NumPy 代表數(shù)值 Python。 NumPy 最強大的功能是 n 維數(shù)組。該函式庫還包含基本的線性代數(shù)函數(shù)、傅立葉變換、高級隨機數(shù)功能以及用於與 Fortran、C 和 C 等其他低階語言整合的工具
SciPy 代表科學(xué) Python。 SciPy 建構(gòu)於 NumPy 之上。它是各種高級科學(xué)和工程模組（如離散傅立葉變換、線性代數(shù)、優(yōu)化和稀疏矩陣）最有用的庫之一。
Matplotlib 用來繪製各種圖形，從直方圖到線圖再到熱圖。您可以使用 ipython 筆記本中的 Pylab 功能（ipython 筆記本 –pylab = 內(nèi)嵌）來內(nèi)嵌使用這些繪圖功能。如果忽略 inline 選項，那麼 pylab 會將 ipython 環(huán)境轉(zhuǎn)換為與 Matlab 非常相似的環(huán)境。您也可以使用 Latex 命令將數(shù)學(xué)新增到繪圖中。
用於結(jié)構(gòu)化資料操作和操作的 Pandas。它廣泛用於數(shù)據(jù)處理和準(zhǔn)備。 Pandas 是最近才添加到 Python 中的，對於提高 Python 在資料科學(xué)家社群中的使用發(fā)揮了重要作用。
用於機器學(xué)習(xí)的 Scikit Learn。該庫基於 NumPy、SciPy 和 matplotlib 構(gòu)建，包含許多用於機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計建模的有效工具，包括分類、回歸、聚類和降維。
用於統(tǒng)計建模的Statsmodels。?Statsmodels 是一個 Python 模組，讓使用者可以探索資料、估計統(tǒng)計模型並執(zhí)行統(tǒng)計測試。描述性統(tǒng)計、統(tǒng)計檢定、繪圖函數(shù)和結(jié)果統(tǒng)計的廣泛清單可用於不同類型的資料和每個估計器。
Seaborn 用於統(tǒng)計資料視覺化。?Seaborn 是一個用 Python 製作有吸引力且資訊豐富的統(tǒng)計圖形的函式庫。它基於 matplotlib。 Seaborn 旨在使視覺化成為探索和理解資料的核心部分。
Bokeh，用於在現(xiàn)代網(wǎng)頁瀏覽器上建立互動式繪圖、儀表板和資料應(yīng)用程式。?它使用戶能夠產(chǎn)生 D3.js 風(fēng)格的優(yōu)雅簡潔的圖形。此外，它還具有對非常大的資料集或串流資料集進(jìn)行高效能互動的能力。
Blaze 將 Numpy 和 Pandas 的功能擴展到分散式和流資料集。?它可用於存取來自多種來源的數(shù)據(jù)，包括 Bcolz、MongoDB、SQLAlchemy、Apache Spark、PyTables 等。與 Bokeh 一起，Blaze 可以充當(dāng)非常強大的工具，用於在大量資料上建立有效的視覺化和儀表板。
Scrapy 用於網(wǎng)頁抓取。它是獲取特定資料模式的非常有用的框架。它能夠從網(wǎng)站主頁 URL 開始，然後挖掘網(wǎng)站內(nèi)的網(wǎng)頁來收集資訊。
SymPy 用於符號計算。它具有從基本符號算術(shù)到微積分、代數(shù)、離散數(shù)學(xué)和量子物理學(xué)的廣泛功能。另一個有用的功能是將計算結(jié)果格式化為 LaTeX 程式碼的能力。
存取網(wǎng)路的請求。它的工作原理與標(biāo)準(zhǔn) python 庫 urllib2 類似，但更容易編碼。你會發(fā)現(xiàn)與 urllib2 的細(xì)微差別，但對於初學(xué)者來說，Requests 可能更方便。
其他函式庫，您可能需要：
os 用於作業(yè)系統(tǒng)和檔案操作
networkx?和?igraph?用於基於圖形的資料操作
用於在文字資料中尋找模式的正規(guī)表示式
BeautifulSoup 用來抓取網(wǎng)頁。它不如 Scrapy，因為它只能在運行中從單一網(wǎng)頁中提取資訊。
資料科學(xué)資源：https://t.me/DataScienceResourcesTP
以上是適用於數(shù)據(jù)科學(xué)的有用 PYTHON 庫的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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Python類中的多態(tài)性
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
多態(tài)是Python面向?qū)ο缶幊讨械暮诵母拍?，指“一種接口，多種實現(xiàn)”，允許統(tǒng)一處理不同類型的對象。 1.多態(tài)通過方法重寫實現(xiàn)，子類可重新定義父類方法，如Animal類的speak()方法在Dog和Cat子類中有不同實現(xiàn)。 2.多態(tài)的實際用途包括簡化代碼結(jié)構(gòu)、增強可擴展性，例如圖形繪製程序中統(tǒng)一調(diào)用draw()方法，或遊戲開發(fā)中處理不同角色的共同行為。 3.Python實現(xiàn)多態(tài)需滿足：父類定義方法，子類重寫該方法，但不要求繼承同一父類，只要對象實現(xiàn)相同方法即可，這稱為“鴨子類型”。 4.注意事項包括保持方
Python函數(shù)參數(shù)和參數(shù)
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
參數(shù)（parameters）是定義函數(shù)時的佔位符，而傳參（arguments）是調(diào)用時傳入的具體值。 1.位置參數(shù)需按順序傳遞，順序錯誤會導(dǎo)致結(jié)果錯誤；2.關(guān)鍵字參數(shù)通過參數(shù)名指定，可改變順序且提高可讀性；3.默認(rèn)參數(shù)值在定義時賦值，避免重複代碼，但應(yīng)避免使用可變對像作為默認(rèn)值；4.args和*kwargs可處理不定數(shù)量的參數(shù)，適用於通用接口或裝飾器，但應(yīng)謹(jǐn)慎使用以保持可讀性。
解釋Python發(fā)電機和迭代器。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
迭代器是實現(xiàn)__iter__()和__next__()方法的對象，生成器是簡化版的迭代器，通過yield關(guān)鍵字自動實現(xiàn)這些方法。 1.迭代器每次調(diào)用next()返回一個元素，無更多元素時拋出StopIteration異常。 2.生成器通過函數(shù)定義，使用yield按需生成數(shù)據(jù)，節(jié)省內(nèi)存且支持無限序列。 3.處理已有集合時用迭代器，動態(tài)生成大數(shù)據(jù)或需惰性求值時用生成器，如讀取大文件時逐行加載。注意：列表等可迭代對像不是迭代器，迭代器到盡頭後需重新創(chuàng)建，生成器只能遍歷一次。
python`@classmethod'裝飾師解釋了
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
類方法是Python中通過@classmethod裝飾器定義的方法，其第一個參數(shù)為類本身(cls)，用於訪問或修改類狀態(tài)。它可通過類或?qū)嵗{(diào)用，影響的是整個類而非特定實例；例如在Person類中，show_count()方法統(tǒng)計創(chuàng)建的對像數(shù)量；定義類方法時需使用@classmethod裝飾器並將首參命名為cls，如change_var(new_value)方法可修改類變量；類方法與實例方法(self參數(shù))、靜態(tài)方法(無自動參數(shù))不同，適用於工廠方法、替代構(gòu)造函數(shù)及管理類變量等場景；常見用途包括從
如何處理Python中的API身份驗證
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
處理API認(rèn)證的關(guān)鍵在於理解並正確使用認(rèn)證方式。 1.APIKey是最簡單的認(rèn)證方式，通常放在請求頭或URL參數(shù)中；2.BasicAuth使用用戶名和密碼進(jìn)行Base64編碼傳輸，適合內(nèi)部系統(tǒng)；3.OAuth2需先通過client_id和client_secret獲取Token，再在請求頭中帶上BearerToken；4.為應(yīng)對Token過期，可封裝Token管理類自動刷新Token；總之，根據(jù)文檔選擇合適方式，並安全存儲密鑰信息是關(guān)鍵。
什麼是python魔法方法或dunder方法？
Jul 04, 2025 am 03:20 AM
Python的magicmethods（或稱dunder方法）是用於定義對象行為的特殊方法，它們以雙下劃線開頭和結(jié)尾。 1.它們使對象能夠響應(yīng)內(nèi)置操作，如加法、比較、字符串表示等；2.常見用例包括對像初始化與表示（__init__、__repr__、__str__）、算術(shù)運算（__add__、__sub__、__mul__）及比較運算（__eq__、__lt__）；3.使用時應(yīng)確保其行為符合預(yù)期，例如__repr__應(yīng)返回可重構(gòu)對象的表達(dá)式，算術(shù)方法應(yīng)返回新實例；4.應(yīng)避免過度使用或以令人困惑的方
Python內(nèi)存管理如何工作？
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
Pythonmanagesmemoryautomaticallyusingreferencecountingandagarbagecollector.Referencecountingtrackshowmanyvariablesrefertoanobject,andwhenthecountreacheszero,thememoryisfreed.However,itcannothandlecircularreferences,wheretwoobjectsrefertoeachotherbuta
python`@property`裝飾師
Jul 04, 2025 am 03:28 AM
@property是Python中用於將方法偽裝成屬性的裝飾器，允許在訪問屬性時執(zhí)行邏輯判斷或動態(tài)計算值。 1.它通過@property裝飾器定義getter方法，使外部像訪問屬性一樣調(diào)用方法；2.搭配.setter可控制賦值行為，如校驗值合法性，不定義.setter則為只讀屬性；3.適用於屬性賦值校驗、動態(tài)生成屬性值、隱藏內(nèi)部實現(xiàn)細(xì)節(jié)等場景；4.使用時注意屬性名與私有變量名不同名，避免死循環(huán)，適合輕量級操作；5.示例中Circle類限制radius非負(fù)，Person類動態(tài)生成full_name屬
