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python數(shù)據(jù)分析需要哪些庫
1.Numpy庫
我們提供的服務(wù)有：成都網(wǎng)站制作、成都做網(wǎng)站、微信公眾號開發(fā)、網(wǎng)站優(yōu)化、網(wǎng)站認(rèn)證、靈寶ssl等。為1000多家企事業(yè)單位解決了網(wǎng)站和推廣的問題。提供周到的售前咨詢和貼心的售后服務(wù)，是有科學(xué)管理、有技術(shù)的靈寶網(wǎng)站制作公司
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(gè)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(gè)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(gè)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(gè)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(gè)活躍的討論社區(qū)。
Python基礎(chǔ)之查看Python庫、函數(shù)和模塊
1.dir函數(shù)式可以查看對象的屬性
使用方法很簡單，舉os類型為例，在Python命令窗口輸入?dir(‘os’)?即可查看os模塊的屬性
打開cmd命令窗口：
2.如何查看對象某個(gè)屬性的幫助文檔：兩種方法如下：
3.如何查看某個(gè)對象的詳細(xì)：
3.如何查看某個(gè)對象的函數(shù)：
二級Python----Python的內(nèi)置函數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)庫（DAY 8）
python的內(nèi)置函數(shù)（68個(gè)）
Python考核31個(gè)內(nèi)置函數(shù)，
python內(nèi)置了很多內(nèi)置函數(shù)、類方法屬性及各種模塊。當(dāng)我們想要當(dāng)我們想要了解某種類型有哪些屬性方法以及每種方法該怎么使用時(shí)，我們可以使用dir()函數(shù)和help()函數(shù)在python idle交互式模式下獲得我們想要的信息。
? dir()函數(shù)獲得對象中可用屬性的列表
Python中的關(guān)鍵詞有哪些？
dir(__builtins__)：查看python內(nèi)置函數(shù)
help(‘keywords‘)：查看python關(guān)鍵詞
如微分積分方程的求解程序、訪問互聯(lián)網(wǎng)、獲取日期和時(shí)間、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等。這些程序往往被收入程序庫中，構(gòu)成程序庫。
只有經(jīng)過嚴(yán)格檢驗(yàn)的程序才能放在程序庫里。檢驗(yàn)，就是對程序作充分的測試。通常進(jìn)行的有正確性測試、精度測試、速度測試、邊界條件和出錯(cuò)狀態(tài)的測試。經(jīng)過檢驗(yàn)的程序不但能保證計(jì)算結(jié)果的正確性，而且對錯(cuò)誤調(diào)用也能作出反應(yīng)。程序庫中的程序都是規(guī)范化的。所謂規(guī)范化有三重含義：①同一庫里所有程序的格式是統(tǒng)一的；② 對這些程序的調(diào)用方法是相同的；③ 每個(gè)程序所需參數(shù)的數(shù)目、順序和類型都是嚴(yán)格規(guī)定好的。
Python的庫包含標(biāo)準(zhǔn)庫和第三方庫
標(biāo)準(zhǔn)庫：程序語言自身擁有的庫，可以直接使用。help('modules')
第三方庫：第三方者使用該語言提供的程序庫。
標(biāo)準(zhǔn)庫： turtle 庫（必選）、 random 庫（必選）、 time 庫（可選）。
? turtle 庫：圖形繪制庫
原理如同控制一只海龜，以不同的方向和速度進(jìn)行位移而得到其運(yùn)動(dòng)軌跡。
使用模塊的幫助時(shí)，需要先將模塊導(dǎo)入。
例如：在IDLE中輸入import turtle
dir(turtle)
help(turtle.**)
1.畫布
畫布就是turtle為我們展開用于繪圖區(qū)域, 我們可以設(shè)置它的大小和初始位置。
setup()方法用于初始化畫布窗口大小和位置，參數(shù)包括畫布窗口寬、畫布窗口高、窗口在屏幕的水平起始位置和窗口在屏幕的垂直起始位置。
參數(shù):width, height: 輸入寬和高為整數(shù)時(shí),表示 像素 ;為小數(shù)時(shí),表示占據(jù)電腦屏幕的比例。(startx,starty):這一坐標(biāo)表示
矩形窗口左上角頂點(diǎn)的位置,如果為空,則窗口位于屏幕中心:
例如：setup(640,480,300,300)表示在桌面屏幕(300,300)位置開始創(chuàng)建640×480大小的畫布窗體。
2、畫筆
? color() 用于設(shè)置或返回畫筆顏色和填充顏色。
例如：color(‘red’)將顏色設(shè)為紅色，也可用fillcolor()方法設(shè)置或返回填充顏色，或用pencolor()方法設(shè)置或返回筆觸顏色。
Python數(shù)據(jù)分析庫有哪些
Python數(shù)據(jù)分析必備的第三方庫：
1、Pandas
Pandas是Python強(qiáng)大、靈活的數(shù)據(jù)分析和探索工具，包含Serise、DataFrame等高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和工具，安裝Pandas可使Python中處理數(shù)據(jù)非常快速和簡單。
Pandas是Python的一個(gè)數(shù)據(jù)分析包，Pandas最初使用用作金融數(shù)據(jù)分析工具而開發(fā)出來，因此Pandas為時(shí)間序列分析提供了很好的支持。
Pandas是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的，Pandas納入了大量的庫和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供了高效的操作大型數(shù)據(jù)集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。Pandas包含了高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以及讓數(shù)據(jù)分析變得快速、簡單的工具。
2、Numpy
Numpy可以提供數(shù)組支持以及相應(yīng)的高效處理函數(shù)，是Python數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，也是Scipy、Pandas等數(shù)據(jù)處理和科學(xué)計(jì)算庫最基本的函數(shù)功能庫，且其數(shù)據(jù)類型對Python數(shù)據(jù)分析十分有用。
Numpy提供了兩種基本的對象：ndarray和ufunc。ndarray是存儲單一數(shù)據(jù)類型的多維數(shù)組，而ufunc是能夠?qū)?shù)組進(jìn)行處理的函數(shù)。
3、Matplotlib
Matplotlib是強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具和作圖庫，是主要用于繪制數(shù)據(jù)圖表的Python庫，提供了繪制各類可視化圖形的命令字庫、簡單的接口，可以方便用戶輕松掌握圖形的格式，繪制各類可視化圖形。
Matplotlib是Python的一個(gè)可視化模塊，他能方便的只做線條圖、餅圖、柱狀圖以及其他專業(yè)圖形。
Matplotlib是基于Numpy的一套Python包，這個(gè)包提供了豐富的數(shù)據(jù)繪圖工具，主要用于繪制一些統(tǒng)計(jì)圖形。
4、SciPy
SciPy是一組專門解決科學(xué)計(jì)算中各種標(biāo)準(zhǔn)問題域的包的集合，包含的功能有最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、擬合、特殊函數(shù)、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學(xué)與工程中常用的計(jì)算等，這些對數(shù)據(jù)分析和挖掘十分有用。
SciPy是一款方便、易于使用、專門為科學(xué)和工程設(shè)計(jì)的Python包，它包括統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化、整合、線性代數(shù)模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等。Scipy依賴于Numpy，并提供許多對用戶友好的和有效的數(shù)值例程，如數(shù)值積分和優(yōu)化。
5、Keras
Keras是深度學(xué)習(xí)庫，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型，基于Theano之上，依賴于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和各種深度學(xué)習(xí)模型，如語言處理、圖像識別、自編碼器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸審計(jì)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
6、Scrapy
Scrapy是專門為爬蟲而生的工具，具有URL讀取、HTML解析、存儲數(shù)據(jù)等功能，可以使用Twisted異步網(wǎng)絡(luò)庫來處理網(wǎng)絡(luò)通訊，架構(gòu)清晰，且包含了各種中間件接口，可以靈活的完成各種需求。
7、Gensim
Gensim是用來做文本主題模型的庫，常用于處理語言方面的任務(wù)，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內(nèi)的多種主題模型算法，支持流式訓(xùn)練，并提供了諸如相似度計(jì)算、信息檢索等一些常用任務(wù)的API接口。
Python中的庫都有哪些？
標(biāo)準(zhǔn)庫
sys
系統(tǒng)相關(guān)的參數(shù)和函數(shù)。 sys 庫一般用來訪問和修改系統(tǒng)相關(guān)信息，比如查看 python 版本、系統(tǒng)環(huán)境變量、模塊信息和 python 解釋器相關(guān)信息等等。
os
操作系統(tǒng)接口模塊。這個(gè)庫提供了訪問操作系統(tǒng)相關(guān)依賴的方式，比如輸入輸出操作、讀寫操作、操作系統(tǒng)異常錯(cuò)誤信息、進(jìn)程線程管理、文件管理、調(diào)度程序等等。
re
正則表達(dá)式操作。這個(gè)庫是我喜歡并且經(jīng)常會(huì)用到的庫，在對大量字符串進(jìn)行處理的時(shí)候用正則表達(dá)式是最快速有效的方式，但是正則表達(dá)式的學(xué)習(xí)曲線較高，有興趣的朋友可以訪問這個(gè)網(wǎng)站學(xué)習(xí)。
math
數(shù)學(xué)函數(shù)庫。 math 庫提供了對 C 語言標(biāo)準(zhǔn)定義的數(shù)學(xué)函數(shù)訪問，比如數(shù)論（Number-theoretic）的各種表示方法、冪和對數(shù)函數(shù)（Power and logarithmic functions）、三角函數(shù)（Trigonometric functions）、常量圓周率（π）和自然常數(shù)（e）等等。
random
生成偽隨機(jī)數(shù)。
偽隨機(jī)數(shù)與隨機(jī)數(shù)（真隨機(jī)數(shù)）不同的是執(zhí)行環(huán)境，隨機(jī)數(shù)是真實(shí)世界中通過物理過程實(shí)踐得出結(jié)論，而偽隨機(jī)數(shù)是通過計(jì)算機(jī)的特定算法生成的數(shù)，所以這個(gè)過程是可預(yù)測的、有規(guī)律的，只是循環(huán)周期較長，并不能與現(xiàn)實(shí)場景相切合。
random庫提供生成隨機(jī)數(shù)，可以模擬現(xiàn)實(shí)世界中隨機(jī)取數(shù)、隨機(jī)抽獎(jiǎng)等等。望采納
標(biāo)題名稱：數(shù)論python函數(shù)庫 python的數(shù)學(xué)庫
網(wǎng)頁網(wǎng)址：http://fisionsoft.com.cn/article/dodjgis.html
