常用的python库有哪些

Question

如题所述

Answer 1

一、数据处理
1、Numpy：Numpy是Python中常见的一个用于数组处理的库，它支持多维数组及矢量化计算。Numpy的广泛使用是因为它提供了高效的数学函数。
2、Pandas：Pandas是基于Numpy的一个开源数据分析Python库，它提供了快速、灵活且富于表现性的数据结构，使您能够轻松地操作数列及数据框架。Pandas适用于处理大型数据集，它的数据处理速度非常快。
3、Matplotlib：Matplotlib是一个可以让使用者在Python脚本中可视化数据的可视化库。Matplotlib拥有广泛的使用基础，因此其提供的知名和广泛使用的图形化类型可以满足不同的需求。
二、网络爬虫
1、Requests：Requests是Python中常用的库之一，用于HTTP协议的网络爬取和数据提取。它易于学习和使用，因此越来越多的开发者开始尝试使用它。
2、BeautifulSoup：BeautifulSoup是一个功能强大的爬取HTML和XML数据的Python库。它可以轻松解析网页，并提供了一些方法，包括用CSS选择器访问不同元素、查找元素以及使用正则表达式匹配。
3、Scrapy：Scrapy是一个Python框架，让您可以轻松地创建和部署爬虫。它提供了许多有用的功能，包括深度抓取、动态内容提取和管道(数据处理)功能。
三、机器学习与深度学习
1、Scikit-learn：Scikit-learn是用于Python编程语言的机器学习库，集成了许多流行的机器学习算法。它的众多算法使其成为上机学习的理想选择。Scikit-learn还提供了许多函数，用于预处理、模型选择和评估等。
2、Tensorflow：Tensorflow是一个开源的机器学习库，用于构建和实现机器学习算法。Tensorflow可以处理大数据，并运行在多GPU和多服务器上，使其非常适合于使用深度学习技术的大型项目。
3、Pytorch：Pytorch是Facebook开发的深度学习框架，强调与Numpy数组环境的接口相似。Pytorch旨在为科研人员提供最大的灵活性和速度，因此成为了研究人员的选择。
四、办公自动化
1、OpenPyXL：OpenPyXL是一个开源的Python库，用于读取和写入Excel 2010
xlsx/xlsm文件。不同于一些类似的库，OpenPyXL支持带有样式、图表和公式的Excel文件读取和修改。
2、PyAutoGUI：PyAutoGUI可以执行鼠标和键盘自动化，执行连续键盘点击、键盘敲击、移动鼠标、在屏幕上找到卡箍、获取屏幕的截图，以及支持多个平台。
3、Docx：Docx是Python库之一，用于创建和修改Word文档。该库可以读取、编辑和写入.docx格式的Word文档，使其成为办公自动化、文档管理及工程等领域中的热门Python库。

Answer 2

1.Matplotlib

Matplotlib是一个用于创立二维图和图形的底层库。藉由它的协助，你可以构建各种不同的图标，从直方图和散点图到费笛卡尔坐标图。matplotlib可以与许多盛行的绘图库结合运用。

2.Seaborn

Seaborn本质上是一个根据matplotlib库的高级API。它包括更适合处理图表的默认设置。此外，还有丰厚的可视化库，包括一些杂乱类型，如时刻序列、联合分布图(jointplots)和小提琴图(violindiagrams)。

3.Plotly

Plotly是一个盛行的库，它可以让你轻松构建杂乱的图形。该软件包适用于交互式Web运用程，可完成轮廓图、三元图和三维图等视觉效果

4.Bokeh

Bokeh库运用JavaScript小部件在浏览器中创立交互式和可缩放的可视化。该库提供了多种图表调集，样式可能性(stylingpossibilities)，链接图、增加小部件和界说回调等方式的交互才能，以及许多更有用的特性。

5.Pydot

Pydot是用纯Python编写的Graphviz接口，经常用于生成杂乱的定向图和无向图，可以显现图形的结构，对于构建神经网络和根据决策树的算法时十分有效。

6.pyecharts

是根据百度开源的Echarts而开发的Python可视化东西。

pyecharts功用十分强大，支撑多达400+地图;支撑JupyterNotebook、JupyterLab;可以轻松集成至Flask，Sanic，Django等干流Web结构。

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