Python有哪些常用的库？这里将其总结如下，比如在数据清洗时使用到numpy和pandas包，数据可视化时使用matplo...
Cython：将 Python 代码编译为 C 扩展，提高了代码执行速度。PyInstaller：生成可执行文件的工具，使得 Python 应用程序可以在没有 Python 解释器的环境中运行。其他实用库 Chardet：字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、XML 的编码。difflib：计算文本差异的库，提供了文本比较和差异计算的功能。Levenshtein：快速计算...
pathlib是很棒的可以取代os.path的库,其可以支持一些关于路径的常用操作,如返回文件名后缀、遍历、匹配等。 基本操作 from pathlib import Path p = Path(r'f:\filedir\basename.suffix') # 创建一个对象实例 strp = str(p) # 返回完整的路径名 p.stem # 返回文件名basename(不带后缀) p.suffix # 返回...
Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一,提供了丰富的绘图功能。我们可以使用Matplotlib绘制各种类型的图表,如折线图、散点图、条形图、饼图等。Matplotlib还提供了多个子库,如Axes、AxesGrid、Subplot等,让我们可以更加灵活地进行数据可视化。4. Seaborn:高级数据可视化Seaborn是基于Matplotlib的数据可视化库,提供了更...
sqlalchemy:用于数据库操作和 ORM(对象关系映射)。 opencv-python:图像处理库。 nltk:自然语言处理库,提供文本处理和分析工具。 pillow:图像处理库,常用于图像操作和处理。 pygame:用于开发游戏的库。 这只是一小部分常用的第三方库,实际上还有许多其他优秀的库可供选择,具体取决于你的应用需求。
Python用的数据库有:SQLite、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis、Oracle、Microsoft SQL Server、MariaDB、Cassandra、Elasticsearch。其中,SQLite因其轻量和内置在Python标准库中的特性,非常适合开发和测试阶段使用。SQLite是一个自给自足的、无服务器、零配置的事务型SQL数据库引擎,它的代码库在公共领域,是世界上最广泛...
git clone https://github.com/grangier/python-goose.gitcd python-goose pip install -r requirements.txt python setup.py install >>>fromgooseimportGoose >>>fromgoose.textimportStopWordsChinese >>> url ='http://www.bbc.co.uk/zhongwen/simp/chinese_news/2012/12/121210_hongkong_politics.shtml'>>...
这个基于 NumPy 和 SciPy 的 Python 模块是处理数据的最佳库之一。它为很多标准的机器学习和数据挖掘任务提供算法,例如聚类、回归、分类、降维和模型选择。 该库有很多增强功能。交叉验证已经获得更新,现在可以使用多个指标。一些训练方法(如邻近取样和逻辑回归等)得到一些小改进。它的主要更新之一是完成了通用术语和 AP...
6. Optuna: 这个自动超参数优化软件框架帮助开发者构建高效的机器学习和深度学习模型。Optuna在GitHub上有超过7k颗星，支持与各种框架集成。7. Catboost: 一个高性能的决策树梯度提升库，支持Python、R、Java和C++等语言。Catboost在GitHub上有超过6500颗星，适用于排名、分类和回归任务。这些库是Python开发者...