本文目錄一覽:
- 1、python庫有哪些
- 2、【Python基礎】python數據分析需要哪些庫?
- 3、Python的turtle庫有什麼用
- 4、常用的python庫,有哪些?
- 5、Python中數據可視化經典庫有哪些?
- 6、Python中數據可視化的兩個庫!
python庫有哪些
Python比較常見的庫有:Arrow、Behold、Click、Numba、Matlibplot、Pillow等:
1、Arrow
Python中處理時間的庫有datetime,但是它過於簡單,使用起來不夠方便和智能,而Arrow可以說非常的方便和智能。它可以輕鬆地定位幾個小時之前的時間,可以輕鬆轉換時區時間,對於一個小時前,2個小時之內這樣人性化的信息也能夠準確解讀。
2、Behold
調試程序是每個程序員必備的技能,對於腳本語言,很多人習慣於使用print進行調試,然而對於大項目來說,print的功能還遠遠不足,我們希望有一個可以輕鬆使用,調試方便,對變量監視完整,格式已於查看的工具,而Behold就是那個非常好用的調試庫。
3、Click
現在幾乎所有的框架都有自己的命令行腳手架,Python也不例外,那麼如何快速開發出屬於自己的命令行程序呢?答案就是使用Python的Click庫。Click庫對命令行api進行了大量封裝,你可以輕鬆開發出屬於自己的CLI命令集。終端的顏色,環境變量信息,通過Click都可以輕鬆進行獲取和改變。
4、Numba
如果你從事數學方面的分析和計算,那麼Numba一定是你必不可少的庫。Numpy通過將高速C庫包裝在Python接口中來工作,而Cython使用可選的類型將Python編譯為C以提高性能。但是Numba無疑是最方便的,因為它允許使用裝飾器選擇性地加速Python函數。
5、Matlibplot
做過數據分析,數據可視化的數學學生一定知道matlab這個軟件,這是一個收費的數學商用軟件,在Python中,Matlibplot就是為了實現這個軟件中功能開發的第三方Python庫。並且它完全是免費的,很多學校都是用它來進行數學教學和研究的。
6、Pillow
圖像處理是任何時候我們都需要關注的問題,平時我們看到很多ps中的神技,比如調整畫面顏色,飽和度,調整圖像尺寸,裁剪圖像等等,這些其實都可以通過Python簡單完成,而其中我們需要使用的庫就是Pillow。
7、pyqt5
Python是可以開發圖形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI庫,有了它,你可以輕鬆開發出跨平台的圖形應用程序,其中qtdesigner設計器,更是加速了我們開發圖形界面的速度。
除了上述介紹的之外,Python還有很多庫,比如:Pandas、NumPy、SciPy、Seaborn、Keras等。
【Python基礎】python數據分析需要哪些庫?
1.Numpy庫
是Python開源的數值計算擴展工具,提供了Python對多維數組的支持,能夠支持高級的維度數組與矩陣運算。此外,針對數組運算也提供了大量的數學函數庫,Numpy是大部分Python科學計算的基礎,具有很多功能。
2.Pandas庫
是一個基於Numpy的數據分析包,為了解決數據分析任務而創建的。Pandas中納入了大量庫和標準的數據模型,提供了高效地操作大型數據集所需要的函數和方法,使用戶能快速便捷地處理數據。
3.Matplotlib庫
是一個用在Python中繪製數組的2D圖形庫,雖然它起源於模仿MATLAB圖形命令,但它獨立於MATLAB,可以通過Pythonic和面向對象的方式使用,是Python中最出色的繪圖庫。主要用純Python語言編寫的,它大量使用Numpy和其他擴展代碼,即使對大型數組也能提供良好的性能。
4.Seaborn庫
是Python中基於Matplotlib的數據可視化工具,提供了很多高層封裝的函數,幫助數據分析人員快速繪製美觀的數據圖形,從而避免了許多額外的參數配置問題。
5.NLTK庫
被稱為使用Python進行教學和計算語言學工作的最佳工具,以及用自然語言進行遊戲的神奇圖書館。NLTK是一個領先的平台,用於構建使用人類語言數據的Python程序,它為超過50個語料庫和詞彙資源提供了易於使用的接口,還提供了一套文本處理庫,用於分類、標記化、詞幹化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論社區。
Python的turtle庫有什麼用
海龜庫(turtle)
海龜庫 (turtle) 是Python語言中一個很流行的繪製圖像的函數庫,想像一個小烏龜,在一個橫軸為x、縱軸為y的坐標系原點,(0,0)位置開始,它根據一組函數指令的控制,在這個平面坐標系中移動,從而在它爬行的路徑上繪製了圖形。
海龜庫積木盒有點類似Kitten創作工具的畫筆和動作積木盒的結合體,可以繪製、控制畫筆移動,大家使用一下就可以體會了哦。
海龜圖的窗口坐標系同Kitten舞台類似,小窗口的情況下,海龜圖高和寬是固定400像素。全屏的海龜圖和瀏覽器本身的尺寸有關。
請點擊輸入圖片描述
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海龜圖和math庫、random庫一樣,需要先導入庫 import turtle,才可以使用庫中的函數。使用海龜庫中的函數,你可以畫出各種有趣的圖形。
常用的python庫,有哪些?
Python庫有很多,為大家簡單例舉幾個:
1、Arrow
Python中處理時間的庫有datetime,但是它過於簡單,使用起來不夠方便和智能,而Arrow可以說非常的方便和智能。它可以輕鬆地定位幾個小時之前的時間,可以輕鬆轉換時區時間,對於一個小時前,2個小時之內這樣人性化的信息也能夠準確解讀。
2、Behold
調試程序是每個程序員必備的技能,對於腳本語言,很多人習慣於使用print進行調試,然而對於大項目來說,print的功能還遠遠不足,我們希望有一個可以輕鬆使用,調試方便,對變量監視完整,格式已於查看的工具,而Behold就是那個非常好用的調試庫。
3、Click
現在幾乎所有的框架都有自己的命令行腳手架,Python也不例外,那麼如何快速開發出屬於自己的命令行程序呢?答案就是使用Python的Click庫。Click庫對命令行api進行了大量封裝,你可以輕鬆開發出屬於自己的CLI命令集。終端的顏色,環境變量信息,通過Click都可以輕鬆進行獲取和改變。
4、Numba
如果你從事數學方面的分析和計算,那麼Numba一定是你必不可少的庫。Numpy通過將高速C庫包裝在Python接口中來工作,而Cython使用可選的類型將Python編譯為C以提高性能。但是Numba無疑是最方便的,因為它允許使用裝飾器選擇性地加速Python函數。
5、Matlibplot
做過數據分析,數據可視化的數學學生一定知道matlab這個軟件,這是一個收費的數學商用軟件,在Python中,Matlibplot就是為了實現這個軟件中功能開發的第三方Python庫。並且它完全是免費的,很多學校都是用它來進行數學教學和研究的。
6、Pillow
圖像處理是任何時候我們都需要關注的問題,平時我們看到很多ps中的神技,比如調整畫面顏色,飽和度,調整圖像尺寸,裁剪圖像等等,這些其實都可以通過Python簡單完成,而其中我們需要使用的庫就是Pillow。
7、pyqt5
Python是可以開發圖形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI庫,有了它,你可以輕鬆開發出跨平台的圖形應用程序,其中qtdesigner設計器,更是加速了我們開發圖形界面的速度。
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。
matplotlib
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+,嚮應用程序嵌入式繪圖提供了應用程序接口。
pyplot 是 matplotlib 的一個模塊,它提供了一個類似 MATLAB 的接口。 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,可繪製出版物質量級別的圖形。代碼夠簡單,易於理解和擴展,使繪圖變得輕鬆,通過Matplotlib可以很輕鬆地畫一些或簡單或複雜的圖形,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。
pandas
Pandas 是一個開放源碼、BSD 許可的庫,提供高性能、易於使用的數據結構和數據分析工具。Pandas 廣泛應用在學術、金融、統計學等各個數據分析領域。需要說明的是它不是「熊貓」,名字衍生自術語 “panel data”(面板數據)和 “Python data analysis”(Python 數據分析)。
優點:是Python的核心數據分析支持庫,提供了快速、靈活、明確的數據結構,旨在簡單、直觀的處理關係型、標記型數據。對於數據分析專業人士,它是數據分析及可視化的利器。
seaborn
Seaborn是基於matplotlib的圖形可視化python包。它提供了一種高度交互式界面,便於用戶能夠做出各種有吸引力的統計圖表。
它是基於matplotlib更高級的API封裝,從而使得作圖更加容易,在大多數情況下使用seaborn能做出很具有吸引力的圖,應該把Seaborn視為matplotlib的補充,而不是替代物,它能高度兼容numpy與pandas數據結構以及scipy與statsmodels等統計模式。
優點:matplotlib高度封裝,代碼量少,圖表漂亮。比起matplotlib具有更美觀、更現代的調色板設計等優點。scikit-plot
這是一個跟機器學習有效結合的繪圖庫。想要深入學習的小夥伴參見其github倉庫,這裡不再贅述了。
優點:Scikit-Plot是由ReiichiroNakano創建的用在機器學習的可視化工具,能最快速簡潔的畫出用Matplotlib要寫很多行語句才能畫出的圖。關鍵是對於機器學習相關可視化處理,該庫有較好的支持。
Networkx
networkx是Python的一個包,用於構建和操作複雜的圖結構,提供分析圖的算法。圖是由頂點、邊和可選的屬性構成的數據結構,頂點表示數據,邊是由兩個頂點唯一確定的,表示兩個頂點之間的關係。頂點和邊也可以擁有更多的屬性,以存儲更多的信息。
優點:用於創建、操縱和研究複雜網絡的結構、以及學習複雜網絡的結構、功能及其動力學。
上面是我的回答,希望對您有所幫助!
Python中數據可視化的兩個庫!
1. Matplotlib:是Python中眾多數據可視化庫的鼻祖,其設計風格與20世紀80年代的商業化程序語言MATLAB十分相似,具有很多強大且複雜的可視化功能;還包含了多種類型的API,可以採用多種方式繪製圖標並對圖標進行定製。
2. Seaborn:是基於Matplotlib進行高級封裝的可視化庫,支持交互式界面,使繪製圖表功能變得簡單,且圖表的色彩更具吸引力。
3. ggplot:是基於Matplotlib並旨在以簡單方式提高Matplotlib可視化感染力的庫,採用疊加圖層的形式繪製圖形,比如先繪製坐標軸所在的圖層,再繪製點所在的圖層,最後繪製線所在的圖層,但其並不適用於個性化定製圖形。
4. Boken:是一個交互式的可視化庫,支持使用Web瀏覽器展示,可使用快速簡單的方式將大型數據集轉換成高性能的、可交互的、結構簡單的圖表。
5. Pygal:是一個可縮放矢量圖標庫,用於生成可在瀏覽器中打開的SVG格式的圖表,這種圖表能夠在不同比例的屏幕上自動縮放,方便用戶交互。
6. Pyecharts:是一個生成ECharts的庫,生成的ECharts憑藉良好的交互性、精巧的設計得到了眾多開發者的認可。
原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hk/n/254594.html