Python 常用的標準庫以及第三方庫有哪些

推薦5個常用的Python標準庫：

創(chuàng)新互聯(lián)是專業(yè)的德城網(wǎng)站建設(shè)公司，德城接單;提供成都網(wǎng)站建設(shè)、成都做網(wǎng)站,網(wǎng)頁設(shè)計,網(wǎng)站設(shè)計,建網(wǎng)站,PHP網(wǎng)站建設(shè)等專業(yè)做網(wǎng)站服務(wù);采用PHP框架,可快速的進行德城網(wǎng)站開發(fā)網(wǎng)頁制作和功能擴展;專業(yè)做搜索引擎喜愛的網(wǎng)站,專業(yè)的做網(wǎng)站團隊,希望更多企業(yè)前來合作!

1、os：提供了不少與操作系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)的函數(shù)庫

os包是Python與操作系統(tǒng)的接口。我們可以用os包來實現(xiàn)操作系統(tǒng)的許多功能，比如管理系統(tǒng)進程，改變當前路徑，改變文件權(quán)限等。但要注意，os包是建立在操作系統(tǒng)的平臺上的，許多功能在Windows系統(tǒng)上是無法實現(xiàn)的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已經(jīng)被其他的包取代。

我們通過文件系統(tǒng)來管理磁盤上儲存的文件。查找、刪除、復制文件以及列出文件列表等都是常見的文件操作。這些功能通常可以在操作系統(tǒng)中看到，但現(xiàn)在可以通過Python標準庫中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函數(shù)等，在Python內(nèi)部實現(xiàn)。

2、sys：通常用于命令行參數(shù)的庫

sys包被用于管理Python自身的運行環(huán)境。Python是一個解釋器，也是一個運行在操作系統(tǒng)上的程序。我們可以用sys包來控制這一程序運行的許多參數(shù)，比如說Python運行所能占據(jù)的內(nèi)存和CPU，Python所要掃描的路徑等。另一個重要功能是和Python自己的命令行互動，從命令行讀取命令和參數(shù)。

3、random：用于生成隨機數(shù)的庫

Python標準庫中的random函數(shù)，可以生成隨機浮點數(shù)、整數(shù)、字符串，甚至幫助你隨機選擇列表序列中的一個元素，打亂一組數(shù)據(jù)等。

4、math：提供了數(shù)學常數(shù)和數(shù)學函數(shù)

標準庫中，Python定義了一些新的數(shù)字類型，以彌補之前的數(shù)字類型可能的不足。標準庫還包含了random包，用于處理隨機數(shù)相關(guān)的功能。math包補充了一些重要的數(shù)學常數(shù)和數(shù)學函數(shù)，比如pi、三角函數(shù)等等。

5、datetime：日期和時間的操作庫

日期和時間的管理并不復雜，但容易犯錯。Python的標準庫中對日期和時間的管理頗為完善，你不僅可以進行日期時間的查詢和變換，還可以對日期時間進行運算。通過這些標準庫，還可以根據(jù)需要控制日期時間輸出的文本格式

python常用庫有哪些？

python常用的庫有sys os 獲取系統(tǒng)相關(guān)信息

re 正則表達式模塊

numpy pandas sklearn 模塊用于科學計算

python里面有哪些自帶函數(shù)？

python系統(tǒng)提供了下面常用的函數(shù)：

1. 數(shù)學庫模塊（math）提供了很多數(shù)學運算函數(shù)；

2.復數(shù)模塊（cmath）提供了用于復數(shù)運算的函數(shù)；

3.隨機數(shù)模塊（random）提供了用來生成隨機數(shù)的函數(shù)；

4.時間（time）和日歷（calendar）模塊提供了能處理日期和時間的函數(shù)。

注意：在調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)之前，先要使用import 語句導入 相應(yīng)的模塊

該語句將模塊中定義的函數(shù)代碼復制到自己的程 序中，然后就可以訪問模塊中的任何函數(shù)，其方 法是在函數(shù)名前面加上“模塊名.”。

希望能幫到你。

python有哪些庫

Python中6個最重要的庫：

第一、NumPy

NumPy是Numerical

Python的簡寫，是Python數(shù)值計算的基石。它提供多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法以及大部分涉及Python數(shù)值計算所需的接口。NumPy還包括其他內(nèi)容：

①快速、高效的多維數(shù)組對象ndarray

②基于元素的數(shù)組計算或數(shù)組間數(shù)學操作函數(shù)

③用于讀寫硬盤中基于數(shù)組的數(shù)據(jù)集的工具

④線性代數(shù)操作、傅里葉變換以及隨機數(shù)生成

除了NumPy賦予Python的快速數(shù)組處理能力之外，NumPy的另一個主要用途是在算法和庫之間作為數(shù)據(jù)傳遞的數(shù)據(jù)容器。對于數(shù)值數(shù)據(jù)，NumPy數(shù)組能夠比Python內(nèi)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更為高效地存儲和操作數(shù)據(jù)。

第二、pandas

pandas提供了高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)的設(shè)計使得利用結(jié)構(gòu)化、表格化數(shù)據(jù)的工作快速、簡單、有表現(xiàn)力。它出現(xiàn)于2010年，幫助Python成為強大、高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境。常用的pandas對象是DataFrame，它是用于實現(xiàn)表格化、面向列、使用行列標簽的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);以及Series，一種一維標簽數(shù)組對象。

pandas將表格和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的靈活數(shù)據(jù)操作能力與Numpy的高性能數(shù)組計算的理念相結(jié)合。它提供復雜的索引函數(shù)，使得數(shù)據(jù)的重組、切塊、切片、聚合、子集選擇更為簡單。由于數(shù)據(jù)操作、預處理、清洗在數(shù)據(jù)分析中是重要的技能，pandas將是重要主題。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用于制圖及其他二維數(shù)據(jù)可視化的Python庫，它由John D.

Hunter創(chuàng)建，目前由一個大型開發(fā)者團隊維護。matplotlib被設(shè)計為適合出版的制圖工具。

對于Python編程者來說也有其他可視化庫，但matplotlib依然使用最為廣泛，并且與生態(tài)系統(tǒng)的其他庫良好整合。

第四、IPython

IPython項目開始于2001年，由Fernando

Pérez發(fā)起，旨在開發(fā)一個更具交互性的Python解釋器。在過去的16年中，它成為Python數(shù)據(jù)技術(shù)棧中最重要的工具之一。

盡管它本身并不提供任何計算或數(shù)據(jù)分析工具，它的設(shè)計側(cè)重于在交互計算和軟件開發(fā)兩方面將生產(chǎn)力最大化。它使用了一種執(zhí)行-探索工作流來替代其他語言中典型的編輯-編譯-運行工作流。它還提供了針對操作系統(tǒng)命令行和文件系統(tǒng)的易用接口。由于數(shù)據(jù)分析編碼工作包含大量的探索、試驗、試錯和遍歷，IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科學計算領(lǐng)域針對不同標準問題域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

①scipy.integrate數(shù)值積分例程和微分方程求解器

②scipy.linalg線性代數(shù)例程和基于numpy.linalg的矩陣分解

③scipy.optimize函數(shù)優(yōu)化器和求根算法

④scipy.signal信號處理工具

⑤scipy.sparse稀疏矩陣與稀疏線性系統(tǒng)求解器

SciPy與Numpy一起為很多傳統(tǒng)科學計算應(yīng)用提供了一個合理、完整、成熟的計算基礎(chǔ)。

第六、scikit-learn

scikit-learn項目誕生于2010年，目前已成為Python編程者首選的機器學習工具包。僅僅七年，scikit-learn就擁有了全世界1500位代碼貢獻者。其中包含以下子模塊：

①分類：SVM、最近鄰、隨機森林、邏輯回歸等

②回歸：Lasso、嶺回歸等

③聚類：K-means、譜聚類等

④降維：PCA、特征選擇、矩陣分解等

⑤模型選擇：網(wǎng)格搜索、交叉驗證、指標矩陣

⑥預處理：特征提取、正態(tài)化

scikit-learn與pandas、statsmodels、IPython一起使Python成為高效的數(shù)據(jù)科學編程語言。

網(wǎng)站題目：python函數(shù)庫,python函數(shù)庫大全
文章出自：http://chinadenli.net/article18/dsicdgp.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供App設(shè)計、云服務(wù)器、網(wǎng)站內(nèi)鏈、標簽優(yōu)化、網(wǎng)站制作、全網(wǎng)營銷推廣

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)