python常用的函數(shù)庫 python語言的函數(shù)庫采用什么語言編寫

python里面有哪些自帶函數(shù)？

python系統(tǒng)提供了下面常用的函數(shù)：

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1. 數(shù)學庫模塊（math）提供了很多數(shù)學運算函數(shù)；

2.復(fù)數(shù)模塊（cmath）提供了用于復(fù)數(shù)運算的函數(shù)；

3.隨機數(shù)模塊（random）提供了用來生成隨機數(shù)的函數(shù)；

4.時間（time）和日歷（calendar）模塊提供了能處理日期和時間的函數(shù)。

注意：在調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)之前，先要使用import 語句導(dǎo)入 相應(yīng)的模塊

該語句將模塊中定義的函數(shù)代碼復(fù)制到自己的程 序中，然后就可以訪問模塊中的任何函數(shù)，其方 法是在函數(shù)名前面加上“模塊名.”。

希望能幫到你。

python數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

1. 常用函數(shù)庫

? scipy包中的stats模塊和statsmodels包是python常用的數(shù)據(jù)分析工具，scipy.stats以前有一個models子模塊，后來被移除了。這個模塊被重寫并成為了現(xiàn)在獨立的statsmodels包。

?scipy的stats包含一些比較基本的工具，比如：t檢驗，正態(tài)性檢驗，卡方檢驗之類，statsmodels提供了更為系統(tǒng)的統(tǒng)計模型，包括線性模型，時序分析，還包含數(shù)據(jù)集，做圖工具等等。

2. 小樣本數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗

(1) 用途

?夏皮羅維爾克檢驗法 (Shapiro-Wilk) 用于檢驗參數(shù)提供的一組小樣本數(shù)據(jù)線是否符合正態(tài)分布，統(tǒng)計量越大則表示數(shù)據(jù)越符合正態(tài)分布，但是在非正態(tài)分布的小樣本數(shù)據(jù)中也經(jīng)常會出現(xiàn)較大的W值。需要查表來估計其概率。由于原假設(shè)是其符合正態(tài)分布，所以當P值小于指定顯著水平時表示其不符合正態(tài)分布。

?正態(tài)性檢驗是數(shù)據(jù)分析的第一步，數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)性決定了后續(xù)使用不同的分析和預(yù)測方法，當數(shù)據(jù)不符合正態(tài)性分布時，我們可以通過不同的轉(zhuǎn)換方法把非正太態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成正態(tài)分布后再使用相應(yīng)的統(tǒng)計方法進行下一步操作。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果 p-value=0.029035290703177452，比指定的顯著水平（一般為5%）小，則拒絕假設(shè)：x不服從正態(tài)分布。

3. 檢驗樣本是否服務(wù)某一分布

(1) 用途

?科爾莫戈羅夫檢驗(Kolmogorov-Smirnov test)，檢驗樣本數(shù)據(jù)是否服從某一分布，僅適用于連續(xù)分布的檢驗。下例中用它檢驗正態(tài)分布。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?生成300個服從N(0,1)標準正態(tài)分布的隨機數(shù)，在使用k-s檢驗該數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布，提出假設(shè)：x從正態(tài)分布。最終返回的結(jié)果，p-value=0.9260909172362317，比指定的顯著水平（一般為5%）大，則我們不能拒絕假設(shè)：x服從正態(tài)分布。這并不是說x服從正態(tài)分布一定是正確的，而是說沒有充分的證據(jù)證明x不服從正態(tài)分布。因此我們的假設(shè)被接受，認為x服從正態(tài)分布。如果p-value小于我們指定的顯著性水平，則我們可以肯定地拒絕提出的假設(shè)，認為x肯定不服從正態(tài)分布，這個拒絕是絕對正確的。

4.方差齊性檢驗

(1) 用途

?方差反映了一組數(shù)據(jù)與其平均值的偏離程度，方差齊性檢驗用以檢驗兩組或多組數(shù)據(jù)與其平均值偏離程度是否存在差異，也是很多檢驗和算法的先決條件。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果 p-value=0.19337536323599344, 比指定的顯著水平（假設(shè)為5%）大，認為兩組數(shù)據(jù)具有方差齊性。

5. 圖形描述相關(guān)性

(1) 用途

?最常用的兩變量相關(guān)性分析，是用作圖描述相關(guān)性，圖的橫軸是一個變量，縱軸是另一變量，畫散點圖，從圖中可以直觀地看到相關(guān)性的方向和強弱，線性正相關(guān)一般形成由左下到右上的圖形；負面相關(guān)則是從左上到右下的圖形，還有一些非線性相關(guān)也能從圖中觀察到。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?從圖中可以看到明顯的正相關(guān)趨勢。

6. 正態(tài)資料的相關(guān)分析

(1) 用途

?皮爾森相關(guān)系數(shù)（Pearson correlation coefficient）是反應(yīng)兩變量之間線性相關(guān)程度的統(tǒng)計量，用它來分析正態(tài)分布的兩個連續(xù)型變量之間的相關(guān)性。常用于分析自變量之間，以及自變量和因變量之間的相關(guān)性。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果的第一個值為相關(guān)系數(shù)表示線性相關(guān)程度，其取值范圍在[-1,1]，絕對值越接近1，說明兩個變量的相關(guān)性越強，絕對值越接近0說明兩個變量的相關(guān)性越差。當兩個變量完全不相關(guān)時相關(guān)系數(shù)為0。第二個值為p-value，統(tǒng)計學上，一般當p-value0.05時，可以認為兩變量存在相關(guān)性。

7. 非正態(tài)資料的相關(guān)分析

(1) 用途

?斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)(Spearman’s correlation coefficient for ranked data )，它主要用于評價順序變量間的線性相關(guān)關(guān)系，在計算過程中，只考慮變量值的順序（rank, 值或稱等級），而不考慮變量值的大小。常用于計算類型變量的相關(guān)性。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果的第一個值為相關(guān)系數(shù)表示線性相關(guān)程度，本例中correlation趨近于1表示正相關(guān)。第二個值為p-value，p-value越小，表示相關(guān)程度越顯著。

8. 單樣本T檢驗

(1) 用途

?單樣本T檢驗，用于檢驗數(shù)據(jù)是否來自一致均值的總體，T檢驗主要是以均值為核心的檢驗。注意以下幾種T檢驗都是雙側(cè)T檢驗。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?本例中生成了2列100行的數(shù)組，ttest_1samp的第二個參數(shù)是分別對兩列估計的均值，p-value返回結(jié)果，第一列1.47820719e-06比指定的顯著水平（一般為5%）小，認為差異顯著，拒絕假設(shè)；第二列2.83088106e-01大于指定顯著水平，不能拒絕假設(shè)：服從正態(tài)分布。

9. 兩獨立樣本T檢驗

(1) 用途

?由于比較兩組數(shù)據(jù)是否來自于同一正態(tài)分布的總體。注意：如果要比較的兩組數(shù)據(jù)不滿足方差齊性， 需要在ttest_ind()函數(shù)中添加參數(shù)equal_var = False。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果的第一個值為統(tǒng)計量，第二個值為p-value，pvalue=0.19313343989106416，比指定的顯著水平（一般為5%）大，不能拒絕假設(shè)，兩組數(shù)據(jù)來自于同一總結(jié)，兩組數(shù)據(jù)之間無差異。

10. 配對樣本T檢驗

(1) 用途

?配對樣本T檢驗可視為單樣本T檢驗的擴展，檢驗的對象由一群來自正態(tài)分布獨立樣本更改為二群配對樣本觀測值之差。它常用于比較同一受試對象處理的前后差異，或者按照某一條件進行兩兩配對分別給與不同處理的受試對象之間是否存在差異。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果的第一個值為統(tǒng)計量，第二個值為p-value，pvalue=0.80964043445811551，比指定的顯著水平（一般為5%）大，不能拒絕假設(shè)。

11. 單因素方差分析

(1) 用途

?方差分析(Analysis of Variance，簡稱ANOVA)，又稱F檢驗，用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。方差分析主要是考慮各組之間的平均數(shù)差別。

?單因素方差分析（One-wayAnova），是檢驗由單一因素影響的多組樣本某因變量的均值是否有顯著差異。

?當因變量Y是數(shù)值型，自變量X是分類值，通常的做法是按X的類別把實例成分幾組，分析Y值在X的不同分組中是否存在差異。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?返回結(jié)果的第一個值為統(tǒng)計量，它由組間差異除以組間差異得到，上例中組間差異很大，第二個返回值p-value=6.2231520821576832e-19小于邊界值（一般為0.05）,拒絕原假設(shè), 即認為以上三組數(shù)據(jù)存在統(tǒng)計學差異，并不能判斷是哪兩組之間存在差異 。只有兩組數(shù)據(jù)時，效果同 stats.levene 一樣。

12. 多因素方差分析

(1) 用途

?當有兩個或者兩個以上自變量對因變量產(chǎn)生影響時，可以用多因素方差分析的方法來進行分析。它不僅要考慮每個因素的主效應(yīng)，還要考慮因素之間的交互效應(yīng)。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?上述程序定義了公式，公式中，"~"用于隔離因變量和自變量，”+“用于分隔各個自變量， ":"表示兩個自變量交互影響。從返回結(jié)果的P值可以看出，X1和X2的值組間差異不大，而組合后的T:G的組間有明顯差異。

13. 卡方檢驗

(1) 用途

?上面介紹的T檢驗是參數(shù)檢驗，卡方檢驗是一種非參數(shù)檢驗方法。相對來說，非參數(shù)檢驗對數(shù)據(jù)分布的要求比較寬松，并且也不要求太大數(shù)據(jù)量?？ǚ綑z驗是一種對計數(shù)資料的假設(shè)檢驗方法，主要是比較理論頻數(shù)和實際頻數(shù)的吻合程度。常用于特征選擇，比如，檢驗?zāi)腥撕团嗽谑欠窕加懈哐獕荷嫌袩o區(qū)別，如果有區(qū)別，則說明性別與是否患有高血壓有關(guān)，在后續(xù)分析時就需要把性別這個分類變量放入模型訓(xùn)練。

?基本數(shù)據(jù)有R行C列, 故通稱RC列聯(lián)表(contingency table), 簡稱RC表，它是觀測數(shù)據(jù)按兩個或更多屬性（定性變量）分類時所列出的頻數(shù)表。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?卡方檢驗函數(shù)的參數(shù)是列聯(lián)表中的頻數(shù)，返回結(jié)果第一個值為統(tǒng)計量值，第二個結(jié)果為p-value值，p-value=0.54543425102570975，比指定的顯著水平（一般5%）大，不能拒絕原假設(shè)，即相關(guān)性不顯著。第三個結(jié)果是自由度，第四個結(jié)果的數(shù)組是列聯(lián)表的期望值分布。

14. 單變量統(tǒng)計分析

(1) 用途

?單變量統(tǒng)計描述是數(shù)據(jù)分析中最簡單的形式，其中被分析的數(shù)據(jù)只包含一個變量，不處理原因或關(guān)系。單變量分析的主要目的是通過對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述了解當前數(shù)據(jù)的基本情況，并找出數(shù)據(jù)的分布模型。

?單變量數(shù)據(jù)統(tǒng)計描述從集中趨勢上看，指標有：均值，中位數(shù)，分位數(shù)，眾數(shù)；從離散程度上看，指標有：極差、四分位數(shù)、方差、標準差、協(xié)方差、變異系數(shù)，從分布上看，有偏度，峰度等。需要考慮的還有極大值，極小值（數(shù)值型變量）和頻數(shù)，構(gòu)成比（分類或等級變量）。

?此外，還可以用統(tǒng)計圖直觀展示數(shù)據(jù)分布特征，如：柱狀圖、正方圖、箱式圖、頻率多邊形和餅狀圖。

15. 多元線性回歸

(1) 用途

?多元線性回歸模型（multivariable linear regression model ），因變量Y（計量資料）往往受到多個變量X的影響，多元線性回歸模型用于計算各個自變量對因變量的影響程度，可以認為是對多維空間中的點做線性擬合。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?直接通過返回結(jié)果中各變量的P值與0.05比較，來判定對應(yīng)的解釋變量的顯著性，P0.05則認為自變量具有統(tǒng)計學意義，從上例中可以看到收入INCOME最有顯著性。

16. 邏輯回歸

(1) 用途

?當因變量Y為2分類變量（或多分類變量時）可以用相應(yīng)的logistic回歸分析各個自變量對因變量的影響程度。

(2) 示例

(3) 結(jié)果分析

?直接通過返回結(jié)果中各變量的P值與0.05比較，來判定對應(yīng)的解釋變量的顯著性，P0.05則認為自變量具有統(tǒng)計學意義。

python常用到哪些庫

第一、NumPy

NumPy是NumericalPython的簡寫，是Python數(shù)值計算的基石。它提供多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法以及大部分涉及Python數(shù)值計算所需的接口。NumPy還包括其他內(nèi)容：

①快速、高效的多維數(shù)組對象ndarray

②基于元素的數(shù)組計算或數(shù)組間數(shù)學操作函數(shù)

③用于讀寫硬盤中基于數(shù)組的數(shù)據(jù)集的工具

④線性代數(shù)操作、傅里葉變換以及隨機數(shù)生成

除了NumPy賦予Python的快速數(shù)組處理能力之外，NumPy的另一個主要用途是在算法和庫之間作為數(shù)據(jù)傳遞的數(shù)據(jù)容器。對于數(shù)值數(shù)據(jù)，NumPy數(shù)組能夠比Python內(nèi)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更為高效地存儲和操作數(shù)據(jù)。

第二、pandas

pandas提供了高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)的設(shè)計使得利用結(jié)構(gòu)化、表格化數(shù)據(jù)的工作快速、簡單、有表現(xiàn)力。它出現(xiàn)于2010年，幫助Python成為強大、高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境。常用的pandas對象是DataFrame，它是用于實現(xiàn)表格化、面向列、使用行列標簽的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);以及Series，一種一維標簽數(shù)組對象。

pandas將表格和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的靈活數(shù)據(jù)操作能力與Numpy的高性能數(shù)組計算的理念相結(jié)合。它提供復(fù)雜的索引函數(shù)，使得數(shù)據(jù)的重組、切塊、切片、聚合、子集選擇更為簡單。由于數(shù)據(jù)操作、預(yù)處理、清洗在數(shù)據(jù)分析中是重要的技能，pandas將是重要主題。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用于制圖及其他二維數(shù)據(jù)可視化的Python庫，它由John D.

Hunter創(chuàng)建，目前由一個大型開發(fā)者團隊維護。matplotlib被設(shè)計為適合出版的制圖工具。

對于Python編程者來說也有其他可視化庫，但matplotlib依然使用最為廣泛，并且與生態(tài)系統(tǒng)的其他庫良好整合。

第四、IPython

IPython項目開始于2001年，由FernandoPérez發(fā)起，旨在開發(fā)一個更具交互性的Python解釋器。在過去的16年中，它成為Python數(shù)據(jù)技術(shù)棧中最重要的工具之一。

盡管它本身并不提供任何計算或數(shù)據(jù)分析工具，它的設(shè)計側(cè)重于在交互計算和軟件開發(fā)兩方面將生產(chǎn)力最大化。它使用了一種執(zhí)行-探索工作流來替代其他語言中典型的編輯-編譯-運行工作流。它還提供了針對操作系統(tǒng)命令行和文件系統(tǒng)的易用接口。由于數(shù)據(jù)分析編碼工作包含大量的探索、試驗、試錯和遍歷，IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科學計算領(lǐng)域針對不同標準問題域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

①scipy.integrate數(shù)值積分例程和微分方程求解器

②scipy.linalg線性代數(shù)例程和基于numpy.linalg的矩陣分解

③scipy.optimize函數(shù)優(yōu)化器和求根算法

④scipy.signal信號處理工具

⑤scipy.sparse稀疏矩陣與稀疏線性系統(tǒng)求解器

SciPy與Numpy一起為很多傳統(tǒng)科學計算應(yīng)用提供了一個合理、完整、成熟的計算基礎(chǔ)。

第六、scikit-learn

scikit-learn項目誕生于2010年，目前已成為Python編程者首選的機器學習工具包。僅僅七年，scikit-learn就擁有了全世界1500位代碼貢獻者。其中包含以下子模塊：

①分類：SVM、最近鄰、隨機森林、邏輯回歸等

②回歸：Lasso、嶺回歸等

③聚類：K-means、譜聚類等

④降維：PCA、特征選擇、矩陣分解等

⑤模型選擇：網(wǎng)格搜索、交叉驗證、指標矩陣

⑥預(yù)處理：特征提取、正態(tài)化

scikit-learn與pandas、statsmodels、IPython一起使Python成為高效的數(shù)據(jù)科學編程語言。

python庫有哪些

Python比較常見的庫有：Arrow、Behold、Click、Numba、Matlibplot、Pillow等：

1、Arrow

Python中處理時間的庫有datetime，但是它過于簡單，使用起來不夠方便和智能，而Arrow可以說非常的方便和智能。它可以輕松地定位幾個小時之前的時間，可以輕松轉(zhuǎn)換時區(qū)時間，對于一個小時前，2個小時之內(nèi)這樣人性化的信息也能夠準確解讀。

2、Behold

調(diào)試程序是每個程序員必備的技能，對于腳本語言，很多人習慣于使用print進行調(diào)試，然而對于大項目來說，print的功能還遠遠不足，我們希望有一個可以輕松使用，調(diào)試方便，對變量監(jiān)視完整，格式已于查看的工具，而Behold就是那個非常好用的調(diào)試庫。

3、Click

現(xiàn)在幾乎所有的框架都有自己的命令行腳手架，Python也不例外，那么如何快速開發(fā)出屬于自己的命令行程序呢?答案就是使用Python的Click庫。Click庫對命令行api進行了大量封裝，你可以輕松開發(fā)出屬于自己的CLI命令集。終端的顏色，環(huán)境變量信息，通過Click都可以輕松進行獲取和改變。

4、Numba

如果你從事數(shù)學方面的分析和計算，那么Numba一定是你必不可少的庫。Numpy通過將高速C庫包裝在Python接口中來工作，而Cython使用可選的類型將Python編譯為C以提高性能。但是Numba無疑是最方便的，因為它允許使用裝飾器選擇性地加速Python函數(shù)。

5、Matlibplot

做過數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化的數(shù)學學生一定知道m(xù)atlab這個軟件，這是一個收費的數(shù)學商用軟件，在Python中，Matlibplot就是為了實現(xiàn)這個軟件中功能開發(fā)的第三方Python庫。并且它完全是免費的，很多學校都是用它來進行數(shù)學教學和研究的。

6、Pillow

圖像處理是任何時候我們都需要關(guān)注的問題，平時我們看到很多ps中的神技，比如調(diào)整畫面顏色，飽和度，調(diào)整圖像尺寸，裁剪圖像等等，這些其實都可以通過Python簡單完成，而其中我們需要使用的庫就是Pillow。

7、pyqt5

Python是可以開發(fā)圖形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI庫，有了它，你可以輕松開發(fā)出跨平臺的圖形應(yīng)用程序，其中qtdesigner設(shè)計器，更是加速了我們開發(fā)圖形界面的速度。

除了上述介紹的之外，Python還有很多庫，比如：Pandas、NumPy、SciPy、Seaborn、Keras等。

分享名稱：python常用的函數(shù)庫 python語言的函數(shù)庫采用什么語言編寫
本文路徑：http://muchs.cn/article20/dosccco.html

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