Python的这些库,你知道多少?

一、导读

通常，开发大量原始代码是一个费时费力的工作而且有时候有很多专业知识我们不可能都一 一弄懂，为了避免这种情况，我们会尽可能多地使用库中已有的类来创建对象，通常仅需要一行代码。因此，库能够帮助我们使用适量的代码执行重要的任务。我想这也是为什么python能够活跃在我们身边的原因之一吧，欢迎大家点赞收藏，日后学习。

二、前戏

刚才忘了说了，大家在用python的时候我还是推荐大家下一个集成开发环境Anaconda这里面能够更好的管理这些第三方库文件，其好处只有你真正用过才知道老规矩想用的话自己查， 老师说过： “程序员最长走的两条路一是自己去百度；二是找别人帮你百度！！！” 这真的是名言

三、Python标准库

有时候你可能想不到python标准库里面有这么多工功能，Python标准库提供了丰富的功能，包括文本/二进制数据处理、数学运算、函数式编程、文件/目录访问、数据持久化、数据压缩/归档、加密、操作系统服务、并发编程、进程间通信、网络协议、JSON / XML /其他Internet数据格式、多媒体、国际化、GUI、调试、分析等。下面列出了一部分Python标准库模块。

Python拥有一个庞大且仍在快速增长的开源社区，社区中的开发者来自许多不同的领域。该社区中有大量的开源库是Python受欢迎的最重要的原因之一。

许多任务只需要几行Python代码就可以完成，这会令人感到很神奇。下面列出了一些流行的数据科学库。

四、科学计算与统计

五、数据处理与分析

pandas：一个非常流行的数据处理库。pandas充分利用了NumPy的ndarray类型，它的两个关键数据结构是Series（一维）和DataFrame（二维）。

modin[14] pandas加速库，接口语法与pandas高度一致

dask[15] pandas加速库，接口语法与pandas高度一致

plydata[16] pandas管道语法库

六、可视化

Pyecharts Echarts 是个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时pyecharts 诞生了

Matplotlib：可高度定制的可视化和绘图库。Matplotlib可以绘制正规图、散点图、柱状图、等高线图、饼图、矢量场图、网格图、极坐标图、3D图以及添加文字说明等。

Seaborn：基于Matplotlib构建的更高级别的可视化库。与Matplotlib相比，Seaborn改进了外观，增加了可视化的方法，并且可以使用更少的代码创建可视化。

七、机器学习、深度学习和强化学习

八、自然语言处理

NLTK（Natural Language Toolkit）：用于完成自然语言处理（NLP）任务。

TextBlob：一个面向对象的NLP文本处理库，基于NLTK和模式NLP库构建，简化了许多NLP任务。

Gensim：功能与NLTK类似。通常用于为文档合集构建索引，然后确定另一个文档与索引中每个文档的相似程度。

到此这篇关于Python的这些库,你知道多少?的文章就介绍到这了,更多相关Python库内容请搜索趣讯吧以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持趣讯吧！