pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Perpustakaan PYTHON yang Berguna untuk Sains Data
NumPy?singkatan kepada Numerical Python. Ciri NumPy yang paling berkuasa ialah tatasusunan n-dimensi. Pustaka ini juga mengandungi fungsi algebra linear asas, transformasi Fourier, ?keupayaan nombor rawak lanjutan dan alatan untuk penyepaduan dengan bahasa peringkat rendah lain seperti Fortran, C dan C
SciPy?singkatan daripada Scientific Python. SciPy dibina pada NumPy. Ia merupakan salah satu perpustakaan yang paling berguna untuk pelbagai modul sains dan kejuruteraan peringkat tinggi seperti transformasi Fourier diskret, Algebra Linear, Pengoptimuman dan matriks Jarang.
Matplotlib?untuk memplot pelbagai jenis graf, bermula daripada histogram ke plot garisan ke plot panas.. Anda boleh menggunakan ciri Pylab dalam buku nota ipython (buku nota ipython –pylab = sebaris) untuk menggunakan ciri pemplotan ini sebaris. Jika anda mengabaikan pilihan sebaris, maka pylab menukar persekitaran ipython kepada persekitaran, sangat serupa dengan Matlab. Anda juga boleh menggunakan arahan Lateks untuk menambah matematik pada plot anda.
Panda?untuk operasi dan manipulasi data berstruktur. Ia digunakan secara meluas untuk data dan penyediaan. Panda telah ditambah baru-baru ini pada Python dan telah memainkan peranan penting dalam meningkatkan penggunaan Python dalam komuniti saintis data.
Scikit Learn?untuk?pembelajaran mesin. Dibina pada NumPy, SciPy dan matplotlib, pustaka ini mengandungi banyak alatan yang cekap untuk pembelajaran mesin dan pemodelan statistik termasuk pengelasan, regresi, pengelompokan dan pengurangan dimensi.
Statsmodels?untuk pemodelan statistik.?Statsmodels ialah modul Python yang membolehkan pengguna meneroka data, menganggar model statistik dan melakukan ujian statistik. Senarai luas statistik deskriptif, ujian statistik, fungsi plot dan statistik keputusan tersedia untuk jenis data yang berbeza dan setiap penganggar.
Seaborn?untuk visualisasi data statistik.?Seaborn ialah perpustakaan untuk membuat grafik statistik yang menarik dan bermaklumat dalam Python. Ia berdasarkan matplotlib. Seaborn bertujuan untuk menjadikan visualisasi sebagai bahagian penting dalam meneroka dan memahami data.
Bokeh?untuk membuat plot interaktif, papan pemuka dan aplikasi data pada penyemak imbas web moden.?Ia memberi kuasa kepada pengguna untuk menjana grafik yang elegan dan ringkas dalam gaya D3.js. Selain itu, ia mempunyai keupayaan interaktiviti berprestasi tinggi berbanding set data yang sangat besar atau penstriman.
Blaze?untuk memperluaskan keupayaan Numpy dan Pandas kepada set data yang diedarkan dan menstrim.?Ia boleh digunakan untuk mengakses data daripada pelbagai sumber termasuk Bcolz, MongoDB, SQLAlchemy, Apache Spark, PyTables, dll. Bersama-sama dengan Bokeh, Blaze boleh bertindak sebagai alat yang sangat berkuasa untuk mencipta visualisasi dan papan pemuka yang berkesan pada sebahagian besar data.
Scrapy?untuk merangkak web. Ia adalah rangka kerja yang sangat berguna untuk mendapatkan corak data tertentu. Ia mempunyai keupayaan untuk bermula pada url rumah tapak web dan kemudian menggali halaman web dalam tapak web untuk mengumpul maklumat.
SymPy?untuk pengiraan simbolik. Ia mempunyai keupayaan yang luas daripada aritmetik simbolik asas kepada kalkulus, algebra, matematik diskret dan fizik kuantum. Satu lagi ciri berguna ialah keupayaan memformatkan hasil pengiraan sebagai kod LaTeX.
Permintaan?untuk mengakses web. Ia berfungsi serupa dengan perpustakaan python standard urllib2 tetapi lebih mudah untuk dikodkan. Anda akan mendapati perbezaan yang ketara dengan urllib2 tetapi untuk pemula, Permintaan mungkin lebih mudah.
Perpustakaan tambahan, anda mungkin memerlukan:
os?untuk Sistem pengendalian dan operasi fail
networkx?dan?igraph?untuk manipulasi data berasaskan graf
ungkapan biasa?untuk mencari corak dalam data teks
BeautifulSoup?untuk membuang web. Ia adalah lebih rendah daripada Scrapy kerana ia akan mengekstrak maklumat daripada hanya satu halaman web dalam larian.
Sumber Sains Data: https://t.me/DataScienceResourcesTP
Atas ialah kandungan terperinci Perpustakaan PYTHON yang Berguna untuk Sains Data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.
Terangkan pernyataan Python.
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.
Apakah Iterator Python?
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()
Apakah petunjuk jenis python?
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread
Cara Menghidupkan Dua Senarai Sekali Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.
Tutorial Python Fastapi
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.
Cara Menguji API dengan Python
Jul 12, 2025 am 02:47 AM
Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.
Menyediakan dan menggunakan persekitaran maya Python
Jul 06, 2025 am 02:56 AM
Persekitaran maya boleh mengasingkan kebergantungan projek yang berbeza. Dicipta menggunakan modul Venv Python sendiri, perintah itu adalah python-mvenvenv; Kaedah pengaktifan: Windows menggunakan Env \ Scripts \ Activate, MacOS/Linux menggunakan Sourceenv/Bin/Activate; Pakej pemasangan menggunakan pipinstall, gunakan pipfreeze> keperluan.txt untuk menghasilkan fail keperluan, dan gunakan pipinstall-rrequirements.txt untuk memulihkan persekitaran; Langkah berjaga -jaga termasuk tidak menyerahkan kepada Git, mengaktifkan semula setiap kali terminal baru dibuka, dan pengenalan dan penukaran automatik boleh digunakan oleh IDE.
