Python数据挖掘编程基础8

简介: 在Python中,默认环境下并不会加载所有功能,需要手动导入库以增强功能。Python内置了诸多强大库,例如`math`库可用于复杂数学运算。导入库不仅限于`import 库名`,还可以通过别名简化调用,如`import math as m`;也可指定导入库中的特定函数,如`from math import exp as e`;甚至直接导入库中所有函数`from math import *`。但需注意,后者可能引发命名冲突。读者可通过`help('modules')`查看已安装模块。

2.1.4库的导入与添加
在Python的默认环境中,并不会将所有的功能都加载进来,因此需要手动加载更多的库(或模块、包等),甚至需要额外安装第三方的扩展库,以丰富Python的功能,实现所需的目的。
1.库的导入
Python本身内置了很多强大的库,如与数学相关的math库,可以提供更加丰富、更复杂的数学运算,如代码清单2-21所示。
代码清单2-21 使用math库进行数学运算
import math
math.sin(2) //计算正弦
math.exp(2) //计算指数
math.pi //内置的圆周率常数
导入库时,除了可以直接使用“import库名”命令导入外,也可以为库起一个别名,使用别名导入,如代码清单2-2所示。
代码清单2-2 使用别名导入库
import math as m
m.sin(2) //计算正弦
此外,如果不需要导入库中的所有的函数,那么可以特别指定导入函数的名字,如代码清单所示。
代码清单2-23 通过名称导入指定函数
from math import exp as e //只导入math库中的exp函数,并起别名e
e(2) //计算指数
math.sin(2) //此时math.sin(2)会出错,因为math库没被导入
直接导入库中的所有函数,如代码清单2-24所示。
代码清单2-24 导入库中的所有函数
//直接导入math库中包含的所有函数,若大量地这样引入第三方库,则可能会容易引起命名冲突
from math import *
exp(2)
sin(2)

读者可以通过help('modules')命令获得已经安装的所有模块名。

目录
相关文章
|
6月前
|
数据采集 Web App开发 数据可视化
Python零基础爬取东方财富网股票行情数据指南
东方财富网数据稳定、反爬宽松,适合爬虫入门。本文详解使用Python抓取股票行情数据,涵盖请求发送、HTML解析、动态加载处理、代理IP切换及数据可视化,助你快速掌握金融数据爬取技能。
3995 1
|
6月前
|
Java 数据挖掘 数据处理
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(一):介绍Pandas中的两个数据结构;刨析Series:如何访问数据;数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等;判断缺失值、获取索引...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一,它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据,并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:Series 和 DataFrame。
652 0
|
6月前
|
JSON 算法 API
Python采集淘宝商品评论API接口及JSON数据返回全程指南
Python采集淘宝商品评论API接口及JSON数据返回全程指南
|
6月前
|
JSON API 数据安全/隐私保护
Python采集淘宝拍立淘按图搜索API接口及JSON数据返回全流程指南
通过以上流程,可实现淘宝拍立淘按图搜索的完整调用链路,并获取结构化的JSON商品数据,支撑电商比价、智能推荐等业务场景。
|
7月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
1125 102
|
7月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法框架/工具
Python:现代编程的瑞士军刀
Python:现代编程的瑞士军刀
446 104
|
7月前
|
人工智能 自然语言处理 算法框架/工具
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
350 103
|
6月前
|
Python
Python编程:运算符详解
本文全面详解Python各类运算符,涵盖算术、比较、逻辑、赋值、位、身份、成员运算符及优先级规则,结合实例代码与运行结果,助你深入掌握Python运算符的使用方法与应用场景。
448 3
|
6月前
|
数据处理 Python
Python编程:类型转换与输入输出
本教程介绍Python中输入输出与类型转换的基础知识,涵盖input()和print()的使用,int()、float()等类型转换方法,并通过综合示例演示数据处理、错误处理及格式化输出,助你掌握核心编程技能。
654 3
|
6月前
|
并行计算 安全 计算机视觉
Python多进程编程:用multiprocessing突破GIL限制
Python中GIL限制多线程性能,尤其在CPU密集型任务中。`multiprocessing`模块通过创建独立进程,绕过GIL,实现真正的并行计算。它支持进程池、队列、管道、共享内存和同步机制,适用于科学计算、图像处理等场景。相比多线程,多进程更适合利用多核优势,虽有较高内存开销,但能显著提升性能。合理使用进程池与通信机制,可最大化效率。
462 3

推荐镜像

更多