【Python基礎(chǔ)】python數(shù)據(jù)分析需要哪些庫？

1.Numpy庫

目前成都創(chuàng)新互聯(lián)已為成百上千家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、網(wǎng)絡(luò)空間、網(wǎng)站托管維護(hù)、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、穆棱網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅(jiān)持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。

是Python開源的數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展工具，提供了Python對多維數(shù)組的支持，能夠支持高級的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算。此外，針對數(shù)組運(yùn)算也提供了大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫，Numpy是大部分Python科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)，具有很多功能。

2.Pandas庫

是一個基于Numpy的數(shù)據(jù)分析包，為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。Pandas中納入了大量庫和標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需要的函數(shù)和方法，使用戶能快速便捷地處理數(shù)據(jù)。

3.Matplotlib庫

是一個用在Python中繪制數(shù)組的2D圖形庫，雖然它起源于模仿MATLAB圖形命令，但它獨(dú)立于MATLAB，可以通過Pythonic和面向?qū)ο蟮姆绞绞褂茫荘ython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(kuò)展代碼，即使對大型數(shù)組也能提供良好的性能。

4.Seaborn庫

是Python中基于Matplotlib的數(shù)據(jù)可視化工具，提供了很多高層封裝的函數(shù)，幫助數(shù)據(jù)分析人員快速繪制美觀的數(shù)據(jù)圖形，從而避免了許多額外的參數(shù)配置問題。

5.NLTK庫

被稱為使用Python進(jìn)行教學(xué)和計(jì)算語言學(xué)工作的最佳工具，以及用自然語言進(jìn)行游戲的神奇圖書館。NLTK是一個領(lǐng)先的平臺，用于構(gòu)建使用人類語言數(shù)據(jù)的Python程序，它為超過50個語料庫和詞匯資源提供了易于使用的接口，還提供了一套文本處理庫，用于分類、標(biāo)記化、詞干化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論社區(qū)。

Python 常用的標(biāo)準(zhǔn)庫以及第三方庫有哪些

5個常用的Python標(biāo)準(zhǔn)庫：

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(shí)現(xiàn)操作系統(tǒng)的許多功能，比如管理系統(tǒng)進(jìn)程，改變當(dāng)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(shí)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(fù)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(biāo)準(zhǔn)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(shí)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(yùn)行環(huán)境。Python是一個解釋器，也是一個運(yùn)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(yùn)行的許多參數(shù)，比如說Python運(yùn)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(jī)數(shù)的庫

Python標(biāo)準(zhǔn)庫中的random函數(shù)，可以生成隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)、整數(shù)、字符串，甚至幫助你隨機(jī)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(xué)常數(shù)和數(shù)學(xué)函數(shù)

標(biāo)準(zhǔn)庫中，Python定義了一些新的數(shù)字類型，以彌補(bǔ)之前的數(shù)字類型可能的不足。標(biāo)準(zhǔn)庫還包含了random包，用于處理隨機(jī)數(shù)相關(guān)的功能。math包補(bǔ)充了一些重要的數(shù)學(xué)常數(shù)和數(shù)學(xué)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(fù)雜，但容易犯錯。Python的標(biāo)準(zhǔn)庫中對日期和時間的管理頗為完善，你不僅可以進(jìn)行日期時間的查詢和變換，還可以對日期時間進(jìn)行運(yùn)算。通過這些標(biāo)準(zhǔn)庫，還可以根據(jù)需要控制日期時間輸出的文本格式。

除此之外，Python還有很多第三方庫，了解更多可移步：oldboyedu

Python常用的包有什么？

Python編程一時間成為了開發(fā)人員最喜歡的語言之一。無論是專業(yè)的，業(yè)余的，還是作為一個Python初學(xué)者，都可以從Python編程語言及其程序包中受益。Python已經(jīng)被證明是當(dāng)今最具活力的面向?qū)ο蟮木幊陶Z言之一。這就是為什么即使是一些很優(yōu)秀的公司也廣泛使用Python語言的原因。Python編程面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)非常干凈，而且配備了令人難以置信的支持庫。Python可以很容易地與其他流行的編程語言如Java，C和C ++集成。

常用的Python包有哪些?

1、Django

Django無疑最通用的Web開發(fā)框架之一。無論你是需要為個人博客做一個后端還是為企業(yè)做一個內(nèi)容管理系統(tǒng)，Django都可以幫助你從幾乎為零的狀態(tài)建設(shè)出一個全功能的Web應(yīng)用程序。

2、Selenium

Selenium是綁定無數(shù)語言，包括Python的Web自動化框架。使用Selenium，開發(fā)人員可以通過編程的方式自動打開網(wǎng)頁、輸入域、點(diǎn)擊按鈕、并提交表單。

3、Requsts

Requsts古樸、典雅的API已經(jīng)讓這個程序包贏得了數(shù)以千計(jì)的下載，并且名列前茅。使用Requsts，制作一個的HTTP請求不過是一行代碼的事，接收和解析響應(yīng)也很簡單。

4、Matplotlib

Matplotlib，是一個用來繪制數(shù)學(xué)函數(shù)和模型的庫。擴(kuò)展了Numpy的作用，Matplotlib可以只用幾行代碼來創(chuàng)建圖、條形圖、散點(diǎn)圖等諸多視覺表現(xiàn)。

5、Pillow

Pillow是廣受歡迎的Python Imaging Library，或簡稱為PIL的端口。Pillow可以用來創(chuàng)建復(fù)合圖像、應(yīng)用過濾器、修改透明度、覆蓋文本、轉(zhuǎn)換圖像文件類型等。如果需要編輯圖像，Pillow便是解決的方法。

python中函數(shù)定義

1、函數(shù)定義

①使用def關(guān)鍵字定義函數(shù)

②

def 函數(shù)名(參數(shù)1.參數(shù)2.參數(shù)3...):

"""文檔字符串，docstring，用來說明函數(shù)的作用"""

#函數(shù)體

return 表達(dá)式

注釋的作用：說明函數(shù)是做什么的，函數(shù)有什么功能。

③遇到冒號要縮進(jìn)，冒號后面所有的縮進(jìn)的代碼塊構(gòu)成了函數(shù)體，描述了函數(shù)是做什么的，即函數(shù)的功能是什么。Python函數(shù)的本質(zhì)與數(shù)學(xué)中的函數(shù)的本質(zhì)是一致的。

2、函數(shù)調(diào)用

①函數(shù)必須先定義，才能調(diào)用，否則會報(bào)錯。

②無參數(shù)時函數(shù)的調(diào)用：函數(shù)名()，有參數(shù)時函數(shù)的調(diào)用：函數(shù)名(參數(shù)1.參數(shù)2.……)

③不要在定義函數(shù)的時候在函數(shù)體里面調(diào)用本身，否則會出不來，陷入循環(huán)調(diào)用。

④函數(shù)需要調(diào)用函數(shù)體才會被執(zhí)行，單純的只是定義函數(shù)是不會被執(zhí)行的。

⑤Debug工具中Step into進(jìn)入到調(diào)用的函數(shù)里，Step Into My Code進(jìn)入到調(diào)用的模塊里函數(shù)。

Python--math庫

Python math 庫提供許多對浮點(diǎn)數(shù)的數(shù)學(xué)運(yùn)算函數(shù)，math模塊不支持復(fù)數(shù)運(yùn)算，若需計(jì)算復(fù)數(shù)，可使用cmath模塊（本文不贅述）。

使用dir函數(shù)，查看math庫中包含的所有內(nèi)容：

1） math.pi????# 圓周率π

2） math.e????#自然對數(shù)底數(shù)

3） math.inf? ? #正無窮大∞，-math.inf? ? #負(fù)無窮大-∞

4） math.nan? ? #非浮點(diǎn)數(shù)標(biāo)記，NaN（not a number）

1） math.fabs(x)? ? #表示X值的絕對值

2） math.fmod(x,y)? ? #表示x/y的余數(shù)，結(jié)果為浮點(diǎn)數(shù)

3） math.fsum([x,y,z])? ? #對括號內(nèi)每個元素求和，其值為浮點(diǎn)數(shù)

4） math.ceil(x)? ? #向上取整，返回不小于x的最小整數(shù)

5）math.floor(x)? ? #向下取整，返回不大于x的最大整數(shù)

6） math.factorial(x)? ? #表示X的階乘，其中X值必須為整型，否則報(bào)錯

7） math.gcd(a,b)? ? #表示a,b的最大公約數(shù)

8）? math.frexp(x)? ? ? #x = i *2^j，返回（i，j）

9） math.ldexp(x,i)? ? #返回x*2^i的運(yùn)算值，為math.frexp(x)函數(shù)的反運(yùn)算

10） math.modf(x)? ? #表示x的小數(shù)和整數(shù)部分

11） math.trunc(x)? ? #表示x值的整數(shù)部分

12） math.copysign(x,y)? ? #表示用數(shù)值y的正負(fù)號，替換x值的正負(fù)號

13） math.isclose(a,b,rel_tol =x,abs_tol = y)? ? #表示a，b的相似性，真值返回True，否則False；rel_tol是相對公差：表示a，b之間允許的最大差值，abs_tol是最小絕對公差，對比較接近于0有用，abs_tol必須至少為0。

14） math.isfinite(x)? ? #表示當(dāng)x不為無窮大時，返回True，否則返回False

15） math.isinf(x)? ? #當(dāng)x為±∞時，返回True，否則返回False

16） math.isnan(x)? ? #當(dāng)x是NaN，返回True，否則返回False

1） math.pow(x,y)? ? #表示x的y次冪

2） math.exp(x)? ? #表示e的x次冪

3） math.expm1(x)? ? #表示e的x次冪減1

4） math.sqrt(x)? ? #表示x的平方根

5） math.log（x,base）? ? #表示x的對數(shù)值，僅輸入x值時，表示ln(x)函數(shù)

6） math.log1p(x)? ? #表示1+x的自然對數(shù)值

7） math.log2(x)? ? #表示以2為底的x對數(shù)值

8） math.log10(x)? ? #表示以10為底的x的對數(shù)值

1） math.degrees(x)? ? #表示弧度值轉(zhuǎn)角度值

2） math.radians(x)? ? #表示角度值轉(zhuǎn)弧度值

3） math.hypot(x,y)? ? #表示(x,y)坐標(biāo)到原點(diǎn)(0,0)的距離

4） math.sin(x)? ? #表示x的正弦函數(shù)值

5） math.cos(x)? ? #表示x的余弦函數(shù)值

6） math.tan(x)? ? #表示x的正切函數(shù)值

7）math.asin(x)? ? #表示x的反正弦函數(shù)值

8）?math.acos(x)? ? #表示x的反余弦函數(shù)值

9）?math.atan(x)? ? #表示x的反正切函數(shù)值

10） math.atan2(y,x)? ? #表示y/x的反正切函數(shù)值

11） math.sinh(x)? ? #表示x的雙曲正弦函數(shù)值

12） math.cosh(x)? ? #表示x的雙曲余弦函數(shù)值

13） math.tanh(x)? ? #表示x的雙曲正切函數(shù)值

14） math.asinh(x)? ? #表示x的反雙曲正弦函數(shù)值

15） math.acosh(x)? ? #表示x的反雙曲余弦函數(shù)值

16） math.atanh(x)? ? #表示x的反雙曲正切函數(shù)值

1）math.erf(x)? ? #高斯誤差函數(shù)

2） math.erfc(x)? ? #余補(bǔ)高斯誤差函數(shù)

3） math.gamma(x)? ? #伽馬函數(shù)（歐拉第二積分函數(shù)）

4） math.lgamma(x)? ? #伽馬函數(shù)的自然對數(shù)

2 如何用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算

numpy計(jì)算平均數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)差 相關(guān)系數(shù)等基本知識

NumPy 是python 語言的一個第三方庫，其支持大量高維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算。此外，NumPy 也針對數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)。

#導(dǎo)入Numpy庫，并命名為np

import numpy as np

#創(chuàng)建一維數(shù)組

a = np.array([1, 2, 3])

# NumPy可以很方便地創(chuàng)建連續(xù)數(shù)組，比如我使用arange或linspace函數(shù)進(jìn)行創(chuàng)建：

b = np.arange(1,5,1) // 返回一個有終點(diǎn)和起點(diǎn)、固定步長的排列，如起點(diǎn)是1，終點(diǎn)是4，步長為1，即【1,2,3,4】，

c = np.linspace(1,9,5) 返回一個有終點(diǎn)和起點(diǎn)、元素個數(shù)的的排列，如起點(diǎn)是1，終點(diǎn)是9，元素個數(shù)為5,即【1,3,5,7,9】

#通過NumPy可以自由地創(chuàng)建等差數(shù)組，同時也可以進(jìn)行加、減、乘、除、求n次方和取余數(shù)。

求和：np.sum(a)

求取平均值：np.mean(a)

求取中位數(shù)：np.median(a)

求取加權(quán)平均數(shù)：np.average(a)

求取方差：var() np.var(a)

求取最小值：np.amin(a)

求取最大值：np.amax(a)

將兩個數(shù)相加：np.add(x1, x2)

將兩個數(shù)相減：np.subtract(x1, x2)

將兩個數(shù)相乘：np.multiply(x1, x2)

將兩個數(shù)相除：np.divide(x1, x2)

立方：np.power(x1, x2)

除余：np.remainder(x1, x2)

相關(guān)系數(shù)計(jì)算：np.corrcoef(a1, a2) (a1、a2都是矩陣)

當(dāng)前名稱：python繪制數(shù)學(xué)函數(shù),如何用python畫函數(shù)
分享網(wǎng)址：http://chinadenli.net/article19/dsecpdh.html

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