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最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些
1、Pandas:是一個Python包,旨在通過「標記」和「關係」數據進行工作,簡單直觀。它設計用於快速簡單的數據操作、聚合和可視化,是數據整理的完美工具。
2、Numpy:是專門為Python中科學計算而設計的軟體集合,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。該庫提供了NumPy數組類型的數學運算向量化,可以改善性能,從而加快執行速度。
3、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庫的主要功能是建立在NumPy上,通過其特定子模塊提供有效的數值常式,並作為數字積分、優化和其他常式。
4、Matplotlib:為輕鬆生成簡單而強大的可視化而量身定製,它使Python成為像MatLab或Mathematica這樣的科學工具的競爭對手。
5、Seaborn:主要關注統計模型的可視化(包括熱圖),Seaborn高度依賴於Matplotlib。
6、Bokeh:獨立於Matplotlib,主要焦點是交互性,它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔的風格呈現。
7、Plotly:是一個基於Web用於構建可視化的工具箱,提供API給一些編程語言(Python在內)。
8、Scikits:是Scikits
Stack額外的軟體包,專為像圖像處理和機器學習輔助等特定功能而設計。它建立在SciPy之上,中集成了有質量的代碼和良好的文檔、簡單易用並且十分高效,是使用Python進行機器學習的實際行業標準。
9、Theano:是一個Python軟體包,它定義了與NumPy類似的多維數組,以及數學運算和表達式。此庫是被編譯的,可實現在所有架構上的高效運行。
10、TensorFlow:是數據流圖計算的開源庫,旨在滿足谷歌對訓練神經網路的高需求,並且是基於神經網路的機器學習系統DistBelief的繼任者,可以在大型數據集上快速訓練神經網路。
11、Keras:是一個用Python編寫的開源的庫,用於在高層的介面上構建神經網路。它簡單易懂,具有高級可擴展性。
12、NLTK:主要用於符號學和統計學自然語言處理(NLP) 的常見任務,旨在促進NLP及相關領域(語言學,認知科學人工智慧等)的教學和研究。
13、Gensim:是一個用於Python的開源庫,為有向量空間模型和主題模型的工作提供了使用工具。這個庫是為了高效處理大量文本而設計,不僅可以進行內存處理,還可以通過廣泛使用NumPy數據結構和SciPy操作來獲得更高的效率。
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最常用的幾個python庫
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 包和依賴關係管理工具。
pip-tools – 保證 Python 包依賴關係更新的一組工具。
conda – 跨平台,Python 二進位包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分發的新標準,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
將源碼編譯成軟體。
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係的構建工具。
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 標準庫)檢測圖片類型。
mimetypes – (Python 標準庫)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+ 標準庫)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 標準庫)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。
關於python程序設計題的題庫?
1、average_sum函數的功能為求一批數中大於平均值
sum=0
k=0
for i in range(n):
sum=sum+a[i]
average=sum/n
for i in range:
if(a[i]average):
k=k+a[i]
return k
2、編寫函數fun求一個不多於五位數的正整數的位數
if(m9999):
place=5
elif(m999):
place=4
elif(m99):
place=3
elif(m9):
place=2
else:
place=1
return place
3、請編fun函數,求4*4整形數組的主對角線元素的和
sum=0.0
for i in range(4):
sum+=a[i][i]
return sum
4、已知:一元錢一瓶汽水,喝完後兩個空瓶換一瓶汽水。問:請輸入錢數(大於1的正整數),則根據錢數最多可以喝到幾瓶汽水。
s=0
k=0
while m0:
m=m-1
s=s+1
k=k+1
while k=2:
k=k-2
s=s+1
k=k+1
return s
5、編寫函數fun(x,y),函數的功能是若x、y為奇數,求x到y之間的奇數和;若x、y為偶數,則求x到y之間的偶數和。要求必須使用for結構。
主函數的功能是分別計算如下的值:
(1+3+5+……+777)+(2+4+6+……+888)=???
(1+3+5+……+1111)+(2+4+6+……+2222)=???
(1+3+5+……+1999)+(2+4+6+……+1998)=???
s=0
for i in range(x,y+1,2):
s=s+i
return s
6、編寫函數main 求3!+6!+9!+12!+15!+18!+21!
s=0
for i in range(3,22,3):
r=1
for j in range(1,i+1):
r*=j
s+=r
print(s)
python的筆試面試題,或題庫哪裡有
特殊的語句yield, with
垃圾回收機制
Decorators的定義,以及用法
python線程機制以及為啥python多線程很慢。
Errors and Exceptions
還有什麼比較重要的,大家幫我想想,我一時想不起來還有哪些比較重要了。
Python中基礎練習題?
法一:利用set()函數的去重功能,去重後再使用list()函數將集合轉換為我們想要的列表
list1 = [11,22,33]
list2 = [22,33,44]
list3 = list(set(list1 + list2))
list3.sort()
print(list3)
————-
法二:利用if和for,先遍歷list1所有元素追加到list3中,然後遍歷list2,條件判斷list2中當前元素是否在list3中,如果不在則追加到list3中
list1 = [11,22,33]
list2 = [22,33,44]
list3 = []
for ele1 in list1:
list3.append(ele1)
for ele2 in list2:
if ele2 not in list3:
list3.append(ele2)
print(list3)
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