python三方庫
㈠ python 怎麼使用第三方庫
這是關於Python的第13篇文章，也是關於《編程小白的第1本Python入門書》內容的最後一篇，主要介紹下如何使用第三方庫。
1. 第三方庫
Python相當於一個手機，第三方庫相當於手機里各種各樣的APP。
當我們想搭建網站時，可以選擇功能全面的Django、輕量的Flask等web框架；當我們想做一個爬蟲時，可以使用Scrapy框架；當我們想做數據分析時，可以選擇Pandas數據框架等，這些都是一些很成熟的第三方庫。
那麼，如何根據自己的需求找到相應的庫呢？
可以在 這個網站上按照分類去查找需要的庫。
2. 安裝第三方庫
這里主要介紹如何在PyCharm中安裝第三方庫。
1）打開PyCharm——頂部菜單File——選擇Default Settings；
2）搜索project interpreter，選擇當前Python環境，然後底部點擊「+」號添加庫；
3）搜索資料庫名稱——選中該庫後點擊底部的Install Package，在安裝成功後會出現成功提示，此時可以返回到之前的Project Interpreter中查看自己安裝的庫，點擊「-」號可以卸載掉不需要的庫。
3. 使用第三方庫
使用第三方庫時，只要在在PyCharm中輸入庫之後就可以使用了。輸入庫用import，比如輸入requests庫為：import requests。
第一階段關於Python的基礎知識大致先到這里，第二階段的分享會以Python爬蟲為主。
㈡ Python第三方庫安裝
你的圖片太花了，看不到幾個字母。
不過，你這個問題描述，也能大致理解是什麼情況。建議做如下處理試一下：
（1）找到你的 Python 安裝目錄，找到下面的 site-packages 文件夾，這個文件夾用於存放第三方庫，而且也是環境變數路徑（如果你在安裝Python時勾選了寫入環境變數的話，如果沒有就自己加入進去即可）；
（2）將你自己的庫文件放到這個文件夾里；
（3）之後就可以像使用其他庫一樣使用了，如import sys這種的；
（4）注意記住你自己的庫文件名，且不要與已有第三方庫和標准庫重名。
㈢ Python常用的標准庫以及第三方庫有哪些
Python常用的標准庫有http庫。第三方庫有scrapy，pillow和wxPython.以下有介紹：
Requests.Kenneth Reitz寫的最富盛名的http庫，每個Python程序員都應該有它。
Scrapy.如果你從事爬蟲相關的工作，那麼這個庫也是必不可少的。用過它之後你就不會再想用別的同類庫了。
wxPython.Python的一個GUI（圖形用戶界面）工具。我主要用它替代tkinter。
Pillow.它是PIL的一個友好分支。對於用戶比PIL更加友好，對於任何在圖形領域工作的人是必備的庫。
㈣ python用於web開發的第三方庫有哪些
1. wxPython
wxPython 是一個跨平台的 GUI 工具集，是 Python 語言的一套優秀的 GUI 圖形庫，允許程序員創建完整的、功能鍵全的 GUI 用戶界面。它以wxWidgets為基礎，可以分別在Windows、Mac OS、Linux上調用它們的本地組件，讓 GUI 程序在不同的平台上顯示對應的風格。
2. Kivy
Kivy 是一個開源庫，能夠讓使用相同源代碼創建的程序實現跨平台運行，而且它還可以做創新型用戶界面開發，如果有做創新型用戶界面的可以關注一下。
3. Dabo
Dabo是一個跨平台的應用程序開發框架，它使用Python語言開發，基於wxpython的再封裝庫。作為一個跨平台應用開發框架，它可以用來建立以數據為中心的應用程序，而且還提供資料庫訪問，商業邏輯以及用戶界面。
4. Flexx
Flexx 是一個Python工具包，可以用來創建圖形化界面程序，還支持使用 Web 技術進行界面的渲染，只要有 Python 和瀏覽器就可以運行。
5. Tkinter
這是一個跨平台圖形用戶界面GUI開發工具，是Tk圖形用戶界面工具包標準的Python介面，它很輕量，而且可以運行於絕大多數的Unix平台、Windows和Macintosh系統。
6. PyQt
PyQt 是一個非常全面的庫，是Python編程語言和Qt庫的成功融合。Qt本身是一個擴展的C++ GUI應用開發框架，可以在UNIX、Windows和Mac OS X上運行，而且能跨平台使用，被廣泛應用於許多行業。
7. PyGTK
PyGTK 主要適用於 Linux/UNIX 系統，基於老版本的 GTK+2 的庫提供綁定，藉助於底層 GTK+2 所提供的各種可視化元素和組件，能開發出在 GNOME 桌面系統上運行的軟體。值得一提的是，PyGTK 對 GTK+2 的C語言進行了簡單封裝，提供了面向對象的編程介面。
8. Pywin32
Windows Pywin32 庫允許我們像 VC 一樣的形式使用 Python 開發 win32 應用。Pywin32提供了很多訪問windows的API。較重要的三個模塊就是win32api、win32gui和win32con。
㈤ python機器學習方向的第三方庫是什麼
Python開發工程師必知的十大機器學習庫：
一、Scikit-Learn
在機器學習和數據挖掘的應用中，Scikit-Learn是一個功能強大的Python包，我們可以用它進行分類、特徵選擇、特徵提取和聚集。
二、Statsmodels
Statsmodels是另一個聚焦在統計模型上的強大的庫，主要用於預測性和探索性分析，擬合線性模型、進行統計分析或者預測性建模，使用Statsmodels是非常合適的。
三、PyMC
PyMC是做貝葉斯曲線的工具，其包含貝葉斯模型、統計分布和模型收斂的診斷工具，也包含一些層次模型。
四、Gensim
Gensim被稱為人們的主題建模工具，其焦點是狄利克雷劃分及變體，其支持自然語言處理，能將NLP和其他機器學習演算法更容易組合在一起，還引用Google的基於遞歸神經網路的文本表示法word2vec。
五、Orange
Orange是一種帶有圖形用戶界面的庫，在分類、聚集和特徵選擇方法方面，相當齊全，還有交叉驗證的方法。
六、PyMVPA
PyMVPA是一種統計學習庫，包含交叉驗證和診斷工具，但沒有Scikit-learn全面。
七、Theano
Theano是最成熟的深度學習庫，它提供不錯的數據結構表示神經網路的層，對線性代數來說很高效，與Numpy的數組類似，很多基於Theano的庫都在利用其數據結構，它還支持開箱可用的GPU編程。
八、PyLearn
PyLearn是一個基於Theano的庫，它給Theano引入了模塊化和可配置性，可以通過不同的配置文件來創建神經網路。
九、Hebel
Hebel是一個帶有GPU支持的神經網路庫，可以通過YAML文件決定神經網路的屬性，提供了將神級網路和代碼友好分離的方式，並快速地運行模型，它是用純Python編寫，是很友好的庫，但由於開發不久，就深度和廣大而言，還有些匱乏!
十、Neurolab
Neurolab是一個API友好的神經網路庫，其包含遞歸神經網路實現的不同變體，如果使用RNN，這個庫是同類API中最好的選擇之一。
㈥ python數據分析方向的第三方庫是什麼
Python除了有200個標准庫以外，還有10萬個第三方擴展庫，囊括了方方面面。其中做數據分析最常用到的庫有4個：
Numpy
Numpy是Python科學計算的基礎包。它除了為Python提供快速的數組處理能力，還是在演算法和庫之間傳遞數據的容器。對於數值型數據，NumPy數組在存儲和處理數據時要比內置的 Python數據結構高效得多。此外，由低級語言（比如C和Fortran）編寫的庫可以直接操作NumPy 數組中的數據，無需進行任何數據復制工作。因此，許多Python的數值計算工具要麼使用NumPy 數組作為主要的數據結構，要麼可以與NumPy進行無縫交互操作。
Pandas
Pandas提供了快速便捷處理結構化數據的大量數據結構和函數，兼具NumPy高性能的數組計算功能以及電子表格和關系型資料庫（如SQL）靈活的數據處理功能。它提供了復雜精細的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數據子集等操作。因為數據操作、准備、清洗是數據分析最重要的技能，所以Pandas也是學習的重點。
Matplotlib
Matplotlib是最流行的用於繪制圖表和其它二維數據可視化的Python庫，它非常適合創建出版物上用的圖表。雖然還有其它的Python可視化庫，但Matplotlib卻是使用最廣泛的，並且它和其它生態工具配合也非常完美。
Scikit-learn
Scikit-learn是Python的通用機器學習工具包。它的子模塊包括分類、回歸、聚類、降維、選型、預處理，對於Python成為高效數據科學編程語言起到了關鍵作用。
㈦ python第三方庫安裝到哪裡
1、首先通過pip安裝的第三方庫，一般都在python安裝路徑下的Libsite-packages目錄，這里可以通過pip安裝一個第三方庫看一下，如下圖所示。
㈧ 如何在python中安裝第三方庫
如安裝 requests 庫
pip install requests
㈨ Python 常用的標准庫以及第三方庫有哪些
5個常用的Python標准庫：
1、os：提供了不少與操作系統相關聯的函數庫
os包是Python與操作系統的介面。我們可以用os包來實現操作系統的許多功能，比如管理系統進程，改變當前路徑，改變文件許可權等。但要注意，os包是建立在操作系統的平台上的，許多功能在Windows系統上是無法實現的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已經被其他的包取代。
我們通過文件系統來管理磁碟上儲存的文件。查找、刪除、復制文件以及列出文件列表等都是常見的文件操作。這些功能通常可以在操作系統中看到，但現在可以通過Python標准庫中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函數等，在Python內部實現。
2、sys：通常用於命令行參數的庫
sys包被用於管理Python自身的運行環境。Python是一個解釋器，也是一個運行在操作系統上的程序。我們可以用sys包來控制這一程序運行的許多參數，比如說Python運行所能占據的內存和CPU，Python所要掃描的路徑等。另一個重要功能是和Python自己的命令行互動，從命令行讀取命令和參數。
3、random：用於生成隨機數的庫
Python標准庫中的random函數，可以生成隨機浮點數、整數、字元串，甚至幫助你隨機選擇列表序列中的一個元素，打亂一組數據等。
4、math：提供了數學常數和數學函數
標准庫中，Python定義了一些新的數字類型，以彌補之前的數字類型可能的不足。標准庫還包含了random包，用於處理隨機數相關的功能。math包補充了一些重要的數學常數和數學函數，比如pi、三角函數等等。
5、datetime：日期和時間的操作庫
日期和時間的管理並不復雜，但容易犯錯。Python的標准庫中對日期和時間的管理頗為完善，你不僅可以進行日期時間的查詢和變換，還可以對日期時間進行運算。通過這些標准庫，還可以根據需要控制日期時間輸出的文本格式。
除此之外，Python還有很多第三方庫，了解更多可移步：oldboye
㈩ python第三方庫有哪些
Python常用的標准庫有http庫。第三方庫有scrapy,pillow和wxPython.以下有介紹: Requests.Kenneth Reitz寫的最富盛名的http庫,每個Python程序員都應該有它。 Scrapy.如果你從事爬蟲相關的工作,那麼這個庫也是必不可少的。