python常用包函數(shù) python 算法包

Python常用的標準庫以及第三方庫有哪些？

推薦5個常用的Python標準庫：

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1、os：提供了不少與操作系統(tǒng)相關聯(lián)的函數(shù)庫

os包是Python與操作系統(tǒng)的接口。我們可以用os包來實現(xiàn)操作系統(tǒng)的許多功能，比如管理系統(tǒng)進程，改變當前路徑，改變文件權限等。但要注意，os包是建立在操作系統(tǒng)的平臺上的，許多功能在Windows系統(tǒng)上是無法實現(xiàn)的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已經(jīng)被其他的包取代。

我們通過文件系統(tǒng)來管理磁盤上儲存的文件。查找、刪除、復制文件以及列出文件列表等都是常見的文件操作。這些功能通?？梢栽诓僮飨到y(tǒng)中看到，但現(xiàn)在可以通過Python標準庫中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函數(shù)等，在Python內(nèi)部實現(xiàn)。

2、sys：通常用于命令行參數(shù)的庫

sys包被用于管理Python自身的運行環(huán)境。Python是一個解釋器，也是一個運行在操作系統(tǒng)上的程序。我們可以用sys包來控制這一程序運行的許多參數(shù)，比如說Python運行所能占據(jù)的內(nèi)存和CPU，Python所要掃描的路徑等。另一個重要功能是和Python自己的命令行互動，從命令行讀取命令和參數(shù)。

3、random：用于生成隨機數(shù)的庫

Python標準庫中的random函數(shù)，可以生成隨機浮點數(shù)、整數(shù)、字符串，甚至幫助你隨機選擇列表序列中的一個元素，打亂一組數(shù)據(jù)等。

4、math：提供了數(shù)學常數(shù)和數(shù)學函數(shù)

標準庫中，Python定義了一些新的數(shù)字類型，以彌補之前的數(shù)字類型可能的不足。標準庫還包含了random包，用于處理隨機數(shù)相關的功能。math包補充了一些重要的數(shù)學常數(shù)和數(shù)學函數(shù)，比如pi、三角函數(shù)等等。

5、datetime：日期和時間的操作庫

日期和時間的管理并不復雜，但容易犯錯。Python的標準庫中對日期和時間的管理頗為完善，你不僅可以進行日期時間的查詢和變換，還可以對日期時間進行運算。通過這些標準庫，還可以根據(jù)需要控制日期時間輸出的文本格式

python常用函數(shù)

1、complex()

返回一個形如?a+bj?的復數(shù)，傳入?yún)?shù)分為三種情況：

參數(shù)為空時，返回0j；參數(shù)為字符串時，將字符串表達式解釋為復數(shù)形式并返回；參數(shù)為兩個整數(shù)(a,b)時，返回?a+bj；參數(shù)只有一個整數(shù) a 時，虛部 b 默認為0，函數(shù)返回?a+0j。

2、dir()

不提供參數(shù)時，返回當前本地范圍內(nèi)的名稱列表；提供一個參數(shù)時，返回該對象包含的全部屬性。

3、divmod(a,b)

a -- 代表被除數(shù)，整數(shù)或浮點數(shù)；b -- 代表除數(shù)，整數(shù)或浮點數(shù)；根據(jù) 除法運算 計算 a,b 之間的商和余數(shù)，函數(shù)返回一個元組(p,q)?，p 代表商?a//b?，q 代表余數(shù)?a%b。

4、enumerate(iterable,start=0)

iterable -- 一個可迭代對象，列表、元組序列等；start -- 計數(shù)索引值，默認初始為0‘該函數(shù)返回枚舉對象是個迭代器，利用 next() 方法依次返回元素值，每個元素以元組形式存在，包含一個計數(shù)元素(起始為 start )和 iterable 中對應的元素值。

Python的函數(shù)都有哪些

【常見的內(nèi)置函數(shù)】

1、enumerate(iterable,start=0)

是python的內(nèi)置函數(shù)，是枚舉、列舉的意思，對于一個可迭代的(iterable)/可遍歷的對象(如列表、字符串)，enumerate將其組成一個索引序列，利用它可以同時獲得索引和值。

2、zip(*iterables,strict=False)

用于將可迭代的對象作為參數(shù)，將對象中對應的元素打包成一個個元組，然后返回由這些元組組成的列表。如果各個迭代器的元素個數(shù)不一致，則返回列表長度與最短的對象相同，利用*號操作符，可以將元組解壓為列表。

3、filter(function,iterable)

filter是將一個序列進行過濾，返回迭代器的對象，去除不滿足條件的序列。

4、isinstance(object,classinfo)

是用來判斷某一個變量或者是對象是不是屬于某種類型的一個函數(shù)，如果參數(shù)object是classinfo的實例，或者object是classinfo類的子類的一個實例，

返回True。如果object不是一個給定類型的的對象， 則返回結果總是False

5、eval(expression[,globals[,locals]])

用來將字符串str當成有效的表達式來求值并返回計算結果，表達式解析參數(shù)expression并作為Python表達式進行求值(從技術上說是一個條件列表)，采用globals和locals字典作為全局和局部命名空間。

【常用的句式】

1、format字符串格式化

format把字符串當成一個模板，通過傳入的參數(shù)進行格式化，非常實用且強大。

2、連接字符串

常使用+連接兩個字符串。

3、if...else條件語句

Python條件語句是通過一條或多條語句的執(zhí)行結果(True或者False)來決定執(zhí)行的代碼塊。其中if...else語句用來執(zhí)行需要判斷的情形。

4、for...in、while循環(huán)語句

循環(huán)語句就是遍歷一個序列，循環(huán)去執(zhí)行某個操作，Python中的循環(huán)語句有for和while。

5、import導入其他腳本的功能

有時需要使用另一個python文件中的腳本，這其實很簡單，就像使用import關鍵字導入任何模塊一樣。

python基礎:數(shù)據(jù)分析常用包

1. Numpy

Python沒有提供數(shù)組功能，Numpy可以提供數(shù)組支持以及相應的高效處理函數(shù)，是Python數(shù)據(jù)分析的基礎，也是SciPy、Pandas等數(shù)據(jù)處理和科學計算庫最基本的函數(shù)功能庫，且其數(shù)據(jù)類型對Python數(shù)據(jù)分析十分有用。

2. Pandas

Pandas是Python強大、靈活的數(shù)據(jù)分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高級數(shù)據(jù)結構和工具，安裝Pandas可使Python中處理數(shù)據(jù)非?？焖俸秃唵?。

3. SciPy

SciPy是一組專門解決科學計算中各種標準問題域的包的集合，包含的功能有最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、擬合、特殊函數(shù)、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算等，這些對數(shù)據(jù)分析和挖掘十分有用。

4. Matplotlib

Matplotlib是強大的數(shù)據(jù)可視化工具和作圖庫，是主要用于繪制數(shù)據(jù)圖表的Python庫，提供了繪制各類可視化圖形的命令字庫、簡單的接口，可以方便用戶輕松掌握圖形的格式，繪制各類可視化圖形。

5. Scikit-Learn

Scikit-Learn是Python常用的機器學習工具包，提供了完善的機器學習工具箱，支持數(shù)據(jù)預處理、分類、回歸、聚類、預測和模型分析等強大機器學習庫，其依賴于Numpy、Scipy和Matplotlib等。

6. Keras

Keras是深度學習庫，人工神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習模型，基于Theano之上，依賴于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經(jīng)網(wǎng)絡和各種深度學習模型，如語言處理、圖像識別、自編碼器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、遞歸審計網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等。

7. Gensim

Gensim是用來做文本主題模型的庫，常用于處理語言方面的任務，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內(nèi)的多種主題模型算法，支持流式訓練，并提供了諸如相似度計算、信息檢索等一些常用任務的API接口。

8. Scrapy

Scrapy是專門為爬蟲而生的工具，具有URL讀取、HTML解析、存儲數(shù)據(jù)等功能，可以使用Twisted異步網(wǎng)絡庫來處理網(wǎng)絡通訊，架構清晰，且包含了各種中間件接口，可以靈活的完成各種需求。更多python技術，推薦關注老男孩教育。

名稱欄目：python常用包函數(shù) python 算法包
文章出自：http://muchs.cn/article42/docooec.html

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