登录了，返回登录信息
7. needlogin_cookie：检查视图是否登录，未登录则重定向到登录页
8. setlogin_cookie：设置cookie为登录
9. setlogout_cookie：设置cookie注销
10. logined_cookie：给单元测试提供已经登录的一个cookie
11. catcherror：装饰器，用于捕获视图的异常，并显示为出错页面
12. load_sqla：应用启动时，给上下文提供载入数据库
13. ApiResponse：我自己定义的JSON响应结构，方便构造ajax api
14. dt_to_isotime：把datetime对象转换为ISOTIME格式字符串
15. dt_to_ts：把datetime对象转换为timestamp数字
16. BootstrapForm：继承自webpy的Form的表单，提供了渲染带有Bootstrap class的支持
所以根据如上分析，一个项目中常用的也就是三种登录的一种，对应了函数的needlogin、setlogin、setlogout，三个函数。涉及常用数据库操作、ajax api的也有三个。总计6个函数需要背。
4. model.py：421行数据模型，里面有十几行一锤子的引用，标准化程度高，可以在项目之间共用。给每个字段提供类型的需要背一下相关参数，这样工作效率会高。典型的字段类型如VARCHAR、INTEGER、PRIMARYKEY、TIMESTAMP，可以算作是四个函数需要背。同时这里定义了7个表格，背下来对应用的编写有较大帮助。
5. flaskutil.py：169行。给flask框架用的共享库。给其他模块复用的概率大的多。
1. setlogin_cookie：设置cookie方式已登录
2. setlogout_cookie：设置cookie方式注销
3. needlogin_cookie_header：用OR方式检查cookie或header是否包含有效登录信息
4. setlogin_header：设置登录过的头，用以单元测试
5. make_before_request：给每个会话设置数据库会话
6. teardown_request：在会话结束时清理数据库资源
7. api_response：提供JSON格式的ajax api响应所需的函数
所以如上可以看到所有这些函数与shareutil有很大重复。这里不再计入需要背的数量。
6. app_api.py：1405行。ajax api的实际实现，使用了webpy框架。这里引用的部分不再重复，反正也是要被放弃的。写了26个API，他们都是直接被暴露出去，不会被其他模块调用，所以没必要背。
7. app_compiler：一个编译器代理，太窄的方向没必要分析。
8. app_home.py：361行。主页和登录逻辑。主要提取一下Flask框架里常用而值得背的几个函数：
1. render_template：渲染模板的，很简单
2. redirect：重定向
3. abort：生成错误页面
4. Response：生成格式可定制的响应
5. g：会话相关的全局变量
所以对于常用Flask框架的，这5个函数就需要特别熟悉。
9. app_mgnt.py：871行。管理后台，也是常见的业务模块，所以互相之间无依赖，使用到的flask功能也同上，不过这里开始使用Flask的Form，所以需要记住一些常用的字段类型：TextField、PasswordField、IntegerField、BooleanField、SelectField、TextAreaField，有6个。
10. app_teacher.py：366行。一个业务管理模块，没啥新意。

所以根据如上项目的分析可见，需要背下来的函数主要是在项目里需要使用多于1次的。包括框架的功能和自己写的共享库等。累计下来一共30个函数或对象。背30个函数可真是没难度的。

-- 补充 --
web.py的作者去世多年，之后有些人尝试维护，但维护水平实在不敢恭维。至今在表单缺字段的处理，单元测试中set-cookie支持等存在缺陷。所以尽管我很喜欢这个框架的思路，但以后不会再用了。

I. python可不可以直接调用函数库,进行数学计算

python还有一个标准库math库，用来进行常用的数据计算。
python math模块：http://hi..com/yinkeju/blog/item/5c5ab1def93f6c54cdbf1a79.html

我引用别人的文章来回答：
python-科学计算1：两个基本的模块的安装与测试

在网上看到了一本《用Python做科学计算的》的书，感觉挺有趣的，就下载下来学习了一下。

但这本书一开始就讲配置环境，Python(X,Y)等东西，我觉得这个反而增加了入门的难度，倒不如一开始就用一些原始的python IDE介绍，

使读者不觉得那么的难。我现在读了25页，要用到本书的例子，就安装两个模块：NumPy,Scipy可以在http://www.scipy.org/ 找到他俩。

http://hi..com/billschen/blog/item/9677b708e64d35c562d986bf.html