常用的python庫
1. 最受歡迎的 15 大 python 庫有哪些
1、Pandas：是一個Python包，旨在通過「標記」和「關系」數據進行工作，簡單直觀。它設計用於快速簡單的數據操作、聚合和可視化，是數據整理的完美工具。
2、Numpy：是專門為Python中科學計算而設計的軟體集合，它為Python中的n維數組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫提供了NumPy數組類型的數學運算向量化，可以改善性能，從而加快執行速度。
3、SciPy：是一個工程和科學軟體庫，包含線性代數，優化，集成和統計的模塊。SciPy庫的主要功能是建立在NumPy上，通過其特定子模塊提供有效的數值常式，並作為數字積分、優化和其他常式。
4、Matplotlib：為輕松生成簡單而強大的可視化而量身定製，它使Python成為像MatLab或Mathematica這樣的科學工具的競爭對手。
5、Seaborn：主要關注統計模型的可視化(包括熱圖)，Seaborn高度依賴於Matplotlib。
6、Bokeh：獨立於Matplotlib，主要焦點是交互性，它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔的風格呈現。
7、Plotly：是一個基於Web用於構建可視化的工具箱，提供API給一些編程語言(Python在內)。
8、Scikits：是Scikits
Stack額外的軟體包，專為像圖像處理和機器學習輔助等特定功能而設計。它建立在SciPy之上，中集成了有質量的代碼和良好的文檔、簡單易用並且十分高效，是使用Python進行機器學習的實際行業標准。
9、Theano：是一個Python軟體包，它定義了與NumPy類似的多維數組，以及數學運算和表達式。此庫是被編譯的，可實現在所有架構上的高效運行。
10、TensorFlow：是數據流圖計算的開源庫，旨在滿足谷歌對訓練神經網路的高需求，並且是基於神經網路的機器學習系統DistBelief的繼任者，可以在大型數據集上快速訓練神經網路。
11、Keras：是一個用Python編寫的開源的庫，用於在高層的介面上構建神經網路。它簡單易懂，具有高級可擴展性。
12、NLTK：主要用於符號學和統計學自然語言處理(NLP) 的常見任務，旨在促進NLP及相關領域(語言學，認知科學人工智慧等)的教學和研究。
13、Gensim：是一個用於Python的開源庫，為有向量空間模型和主題模型的工作提供了使用工具。這個庫是為了高效處理大量文本而設計，不僅可以進行內存處理，還可以通過廣泛使用NumPy數據結構和SciPy操作來獲得更高的效率。
2. 常用的python庫有哪些
1.Matplotlib
Matplotlib是一個用於創立二維圖和圖形的底層庫。藉由它的協助，你可以構建各種不同的圖標，從直方圖和散點圖到費笛卡爾坐標圖。matplotlib可以與許多盛行的繪圖庫結合運用。
2.Seaborn
Seaborn本質上是一個根據matplotlib庫的高級API。它包括更適合處理圖表的默認設置。此外，還有豐厚的可視化庫，包括一些雜亂類型，如時刻序列、聯合分布圖(jointplots)和小提琴圖(violindiagrams)。
3.Plotly
Plotly是一個盛行的庫，它可以讓你輕松構建雜亂的圖形。該軟體包適用於互動式Web運用程，可完成輪廓圖、三元圖和三維圖等視覺效果
4.Bokeh
Bokeh庫運用JavaScript小部件在瀏覽器中創立互動式和可縮放的可視化。該庫提供了多種圖表調集，樣式可能性(stylingpossibilities)，鏈接圖、增加小部件和界說回調等方式的交互才能，以及許多更有用的特性。
5.Pydot
Pydot是用純Python編寫的Graphviz介面，經常用於生成雜亂的定向圖和無向圖，可以顯現圖形的結構，對於構建神經網路和根據決策樹的演算法時十分有效。
6.pyecharts
是根據網路開源的Echarts而開發的Python可視化東西。
pyecharts功用十分強大，支撐多達400+地圖;支撐JupyterNotebook、JupyterLab;可以輕松集成至Flask，Sanic，Django等幹流Web結構。
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3. 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。
4. 常用的python庫有哪些
10個頂級且實用的python庫
1、Dash
Dash是比較新的軟體包，它是用純python構建數據可視化app的理想選擇，因此特別適合處理數據的任何人。Dash是Flask、Plotly.js和React.js的混合體。
2、Pygame
Pygame是SDL多媒體庫的python裝飾器，SDL是一個跨平台開發庫，旨在提供對以下內容的低級介面：音頻、鍵盤、滑鼠、游戲桿、基於OpenGL和Direct3D的圖形硬體。
Pygame具有高度的可移植性，幾乎可以在所有平台和操作系統上運行。盡管它具有完善的游戲引擎，但您也可以使用此庫直接從python腳本播放MP3文件。
3、Pillow
Pillow專門用於處理圖像，您可以使用該庫創建縮略圖，在文件格式之間轉換、旋轉、應用濾鏡、顯示圖像等等。如果您需要對許多圖像執行批量操作，這是理想的選擇。
4、Colorama
Colorama允許你在終端使用顏色，非常適合python腳本，文檔簡短而有趣，可以在Colorama PyPi頁面上找到。
5、JmesPath
在python中使用JSON非常容易，因為JSON在python字典上的映射非常好。此外，python帶有自己出色的json庫，用於解析和創建JSON。對我來說，這是它最好的功能之一，如果我需要使用JSON，可以考慮使用python。
JmesPath使python處理JSON更加容易，它允許您明確地指定如何從JSON文檔中提取元素。
6、Requests
Requests建立在世界上下載量最大的python庫urllib3上，它令Web請求變得非常簡單，功能強大且用途廣泛。
Requests可以完成您能想到的所有高級工作，比如：認證，使用cookie，執行POST、PUT、DELETE等，使用自定義證書，使用會話Session、使用代理等。
7、Simplejson
python中的本地json模塊有什麼問題?沒有!實際上，python的json是Simplejson。意思是：python採用了Simplejson的一個版本，並將其合並到每個發行版中，但是使用Simplejson具有一些優點：它適用於更多python版本、它比python隨附的版本更新頻率更高、它具有用C編寫的部分，因此非常快速。
8、Emoji
Emoji庫非常意思，但並非每個人都喜歡表情包，分析視角媒體數據時，Emoji包非常有用。
9、Python-dateutil
Python-dateutil模塊提供了對標准datetime模塊的強大擴展。我的經驗是：常規的python日期時間功能在哪裡結束，而Python-dateutil就出現了。
10、BeautifulSoup
如果您從網站上提取了一些HTML，則需要對其進行解析以獲取實際所需的內容。BeautifulSoup是一個python庫，用於從HTML和XML文件中提取數據。它提供了導航，搜索和修改解析樹的簡單方法。它非常強大，即使損壞了，也能夠處理各種HTML，這是一個非常強大的功能。
它的一些主要功能：
①BeautifulSoup會自動將傳入文檔轉換為Unicode，將傳出文檔轉換為UTF-8，您無需考慮編碼。
②BeautifulSoup位於流行的python解析器的頂部，使您可以嘗試不同的解析策略或提高靈活性。
5. Python數據分析庫有哪些
Python數據分析必備的第三方庫：
1、Pandas
Pandas是Python強大、靈活的數據分析和探索工具，包含Serise、DataFrame等高級數據結構和工具，安裝Pandas可使Python中處理數據非常快速和簡單。
Pandas是Python的一個數據分析包，Pandas最初使用用作金融數據分析工具而開發出來，因此Pandas為時間序列分析提供了很好的支持。
Pandas是為了解決數據分析任務而創建的，Pandas納入了大量的庫和一些標準的數據模型，提供了高效的操作大型數據集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理數據的函數和方法。Pandas包含了高級數據結構，以及讓數據分析變得快速、簡單的工具。
2、Numpy
Numpy可以提供數組支持以及相應的高效處理函數，是Python數據分析的基礎，也是Scipy、Pandas等數據處理和科學計算庫最基本的函數功能庫，且其數據類型對Python數據分析十分有用。
Numpy提供了兩種基本的對象：ndarray和ufunc。ndarray是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc是能夠對數組進行處理的函數。
3、Matplotlib
Matplotlib是強大的數據可視化工具和作圖庫，是主要用於繪制數據圖表的Python庫，提供了繪制各類可視化圖形的命令字型檔、簡單的介面，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圖形。
Matplotlib是基於Numpy的一套Python包，這個包提供了豐富的數據繪圖工具，主要用於繪制一些統計圖形。
4、SciPy
SciPy是一組專門解決科學計算中各種標准問題域的包的集合，包含的功能有最優化、線性代數、積分、插值、擬合、特殊函數、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與工程中常用的計算等，這些對數據分析和挖掘十分有用。
SciPy是一款方便、易於使用、專門為科學和工程設計的Python包，它包括統計、優化、整合、線性代數模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等。Scipy依賴於Numpy，並提供許多對用戶友好的和有效的數值常式，如數值積分和優化。
5、Keras
Keras是深度學習庫，人工神經網路和深度學習模型，基於Theano之上，依賴於Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經網路和各種深度學習模型，如語言處理、圖像識別、自編碼器、循環神經網路、遞歸審計網路、卷積神經網路等。
6、Scrapy
Scrapy是專門為爬蟲而生的工具，具有URL讀取、HTML解析、存儲數據等功能，可以使用Twisted非同步網路庫來處理網路通訊，架構清晰，且包含了各種中間件介面，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，常用於處理語言方面的任務，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內的多種主題模型演算法，支持流式訓練，並提供了諸如相似度計算、信息檢索等一些常用任務的API介面。
6. 常用的python庫，有哪些
pyqt, tkinter, pygame
scipy numpy graphviz nltk
看你要做什麼用咯
7. python常用庫有哪些
python常用的庫有sys os 獲取系統相關信息
re 正則表達式模塊
numpy pandas sklearn 模塊用於科學計算
8. 常用Python機器學習庫有哪些
Python作為一門理想的集成語言，將各種技術綁定在一起，除了為用戶提供更方便的功能之外，還是一個理想的粘合平台，在開發人員與外部庫的低層次集成人員之間搭建連接，以便用C、C++實現更高效的演算法。
使用Python編程可以快速遷移代碼並進行改動，無須花費過多的精力在修改代碼與代碼規范上。開發者在Python中封裝了很多優秀的依賴庫，可以直接拿來使用，常見的機器學習庫如下：
1、Scikit-Learn
Scikit-Learn基於Numpy和Scipy，是專門為機器學習建造的一個Python模塊，提供了大量用於數據挖掘和分析的工具，包括數據預處理、交叉驗證、演算法與可視化演算法等一系列介面。
Scikit-Learn基本功能可分為六個部分：分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇、數據預處理。其中集成了大量分類、回歸、聚類功能，包括支持向量機、邏輯回歸、隨機森林、樸素貝葉斯等。
2、Orange3
Orange3是一個基於組件的數據挖掘和機器學習軟體套裝，支持Python進行腳本開發。它包含一系列的數據可視化、檢索、預處理和建模技術，具有一個良好的用戶界面，同時也可以作為Python的一個模塊使用。
用戶可通過數據可視化進行數據分析，包含統計分布圖、柱狀圖、散點圖，以及更深層次的決策樹、分層聚簇、熱點圖、MDS等，並可使用它自帶的各類附加功能組件進行NLP、文本挖掘、構建網路分析等。
3、XGBoost
XGBoost是專注於梯度提升演算法的機器學習函數庫，因其優良的學習效果及高效的訓練速度而獲得廣泛的關注。XGBoost支持並行處理，比起同樣實現了梯度提升演算法的Scikit-Learn庫，其性能提升10倍以上。XGBoost可以處理回歸、分類和排序等多種任務。
4、NuPIC
NuPIC是專注於時間序列的一個機器學習平台，其核心演算法為HTM演算法，相比於深度學習，其更為接近人類大腦的運行結構。HTM演算法的理論依據主要是人腦中處理高級認知功能的新皮質部分的運行原理。NuPIC可用於預測以及異常檢測，使用面非常廣，僅要求輸入時間序列即可。
5、Milk
Milk是Python中的一個機器學習工具包。Milk注重提升運行速度與降低內存佔用，因此大部分對性能敏感的代碼都是使用C++編寫的，為了便利性在此基礎上提供Python介面。重點提供監督分類方法，如SVMs、KNN、隨機森林和決策樹等。
9. python常用到哪些庫
第一、NumPy
NumPy是NumericalPython的簡寫，是Python數值計算的基石。它提供多種數據結構、演算法以及大部分涉及Python數值計算所需的介面。NumPy還包括其他內容：
①快速、高效的多維數組對象ndarray
②基於元素的數組計算或數組間數學操作函數
③用於讀寫硬碟中基於數組的數據集的工具
④線性代數操作、傅里葉變換以及隨機數生成
除了NumPy賦予Python的快速數組處理能力之外，NumPy的另一個主要用途是在演算法和庫之間作為數據傳遞的數據容器。對於數值數據，NumPy數組能夠比Python內建數據結構更為高效地存儲和操作數據。
第二、pandas
pandas提供了高級數據結構和函數，這些數據結構和函數的設計使得利用結構化、表格化數據的工作快速、簡單、有表現力。它出現於2010年，幫助Python成為強大、高效的數據分析環境。常用的pandas對象是DataFrame，它是用於實現表格化、面向列、使用行列標簽的數據結構;以及Series，一種一維標簽數組對象。
pandas將表格和關系型資料庫的靈活數據操作能力與Numpy的高性能數組計算的理念相結合。它提供復雜的索引函數，使得數據的重組、切塊、切片、聚合、子集選擇更為簡單。由於數據操作、預處理、清洗在數據分析中是重要的技能，pandas將是重要主題。
第三、matplotlib
matplotlib是最流行的用於制圖及其他二維數據可視化的Python庫，它由John D.
Hunter創建，目前由一個大型開發者團隊維護。matplotlib被設計為適合出版的制圖工具。
對於Python編程者來說也有其他可視化庫，但matplotlib依然使用最為廣泛，並且與生態系統的其他庫良好整合。
第四、IPython
IPython項目開始於2001年，由FernandoPérez發起，旨在開發一個更具交互性的Python解釋器。在過去的16年中，它成為Python數據技術棧中最重要的工具之一。
盡管它本身並不提供任何計算或數據分析工具，它的設計側重於在交互計算和軟體開發兩方面將生產力最大化。它使用了一種執行-探索工作流來替代其他語言中典型的編輯-編譯-運行工作流。它還提供了針對操作系統命令行和文件系統的易用介面。由於數據分析編碼工作包含大量的探索、試驗、試錯和遍歷，IPython可以使你更快速地完成工作。
第五、SciPy
SciPy是科學計算領域針對不同標准問題域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：
①scipy.integrate數值積分常式和微分方程求解器
②scipy.linalg線性代數常式和基於numpy.linalg的矩陣分解
③scipy.optimize函數優化器和求根演算法
④scipy.signal信號處理工具
⑤scipy.sparse稀疏矩陣與稀疏線性系統求解器
SciPy與Numpy一起為很多傳統科學計算應用提供了一個合理、完整、成熟的計算基礎。
第六、scikit-learn
scikit-learn項目誕生於2010年，目前已成為Python編程者首選的機器學習工具包。僅僅七年，scikit-learn就擁有了全世界1500位代碼貢獻者。其中包含以下子模塊：
①分類：SVM、最近鄰、隨機森林、邏輯回歸等
②回歸：Lasso、嶺回歸等
③聚類：K-means、譜聚類等
④降維：PCA、特徵選擇、矩陣分解等
⑤模型選擇：網格搜索、交叉驗證、指標矩陣
⑥預處理：特徵提取、正態化
scikit-learn與pandas、statsmodels、IPython一起使Python成為高效的數據科學編程語言。