python数值和计算教学视频

⑴ python输入整型数据进行数值计算时，可以用键盘输入整数25赋值给变量a然后用a进行算数计算对吗

是的，在 Python 中可以使用键盘输入整数手粗猛，并将其赋值给变量，然后对这个变量进行算数计算。

例如，在 Python 3 中，可以使用 `input()` 函数从键盘读取用户的输入数据，并将其转换为整型。接着，我们将读取到的整型数据存储在一个变量中，并使用这个变量进行算数计算。

示例代码如下：

```python
a = int(input("请输入一个整数：")) # 从键盘读取整数并将其转换为整型

# 对变量a进行算数计算
b = a + 10
c = a * 2
d = a / 3

# 输出计算结果
print("a + 10 =", b)
print("a * 2 =", c)
print("a / 3 =", d)
```

运行这个程序后，程序会提示用户输入一个整数。用户输入完毕后，程序会将其转凳宴换为整型，并将其存储在变量 `a` 中毕桥。接着，我们对变量 `a` 进行加、乘和除法运算，并将结果分别存储在变量 `b`、`c` 和 `d` 中。

最后，我们使用 `print()` 函数将计算结果输出到控制台上，以便查看。

因此，Python 输入整型数据进行数值计算时，完全可以用键盘输入整数并赋值给变量，然后使用该变量进行算数计算。

⑵ Python其实很简单 第六章 基本运算

Python中将算式称为表达式。数学上算式是用数学语言、数学符号来表达某种关系、某种运算、某种性质的，同样的，在Python中，表达式也是用运算符将各种数据类型的数据连接起来。

数据的类型在前面已经介绍过了，下面介绍一些最常用到的运算符。

6.1算术运算

算术运算符是用于处理四则运算的运算符，常用的算术运算符如下表所示。

算术表达式就是用算术运算符将各种类型的数据连接起来，算术运算的规则和数学中一致。除了数学中用到的四则运算符“ 、-、*、/ ”外，要特别注意“取模(%)”、“幂(**)”、“整除(//)”的用法。

6.2给变量赋值

最常用的赋值运算符是“=”，“a=b”的意思就是将值b赋值给变量a。

Python中还一些带有运算功能的赋值方法，含义为“先计算，后赋值”如：

以下假设变量：a=10，b=20

“+=”，读作“加赋值”，如a+=b，相当于a=a+b, 则a被赋值为30；

“-=”，读作“减赋值”，如a-=b，相当于a=a-b, 则a被赋值为-10；

“*=”，读作“乘赋值”，如a*=b，相当于a=a*b, a被赋值为200；

“/=”，读作“除赋值”，如a/=b，相当于a=a/b, a被赋值为0.5；

“%=”，读作“取余数赋值”，如a%=b，相当于a=a%b, a被赋值为10；

“**=”，读作“幂赋值”，如a**=b，相当于a=a**b, a被赋值为100000000000000000000；

“//=”，读作“取整数赋值”，如a//=b，相当于a=a//b, a被赋值为0；

6.3关系运算

关系运算符，也叫比较运算符，用于比较两个变量或表达式运算结果之间的大小关系。关系表达式是用关系运算符将变量或表达式连接起来的表达式，其运算结果为一个布尔值，即True或False。

Python3.0的关系运算符有：“大于>”、“小于=”、“小于或等于<=”。

还有一个特殊的关系运算符“值1变量值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逻辑运算

逻辑运算符包括“逻辑与and”、“逻辑或or”、“逻辑非not”，具体用法见下表。

以下假设变量 a 为 10, b为 20:

在上表中，变量a和变量b都是非0的数，被当做值为True的变量参与逻辑运算。

⑶ python如何计算100到1的所有数字之和倒着加

1、首先打开python文件，初始化一个变量。
2、然后写出for循环，范围从100到1，在内部循环求丛祥氏和。
3、最后使用print方法输出结果宴耐即可计算100到渗散1的所有数字之和倒着加。

⑷ 输入10个数,计算它们的和,积、平方和以及和的平方。Python

以下是一个Python语言的程序，可以计算乎闹郑输入的10个数的和、积、平方和弯掘以及和的平方：
# 输入10个数
nums = []
for i in range(10):
num = float(input("请输入第{}个数：".format(i+1)))
nums.append(num)
# 计算和
sum = 0
for num in nums:
sum += num
# 计算积
proct = 1
for num in nums:
proct *= num
# 计算平方和
square_sum = 0
for num in nums:
square_sum += num ** 2
# 计算和的平方
square_of_sum = sum ** 2
# 输出结果
print("输入的10个数为：", nums)
print("它们的和为：", sum)
print("它们的积为：", proct)
print("它们的平方和为：", square_sum)
print("岁颂它们的和的平方为：", square_of_sum)
程序首先使用一个循环语句输入10个数，并将它们存储在一个列表 nums 中。然后分别使用循环语句计算这些数的和、积、平方和以及和的平方。最后输出结果。在这个程序中，使用了for循环、列表、数值计算等Python基本语法。

⑸ 用python计算1+2+3+......+n小于等于100最大n值

高级
这个逗滚问题其实可以通过数学公式来解决，不过既然标签是Python，我们就用Python代码来实现。
首先，我们可以使用一个变量 sum 来存储目前累加的结果，初始值为 0。然后，我们可以使山信余用一个 while 循环来不断坦碰累加 1,2,3……n 直到得到一个大于 100 的结果，此时 n-1 就是小于等于 100 最大的 n 值。
下面是 Python 代码实现：
```python
sum = 0
n = 1
while sum + n <= 100:
sum += n
n += 1
print("小于等于100最大的n值为:", n-1)
```
输出结果为：
```
小于等于100最大的n值为: 14
```
所以，当 n=14 时，1+2+3+...+n 的结果小于等于 100，而当 n=15 时，则会超过 100。

⑹ python如何编写1-1000的整数和,和奇数和啊

python计算从1到1000以内所有奇数的和，并进行输出，结果为25000。任务：

1、定义变量sum1和num1，sum1用于存放所有奇数和，num1用于存放数值，并对其赋初始值。

2、使用while来实现1-1000以内的循环。

3、用if语句实现条件判断，是否为奇数。

例如：

求模运算，相当于mod，也就是计算除法的余数，比如5%2就得到1。

python中%常用的操作有%s,%d,%r。

%s,%r,%d分别表示字符串以str（），rper(),以及十进制整数表示，%f表示结果为浮点型。

%f 浮点型：

importmath。

%a.bf，a表示浮点数的打印长度，b表示浮点数小数点后面的精度 ，%f时表示原值，默认是小数点后5位数 。

print"PI=%f"%math.pi。

output:PI=3.141593。

只是%9f时，表示打印长度9位数，小数点也占一位，不够左侧补空格。

print"PI=%9f"%math.pi。

output:PI=_3.141593。

⑺ python数据分析与应用-Python数据分析与应用 pdf 内部全资料版

给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.8。

内容介绍

目录

第1章Python数据分析概述1

任务1.1认识数据分析1

1.1.1掌握数据分析的概念2

1.1.2掌握数据分析的流程2

1.1.3了解数据分析应用场景4

任务1.2熟悉Python数据分析的工具5

1.2.1了解数据分析常用工具6

1.2.2了解Python数据分析的优势7

1.2.3了解Python数据分析常用类库7

任务1.3安装Python的Anaconda发行版9

1.3.1了解Python的Anaconda发行版9

1.3.2在Windows系统中安装Anaconda9

1.3.3在Linux系统中安装Anaconda12

任务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 级功能16

小结19

课后习题19

第2章NumPy数值计算基础21

任务2.1掌握NumPy数组对象ndarray21

2.1.1创建数组对象21

2.1.2生成随机数27

2.1.3通过索引访问数组29

2.1.4变换数组的形态31

任务2.2掌握NumPy矩阵与通用函数34

2.2.1创建NumPy矩阵34

2.2.2掌握ufunc函数37

任务2.3利用NumPy进行统计分析41

2.3.1读/写文件41

2.3.2使用函数进行简单的统计分析44

2.3.3任务实现48

小结50

实训50

实训1创建数组并进行运算50

实训2创建一个国际象棋的棋盘50

课后习题51

第3章Matplotlib数据可视化基础52

任务3.1掌握绘图基础语法与常用参数52

3.1.1掌握pyplot基础语法53

3.1.2设置pyplot的动态rc参数56

任务3.2分析特征间的关系59

3.2.1绘制散点图59

3.2.2绘制折线图62

3.2.3任务实现65

任务3.3分析特征内部数据分布与分散状况68

3.3.1绘制直方图68

3.3.2绘制饼图70

3.3.3绘制箱线图71

3.3.4任务实现73

小结77

实训78

实训1分析1996 2015年人口数据特征间的关系78

实训2分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况78

课后习题79

第4章pandas统计分析基础80

任务4.1读/写不同数据源的数据80

4.1.1读/写数据库数据80

4.1.2读/写文本文件83

4.1.3读/写Excel文件87

4.1.4任务实现88

任务4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用属性89

4.2.2查改增删DataFrame数据91

4.2.3描述分析DataFrame数据101

4.2.4任务实现104

任务4.3转换与处理时间序列数据107

4.3.1转换字符串时间为标准时间107

4.3.2提取时间序列数据信息109

4.3.3加减时间数据110

4.3.4任务实现111

任务4.4使用分组聚合进行组内计算113

4.4.1使用groupby方法拆分数据114

4.4.2使用agg方法聚合数据116

4.4.3使用apply方法聚合数据119

4.4.4使用transform方法聚合数据121

4.4.5任务实现121

任务4.5创建透视表与交叉表123

4.5.1使用pivot_table函数创建透视表123

4.5.2使用crosstab函数创建交叉表127

4.5.3任务实现128

小结130

实训130

实训1读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息130

实训2提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息130

实训3使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表131

实训4对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换131

课后习题131

第5章使用pandas进行数据预处理133

任务5.1合并数据133

5.1.1堆叠合并数据133

5.1.2主键合并数据136

5.1.3重叠合并数据139

5.1.4任务实现140

任务5.2清洗数据141

5.2.1检测与处理重复值141

5.2.2检测与处理缺失值146

5.2.3检测与处理异常值149

5.2.4任务实现152

任务5.3标准化数据154

5.3.1离差标准化数据154

5.3.2标准差标准化数据155

5.3.3小数定标标准化数据156

5.3.4任务实现157

任务5.4转换数据158

5.4.1哑变量处理类别型数据158

5.4.2离散化连续型数据160

5.4.3任务实现162

小结163

实训164

实训1插补用户用电量数据缺失值164

实训2合并线损、用电量趋势与线路告警数据164

实训3标准化建模专家样本数据164

课后习题165

第6章使用scikit-learn构建模型167

任务6.1使用sklearn转换器处理数据167

6.1.1加载datasets模块中的数据集167

6.1.2将数据集划分为训练集和测试集170

6.1.3使用sklearn转换器进行数据预处理与降维172

6.1.4任务实现174

任务6.2构建并评价聚类模型176

6.2.1使用sklearn估计器构建聚类模型176

6.2.2评价聚类模型179

6.2.3任务实现182

任务6.3构建并评价分类模型183

6.3.1使用sklearn估计器构建分类模型183

6.3.2评价分类模型186

6.3.3任务实现188

任务6.4构建并评价回归模型190

6.4.1使用sklearn估计器构建线性回归模型190

6.4.2评价回归模型193

6.4.3任务实现194

小结196

实训196

实训1使用sklearn处理wine和wine_quality数据集196

实训2构建基于wine数据集的K-Means聚类模型196

实训3构建基于wine数据集的SVM分类模型197

实训4构建基于wine_quality数据集的回归模型197

课后习题198

第7章航空公司客户价值分析199

任务7.1了解航空公司现状与客户价值分析199

7.1.1了解航空公司现状200

7.1.2认识客户价值分析201

7.1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程201

任务7.2预处理航空客户数据202

7.2.1处理数据缺失值与异常值202

7.2.2构建航空客户价值分析关键特征202

7.2.3标准化LRFMC模型的5个特征206

7.2.4任务实现207

任务7.3使用K-Means算法进行客户分群209

7.3.1了解K-Means聚类算法209

7.3.2分析聚类结果210

7.3.3模型应用213

7.3.4任务实现214

小结215

实训215

实训1处理信用卡数据异常值215

实训2构造信用卡客户风险评价关键特征217

实训3构建K-Means聚类模型218

课后习题218

第8章财政收入预测分析220

任务8.1了解财政收入预测的背景与方法220

8.1.1分析财政收入预测背景220

8.1.2了解财政收入预测的方法222

8.1.3熟悉财政收入预测的步骤与流程223

任务8.2分析财政收入数据特征的相关性223

8.2.1了解相关性分析223

8.2.2分析计算结果224

8.2.3任务实现225

任务8.3使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征225

8.3.1了解Lasso回归方法226

8.3.2分析Lasso回归结果227

8.3.3任务实现227

任务8.4使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型228

8.4.1了解灰色预测算法228

8.4.2了解SVR算法229

8.4.3分析预测结果232

8.4.4任务实现234

小结236

实训236

实训1求取企业所得税各特征间的相关系数236

实训2选取企业所得税预测关键特征237

实训3构建企业所得税预测模型237

课后习题237

第9章家用热水器用户行为分析与事件识别239

任务9.1了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤239

9.1.1分析家用热水器行业现状240

9.1.2了解热水器采集数据基本情况240

9.1.3熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程241

任务9.2预处理热水器用户用水数据242

9.2.1删除冗余特征242

9.2.2划分用水事件243

9.2.3确定单次用水事件时长阈值244

9.2.4任务实现246

任务9.3构建用水行为特征并筛选用水事件247

9.3.1构建用水时长与频率特征248

9.3.2构建用水量与波动特征249

9.3.3筛选候选洗浴事件250

9.3.4任务实现251

任务9.4构建行为事件分析的BP神经网络模型255

9.4.1了解BP神经网络算法原理255

9.4.2构建模型259

9.4.3评估模型260

9.4.4任务实现260

小结263

实训263

实训1清洗运营商客户数据263

实训2筛选客户运营商数据264

实训3构建神经网络预测模型265

课后习题265

附录A267

附录B270

参考文献295

学习笔记

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……

本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 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" ……

基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……

Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……

以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。

注·获取方式：私信（666）

⑻ python怎么取出字典中的值并进行计算

在Python中，可以使用字典的键来获取相应的值，并进行计算。下面是一个简颂铅察单的示例，演示了如何从字典中获取值并进行相加计算：
# 定义一个字典，包含三个键值对
my_dict = {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30}

# 从字典中获取相应的值，并进行计算
result = my_dict['a'] + my_dict['b'] + my_dict['c']

# 输出计算结果
print('计算结果为：', result)

运行上述代码会输出：计算结果为： 60，说明程序成功地从字典中获取了相应的值，并进行了计算。
需要注意的是，在从字典中获取值时，如果指定的键不存在，程序会抛出 KeyError 异常。为了避免这种情况，可激银以使用 get() 方法获野茄取值，如果指定的键不存在，该方法会返回 None 或指定的默认值，而不是抛出异常。下面是一个使用 get() 方法的示例：
# 定义一个字典，包含三个键值对
my_dict = {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30}

# 从字典中获取相应的值，并进行计算
result = my_dict.get('a', 0) + my_dict.get('b', 0) + my_dict.get('d', 0)

# 输出计算结果
print('计算结果为：', result)

在上述代码中，get() 方法的第二个参数指定了默认值，如果指定的键不存在，则返回0。这样，即使字典中没有键为 d 的项，程序也不会抛出异常，而是将其值视为0进行计算。

⑼ python求整数各位数字之和

今天我们要实现这样一个功能：计算1到任意一个我们给出的整数之间的数字之和是多少？

1、运行时，系统提示请输入数字：

2、系统给出运算结果 1到输入数字之间的数字之和为：多少；

3、输入数字为0时，程序结束运行；

运行的结果如下：

下面是源程序：

这里我们使用到了：

定义变量、变量赋值、扩展赋值

函数int（）、input（）、range（）、print（），

输出格式 .format( ) 格式化输出

while for 循环

if 条件判断

第一行到第三行是本程序的一个说明，每次运行时都显示出来

第五行是定义一个变量，先赋值10 maxnum 整型变量，赋值时就确定了这个变量的类型。

第七行 while 循环 条件为 maxnum 不等于0 ，如果等于0，第12行if判断 中断程序的运行，break,

第8行为交互式提示用户输入希望获得最大数的累加值，

第9行定义变量 mysum 并赋值为0

第10行 从1到刚才输入数字再加上1）循环， range（m，n，step）m为开始、n为结束 step为步长，不输入默认步长为1

第11行 累加mysum=mysum+i 第一次循环结果就是1=0+1，第二次循环的结果是3=1+2，第三次的结果是6=3+3，依次类推，直到maxnum，循环结束后，通过第14行打印出来结果，这是for循环结束，还要执行while循环，循环嵌套，又重新提示输入数值，可以计算 1到任意给定值之间数字之和，如果输入0 提示程序结束运行。

把这些代码输入一遍，看在你的环境中是否能正常运行呢？ 注意循环语句后面的： .format 前面的 " . "

⑽ python数据分析用什么软件

Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性，这里就为大家分享几个不错的数据分析工具。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotpb、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是第三方扩展库的简要介绍：（推荐学习：Python视频教程）
1. Pandas
Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。
Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy应用变得简单。
带有坐标轴的数据结构，支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据结构没有对齐，以及处理不同来源、采用不同索引的数据而产生的常见错误。
使用Pandas更容易处理丢失数据。合并流行数据库（如：基于SQL的数据库）Pandas是进行数据清晰/整理的最好工具。
2. Numpy
Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。
Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。Numpy的功能：
N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，他提供矢量化数学运算。可以不需要使用循环，就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。非常便于传送数据到用低级语言编写(CC++)的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。
Numpy不提供高级数据分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算。
3. Matplotpb
Matplotpb是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。
Matplotpb是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。 使用Matplotpb，可以定制所做图表的任一方面。他支持所有操作系统下不同的GUI后端，并且可以将图形输出为常见的矢量图和图形测试，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通过数据绘图，我们可以将枯燥的数字转化成人们容易接收的图表。 Matplotpb是基于Numpy的一套Python包，这个包提供了吩咐的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形。 Matplotpb有一套允许定制各种属性的默认设置，可以控制Matplotpb中的每一个默认属性：图像大小、每英寸点数、线宽、色彩和样式、子图、坐标轴、网个属性、文字和文字属性。
4. SciPy
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。
Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化。
Python有着像Matlab一样强大的数值计算工具包Numpy；有着绘图工具包Matplotpb;有着科学计算工具包Scipy。 Python能直接处理数据，而Pandas几乎可以像SQL那样对数据进行控制。Matplotpb能够对数据和记过进行可视化，快速理解数据。Scikit-Learn提供了机器学习算法的支持，Theano提供了升读学习框架（还可以使用CPU加速）。
5. Keras
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotpb等。
Scikit-Learn是基于Python机器学习的模块，基于BSD开源许可证。 Scikit-Learn的安装需要Numpy S Matplotpb等模块，Scikit-Learn的主要功能分为六个部分，分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。
Scikit-Learn自带一些经典的数据集，比如用于分类的iris和digits数据集，还有用于回归分析的boston house prices数据集。该数据集是一种字典结构，数据存储在.data成员中，输出标签存储在.target成员中。Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的机器学习算法，通过一个统一的接口来使用，Scikit-Learn有助于在数据集上实现流行的算法。 Scikit-Learn还有一些库，比如：用于自然语言处理的Nltk、用于网站数据抓取的Scrappy、用于网络挖掘的Pattern、用于深度学习的Theano等。
7. Scrapy
Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。
8. Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。
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