NumPy は Numerical Python の略です。 NumPy の最も強力な機能は n 次元配列です。このライブラリには、基本的な線形代數(shù)関數(shù)、フーリエ変換、高度な亂數(shù)機能、Fortran、C、C などの他の低レベル言語と統(tǒng)合するためのツールも含まれています
SciPy は、Scientific Python の略です。 SciPy は NumPy 上に構(gòu)築されています。これは、離散フーリエ変換、線形代數(shù)、最適化、疎行列などのさまざまな高レベルの科學(xué)および工學(xué)モジュールにとって最も役立つライブラリの 1 つです。
Matplotlib は、ヒストグラムからライン プロット、ヒート プロットまで、多種多様なグラフをプロットするためのツールです。これらのプロット機能をインラインで使用するには、ipython ノートブックの Pylab 機能 (ipython Notebook –pylab = inline) を使用できます。 inline オプションを無視すると、pylab は ipython 環(huán)境を Matlab とよく似た環(huán)境に変換します。 Latex コマンドを使用してプロットに數(shù)學(xué)を追加することもできます。
構(gòu)造化データの操作と操作のための Pandas。データの変更や準(zhǔn)備に広く使用されています。パンダは比較的最近 Python に追加され、データ サイエンティスト コミュニティでの Python の使用を促進するのに役立ちました。
機械學(xué)習(xí)用の Scikit Learn。 NumPy、SciPy、matplotlib 上に構(gòu)築されたこのライブラリには、分類、回帰、クラスタリング、次元削減などの機械學(xué)習(xí)と統(tǒng)計モデリングのための効率的なツールが多數(shù)含まれています。
統(tǒng)計モデリング用の Statsmodels。?Statsmodels は、ユーザーがデータを探索し、統(tǒng)計モデルを推定し、統(tǒng)計テストを?qū)g行できるようにする Python モジュールです。記述統(tǒng)計、統(tǒng)計検定、プロット関數(shù)、および結(jié)果統(tǒng)計の広範(fàn)なリストが、さまざまなタイプのデータと各推定量に対して利用可能です。
Seaborn は統(tǒng)計データの視覚化に使用します。?Seaborn は、Python で魅力的で有益な統(tǒng)計グラフィックを作成するためのライブラリです。 matplotlib に基づいています。 Seaborn は、視覚化をデータの探索と理解の中心部分にすることを目指しています。
最新のウェブブラウザでインタラクティブなプロット、ダッシュボード、データ アプリケーションを作成するための Bokeh。?これにより、ユーザーは D3.js のスタイルでエレガントで簡潔なグラフィックを生成できるようになります。さらに、非常に大規(guī)模なデータセットまたはストリーミング データセットに対する高性能の対話機能も備えています。
Blaze は、Numpy と Pandas の機能を分散データセットとストリーミング データセットに拡張します。?これを使用して、Bcolz、MongoDB、SQLAlchemy、Apache Spark、PyTables などを含む多數(shù)のソースからデータにアクセスできます。Blaze は、Bokeh と組み合わせることで、膨大なデータの塊に対して効果的な視覚化やダッシュボードを作成するための非常に強力なツールとして機能します。
ウェブクローリング用の Scrapy 。これは、特定のパターンのデータを取得するための非常に便利なフレームワークです。 Web サイトのホーム URL から開始して、Web サイト內(nèi)の Web ページを探索して情報を収集する機能があります。
シンボリック計算用の SymPy?；镜膜视浱査阈g(shù)から微積分、代數(shù)學(xué)、離散數(shù)學(xué)、量子物理學(xué)まで幅広い機能を備えています。もう 1 つの便利な機能は、計算結(jié)果を LaTeX コードとしてフォーマットする機能です。
ウェブへのアクセスのリクエスト。これは標(biāo)準(zhǔn)の Python ライブラリ urllib2 と同様に機能しますが、コーディングははるかに簡単です。 urllib2 とは微妙な違いがありますが、初心者にとっては Requests の方が便利かもしれません。
追加のライブラリが必要になる場合があります:
オペレーティング システムとファイル操作用の OS
グラフベースのデータ操作のための networkx と igraph
テキストデータ內(nèi)のパターンを見つけるための正規(guī)表現(xiàn)
ウェブをスクラップするための BeautifulSoup 。一度の実行で単一の Web ページから情報を抽出するため、Scrapy よりも劣ります。
データ サイエンス リソース: https://t.me/DataScienceResourcesTP
以上がデータサイエンスに役立つ Python ライブラリの詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Pythonクラスの多型
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK（）方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw（）メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります：親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます
Python関數(shù)引數(shù)とパラメーター
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
パラメーターは関數(shù)を定義するときはプレースホルダーであり、引數(shù)は呼び出し時に特定の値が渡されます。 1。位置パラメーターを順番に渡す必要があり、順序が正しくない場合は結(jié)果のエラーにつながります。 2。キーワードパラメーターはパラメーター名で指定されており、順序を変更して読みやすさを向上させることができます。 3.デフォルトのパラメーター値は、複製コードを避けるために定義されたときに割り當(dāng)てられますが、変數(shù)オブジェクトはデフォルト値として避ける必要があります。 4. Argsおよび *Kwargsは、不確実な數(shù)のパラメーターを処理でき、一般的なインターフェイスまたはデコレータに適していますが、読みやすさを維持するためには注意して使用する必要があります。
Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
イテレータは、__iter __（）および__next __（）メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の（）を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復(fù)器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評価を動的に生成するときにジェネレーターを使用します。注：リストなどの反復(fù)オブジェクトは反復(fù)因子ではありません。イテレーターがその端に達した後、それらは再作成する必要があり、発電機はそれを一度しか通過できません。
python `@classmethod`デコレーターが説明しました
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
クラスメソッドは、@ClassMethodデコレーターを介してPythonで定義されるメソッドです。最初のパラメーターはクラス自體（CLS）で、クラス?fàn)顟B(tài)へのアクセスまたは変更に使用されます。特定のインスタンスではなく、クラス全體に影響を與えるクラスまたはインスタンスを通じて呼び出すことができます。たとえば、Personクラスでは、show_count（）メソッドは作成されたオブジェクトの數(shù)を數(shù)えます。クラスメソッドを定義するときは、@ClassMethodデコレータを使用して、Change_Var（new_Value）メソッドなどの最初のパラメーターCLSに名前を付けてクラス変數(shù)を変更する必要があります。クラス方法は、インスタンスメソッド（自己パラメーター）および靜的メソッド（自動パラメーターなし）とは異なり、工場の方法、代替コンストラクター、およびクラス変數(shù)の管理に適しています。一般的な用途には以下が含まれます。
PythonでAPI認証を処理する方法
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
API認証を扱うための鍵は、認証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報を安全に保存することが重要です。
Python Magic MethodsまたはDunder Methodとは何ですか？
Jul 04, 2025 am 03:20 AM
PythonのMagicMethods（またはDunder Methods）は、オブジェクトの動作を定義するために使用される特別な方法であり、二重のアンダースコアで始まり、終了します。 1.オブジェクトは、追加、比較、文字列表現(xiàn)などの組み込み操作に応答できるようにします。 2.一般的なユースケースには、オブジェクトの初期化と表現(xiàn)（__init__、__Repr__、__str__）、算術(shù)操作（__ add__、__sub__、__mul__）、および比較操作（__eq__、___lt__）が含まれます。 3。それを使用するときは、彼らの行動が期待を満たしていることを確認してください。たとえば、__Repr__はリファクタリング可能なオブジェクトの式を返す必要があり、算術(shù)メソッドは新しいインスタンスを返す必要があります。 4.過剰使用または混亂を招くことは避ける必要があります。
Pythonメモリ管理はどのように機能しますか？
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
PythonManagesMemoryAutomatelyUsingTuntingAndagarBageCollector.ReferencountingTrackShowManyvariablesRefertoAnobject、およびThemeMoryisfreed.
python `@property`デコレーター
Jul 04, 2025 am 03:28 AM
@Propertyは、プロパティとしてメソッドを裝備するために使用されるPythonのデコレーターであり、プロパティにアクセスするときに論理的判斷または値の動的計算を可能にします。 1. @propertyデコレータを介してゲッターメソッドを定義し、外部が屬性へのアクセスなどのメソッドを呼び出すようにします。 2.チェック値の有効性など、.setterを使用して割り當(dāng)て動作を制御できます。.setterが定義されていない場合、読み取り専用屬性です。 3.プロパティの割り當(dāng)て検証、屬性値の動的生成、內(nèi)部実裝の詳細を隠すなどのシーンに適しています。 4.それを使用する場合、屬性名はプライベート変數(shù)名と異なるため、デッドループを避け、軽量操作に適していることに注意してください。 5。例では、サークルクラスは半徑を非陰性に制限し、個人クラスはfull_name屬性を動的に生成します
