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※【python自学】7个Python生态系统核心库,你值得拥有

简介: ※【python自学】7个Python生态系统核心库,你值得拥有
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前言


无论你是想快速入手Python,还是想成为数据分析大神或者机器学习大佬,亦或者对Python代码进行优化,本文的python库都能为你提供一些帮助。


正文


一 概述


Python生态系统的一些核心基础数据分析库:


NumPy:支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库,包含:


一个强大的N维数组对象 ndarray

广播功能函数

整合 C/C++/Fortran 代码的工具

线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能


SciPy:这也是一个功能强大的科学计算库,用于执行科学,数学和工程运算。包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。


Pandas:


Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。

Pandas 可以对各种数据进行运算操作,比如归并、再成形、选择,还有数据清洗和数据加工特征。

Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

Scikit-learn:代表“机器学习的科学工具包”。它是一个机器学习库,提供了各种有监督和无监督的算法,例如回归,分类,降维,聚类分析和异常检测。


Matplotlib:这是一个核心的数据可视化库,并且是Python中所有其他可视化库的基础库。它提供2D和3D绘图,图形,图表以及用于数据浏览的图形。它在NumPy和SciPy之上运行。


Seaborn:这是基于Matplotlib的,提供了易于绘制,高层次,互动性和更有条理的平面图。


Plotly:Plotly是一个数据可视化库。它提供了高质量的交互式图表,例如散点图,折线图,条形图,直方图,箱形图,热图和子图。



二 官网链接


Packages/SoftwareDescription

NumPy

NumPy 官网 http://www.numpy.org/

NumPy 源代码:https://github.com/numpy/numpy

SciPy

SciPy 官网:https://www.scipy.org/

SciPy 源代码:https://github.com/scipy/scipy

Pandas

官网:https://pandas.pydata.org/

Matplotlib

Matplotlib 官网:https://matplotlib.org/

Matplotlib 源代码:https://github.com/matplotlib/matplotlib

Seaborn

官网:https://seaborn.pydata.org/
Scikit-learn官网:https://scikit-learn.org/stable/
Anaconda官网:https://www.anaconda.com/distribution/


三 安装指南


各组件的安装方法类似,以NumPy为参考。


Python 官网上的发行版是不包含 NumPy 模块的,我们可以使用以下几种方法来安装。


3.1、使用已有的发行版本


对于许多用户,尤其是在 Windows 上,最简单的方法是下载以下的 Python 发行版,它们包含了所有的关键包(包括 NumPy,SciPy,matplotlib,IPython,SymPy 以及 Python 核心自带的其它包):


Anaconda: 免费 Python 发行版,用于进行大规模数据处理、预测分析,和科学计算,致力于简化包的管理和部署。支持 Linux, Windows 和 Mac 系统。

Enthought Canopy: 提供了免费和商业发行版。持 Linux, Windows 和 Mac 系统。

Python(x,y): 免费的 Python 发行版,包含了完整的 Python 语言开发包 及 Spyder IDE。支持 Windows,仅限 Python 2 版本。

WinPython: 另一个免费的 Python 发行版,包含科学计算包与 Spyder IDE。支持 Windows。

Pyzo: 基于 Anaconda 的免费发行版本及 IEP 的交互开发环境,超轻量级。 支持 Linux, Windows 和 Mac 系统。


3.2、使用 pip 安装


安装 NumPy 最简单的方法就是使用 pip 工具:

pip3 install --user numpy scipy matplotlib


--user 选项可以设置只安装在当前的用户下,而不是写入到系统目录。


默认情况使用国外线路,国外太慢,我们使用清华的镜像就可以:


pip3 install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple


3.3、使用pycharm安装


点击 pycharm

点击 preferences

点击 python interpreter

点击 +

检索安装


000000000000000.png


3.4、安装验证


测试是否安装成功:


>>> from numpy import *
>>> eye(4)
array([[1., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 1.]])


四 上手应用


以NumPy为例,更多玩法请查看官方文档。


函数

描述

dot两个数组的点积,即元素对应相乘。
vdot两个向量的点积
inner两个数组的内积
matmul 两个数组的矩阵积
determinant数组的行列式
solve 求解线性矩阵方程
inv计算矩阵的乘法逆矩阵

numpy.vdot() 函数是两个向量的点积。 如果第一个参数是复数,那么它的共轭复数会用于计算。 如果参数是多维数组,它会被展开。

import numpy as np
 
a = np.array([[1,2],[3,4]])
 
b = np.array([[11,12],[13,14]])
 
# vdot 将数组展开计算内积
 
print(np.vdot(a,b))

输出结果为:

130

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