NumPy 代表數值 Python。 NumPy 最強大的功能是 n 維數組。該庫還包含基本的線性代數函數、傅立葉變換、高級隨機數功能以及用于與 Fortran、C 和 C 等其他低級語言集成的工具
SciPy 代表科學 Python。 SciPy 構建于 NumPy 之上。它是各種高級科學和工程模塊（如離散傅里葉變換、線性代數、優(yōu)化和稀疏矩陣）最有用的庫之一。
Matplotlib 用于繪制各種圖形，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 = 內聯）來內聯使用這些繪圖功能。如果忽略 inline 選項，那么 pylab 會將 ipython 環(huán)境轉換為與 Matlab 非常相似的環(huán)境。您還可以使用 Latex 命令將數學添加到繪圖中。
用于結構化數據操作和操作的 Pandas。它廣泛用于數據處理和準備。 Pandas 是最近才添加到 Python 中的，對于提高 Python 在數據科學家社區(qū)中的使用發(fā)揮了重要作用。
用于機器學習的 Scikit Learn。該庫基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 構建，包含許多用于機器學習和統(tǒng)計建模的有效工具，包括分類、回歸、聚類和降維。
用于統(tǒng)計建模的Statsmodels。?Statsmodels 是一個 Python 模塊，允許用戶探索數據、估計統(tǒng)計模型并執(zhí)行統(tǒng)計測試。描述性統(tǒng)計、統(tǒng)計檢驗、繪圖函數和結果統(tǒng)計的廣泛列表可用于不同類型的數據和每個估計器。
Seaborn 用于統(tǒng)計數據可視化。?Seaborn 是一個用 Python 制作有吸引力且信息豐富的統(tǒng)計圖形的庫。它基于 matplotlib。 Seaborn 旨在使可視化成為探索和理解數據的核心部分。
Bokeh，用于在現代網絡瀏覽器上創(chuàng)建交互式繪圖、儀表板和數據應用程序。?它使用戶能夠生成 D3.js 風格的優(yōu)雅簡潔的圖形。此外，它還具有對非常大的數據集或流數據集進行高性能交互的能力。
Blaze 將 Numpy 和 Pandas 的功能擴展到分布式和流數據集。?它可用于訪問來自多種來源的數據，包括 Bcolz、MongoDB、SQLAlchemy、Apache Spark、PyTables 等。與 Bokeh 一起，Blaze 可以充當非常強大的工具，用于在大量數據上創(chuàng)建有效的可視化和儀表板。
Scrapy 用于網絡抓取。它是獲取特定數據模式的非常有用的框架。它能夠從網站主頁 URL 開始，然后挖掘網站內的網頁來收集信息。
SymPy 用于符號計算。它具有從基本符號算術到微積分、代數、離散數學和量子物理學的廣泛功能。另一個有用的功能是將計算結果格式化為 LaTeX 代碼的能力。
訪問網絡的請求。它的工作原理與標準 python 庫 urllib2 類似，但更容易編碼。你會發(fā)現與 urllib2 的細微差別，但對于初學者來說，Requests 可能更方便。
其他庫，您可能需要：
os 用于操作系統(tǒng)和文件操作
networkx?和?igraph?用于基于圖形的數據操作
用于在文本數據中查找模式的正則表達式
BeautifulSoup 用于抓取網頁。它不如 Scrapy，因為它只能在運行中從單個網頁中提取信息。
數據科學資源：https://t.me/DataScienceResourcesTP
以上是適用于數據科學的有用 PYTHON 庫的詳細內容。更多信息請關注PHP中文網其他相關文章！
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Python類中的多態(tài)性
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
多態(tài)是Python面向對象編程中的核心概念，指“一種接口，多種實現”，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，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。2.多態(tài)的實際用途包括簡化代碼結構、增強可擴展性，例如圖形繪制程序中統(tǒng)一調用draw()方法，或游戲開發(fā)中處理不同角色的共同行為。3.Python實現多態(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，只要對象實現相同方法即可，這稱為“鴨子類型”。4.注意事項包括保持方
解釋Python發(fā)電機和迭代器。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
迭代器是實現__iter__()和__next__()方法的對象，生成器是簡化版的迭代器，通過yield關鍵字自動實現這些方法。1.迭代器每次調用next()返回一個元素，無更多元素時拋出StopIteration異常。2.生成器通過函數定義，使用yield按需生成數據，節(jié)省內存且支持無限序列。3.處理已有集合時用迭代器，動態(tài)生成大數據或需惰性求值時用生成器，如讀取大文件時逐行加載。注意：列表等可迭代對象不是迭代器，迭代器到盡頭后需重新創(chuàng)建，生成器只能遍歷一次。
如何處理Python中的API身份驗證
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
處理API認證的關鍵在于理解并正確使用認證方式。1.APIKey是最簡單的認證方式，通常放在請求頭或URL參數中；2.BasicAuth使用用戶名和密碼進行Base64編碼傳輸，適合內部系統(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.為應對Token過期，可封裝Token管理類自動刷新Token；總之，根據文檔選擇合適方式，并安全存儲密鑰信息是關鍵。
如何一次迭代兩個列表
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
在Python中同時遍歷兩個列表的常用方法是使用zip()函數，它會按順序配對多個列表并以最短為準；若列表長度不一致，可使用itertools.zip_longest()以最長為準并填充缺失值；結合enumerate()可同時獲取索引。1.zip()簡潔實用，適合成對數據迭代；2.zip_longest()處理不一致長度時可填充默認值；3.enumerate(zip())可在遍歷時獲取索引，滿足多種復雜場景需求。
什么是Python型提示？
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
typeHintsInpyThonsolverbromblemboyofambiguityandPotentialBugSindyNamalytyCodeByallowingDevelopsosteSpecefectifyExpectedTypes.theyenhancereadability，enablellybugdetection，andimprovetool.typehintsupport.typehintsareadsareadsareadsareadsareadsareadsareadsareadsareaddedusidocolon（
什么是Python迭代器？
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
Inpython，IteratorSareObjectSthallowloopingThroughCollectionsByImplementing_iter __（）和__next __（）。1）iteratorsWiaTheIteratorProtocol，使用__ITER __（）toreTurnterateratoratoranteratoratoranteratoratorAnterAnteratoratorant antheittheext__（）
解釋Python斷言。
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Assert是Python用于調試的斷言工具，當條件不滿足時拋出AssertionError。其語法為assert條件加可選錯誤信息，適用于內部邏輯驗證如參數檢查、狀態(tài)確認等，但不能用于安全或用戶輸入檢查，且應配合清晰提示信息使用，僅限開發(fā)階段輔助調試而非替代異常處理。
Python Fastapi教程
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
要使用Python創(chuàng)建現代高效的API，推薦使用FastAPI；其基于標準Python類型提示，可自動生成文檔，性能優(yōu)越。安裝FastAPI和ASGI服務器uvicorn后，即可編寫接口代碼。通過定義路由、編寫處理函數并返回數據，可以快速構建API。FastAPI支持多種HTTP方法，并提供自動生成的SwaggerUI和ReDoc文檔系統(tǒng)。URL參數可通過路徑定義捕獲，查詢參數則通過函數參數設置默認值實現。合理使用Pydantic模型有助于提升開發(fā)效率和準確性。
