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1 NumPy
描述: NumPy 是 Python 的一个扩展库#xff0c;支持高维数组与矩阵运算#xff0c;并为数组运算提供了大量的数学函数库。它是科学计算中的基础包之一#xff0c;用于处理大型多维数组和矩阵的运…本文章主要为大家总结9个Python最常用的包及使用案例
1 NumPy
描述: NumPy 是 Python 的一个扩展库支持高维数组与矩阵运算并为数组运算提供了大量的数学函数库。它是科学计算中的基础包之一用于处理大型多维数组和矩阵的运算与基础统计分析。
示例: 创建一个 2x2 的 NumPy 数组并计算其行列式。
import numpy as npa np.array([[1, 2], [3, 4]])
det_a np.linalg.det(a)
print(det_a)2 Pandas
描述: Pandas 是基于 NumPy 的一个数据分析库提供了高效的 DataFrame 数据结构以及大量便捷的数据操作工具非常适合于数据清洗、分析与展示。
示例: 创建一个简单的 DataFrame 并输出。
import pandas as pddata {Name: [Tom, Jerry], Age: [20, 18]}
df pd.DataFrame(data)
print(df)3 Matplotlib
描述: Matplotlib 是 Python 的一个绘图库它支持多种输出格式并能够生成多种硬拷贝格式和交互式环境下的图表。使用 Matplotlib 可以生成条形图、直方图、散点图等多种图表。
示例: 绘制一个简单的线图。
import matplotlib.pyplot as pltx [1, 2, 3, 4]
y [10, 20, 25, 30]
plt.plot(x, y)
plt.show()4 SciPy
描述: SciPy 是建立在 NumPy 基础之上的一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的 Python 工具包。它用于解决线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅立叶变换、信号处理和图像处理等问题。
示例: 使用 SciPy 进行数组的最小二乘拟合。
from scipy.optimize import leastsqdef model(p, x):return p[0] * x p[1]def residuals(p, x, y):return y - model(p, x)x np.array([0, 1, 2, 3])
y np.array([-1, 0.2, 0.9, 2.1])
p0 [1, 0] # 初始参数猜测plsq leastsq(residuals, p0, args(x, y))
print(plsq[0])5 Scikit-learn
描述: Scikit-learn 是基于 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 的 Python 机器学习库。它包含了许多用于数据挖掘和数据分析的工具包括回归、分类、聚类、降维等。
示例: 使用 scikit-learn 训练一个简单的线性回归模型。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as npx np.array([[1], [2], [3]])
y np.array([1, 2, 3])
model LinearRegression()
model.fit(x, y)
print(model.coef_)6 TensorFlow
描述: TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源机器学习库用于研究和生产中的数值计算。它的灵活架构允许用户以单个 API 在多种平台上部署计算包括桌面、服务器和移动设备。
示例: 创建一个简单的 TensorFlow 常量并进行加法运算。
import tensorflow as tfa tf.constant(1)
b tf.constant(2)
c tf.add(a, b)
print(c.numpy())7 PyTorch
描述: PyTorch 是一个开源机器学习库广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。它是基于 Torch 库提供了大量的工具和库支持深度学习的研究和开发。
示例: 创建一个简单的张量并进行加法运算。
import torcha torch.tensor(1)
b torch.tensor(2)
c torch.add(a, b)
print(c.item())8 Flask
描述: Flask 是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。它被设计为快速和简单易于学习使得它成为构建 Web 应用的一个不错的选择。
示例: 一个简单的 Flask 应用返回 “Hello, World!”。
from flask import Flask
app Flask(__name__)app.route(/)
def hello_world():return Hello, World!if __name__ __main__:app.run()9 Django
描述: Django 提供了更多的内置功能适合开发大型网站和应用。
示例: 创建一个 Django 视图返回 “Hello, World!”注意Django 需要更复杂的设置。
# views.py
from django.http import HttpResponsedef hello_world(request):return HttpResponse(Hello, World!)这些示例旨在提供每个工具的基础使用方法并非完整的应用示例。每个示例都需要适当的环境和依赖库。
