Redmi Buds 4開箱簡評：才199還有降噪 可以無腦入
在上個月舉辦的Redmi Note11T Pro系列新機(jī)發(fā)布會上，除了兩款手機(jī)新品之外，Redmi還帶來了兩款TWS真無線藍(lán)牙耳機(jī)產(chǎn)品，Redmi Buds 4和Redmi Buds 4 Pro，此前我們在Redmi Note11T
在當(dāng)今的軟件開發(fā)世界中，Python已經(jīng)成為了一種無可替代的編程語言。它的簡潔、易讀易寫的語法以及豐富的庫使得Python成為了眾多開發(fā)者的首選。在Python的世界里，有許多神奇的庫可以大大提升開發(fā)效率，本文將帶你探索其中的5個神奇庫，讓你的編程之旅更加高效、輕松、愉快！
UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一種強(qiáng)大的非線性降維算法，能夠?qū)⒏呔S數(shù)據(jù)映射到低維空間，為數(shù)據(jù)可視化和分析提供了極大的便利。在Python中，UMAP算法的Python實(shí)現(xiàn)庫為開發(fā)者提供了實(shí)現(xiàn)該算法的便捷途徑，為數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者們提供了強(qiáng)大的工具，使得他們能夠更好地理解和分析復(fù)雜的高維數(shù)據(jù)。
(1) 安裝
首先，您需要安裝UMAP庫，可以使用pip命令進(jìn)行安裝：
pip install umap-learn(2) 使用示例
如下代碼是使用UMAP算法對鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維并可視化。首先，通過load_iris方法加載鳶尾花數(shù)據(jù)集，然后使用UMAP模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。最后，利用matplotlib庫繪制降維后的數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖，并根據(jù)鳶尾花的類別進(jìn)行著色，以便于觀察數(shù)據(jù)的聚類情況。
import umapfrom sklearn.datasets import load_irisimport matplotlib.pyplot as pltdata = load_iris()X = data.datay = data.targetumap_model = umap.UMAP(n_neighbors=10, min_dist=0.1, n_components=2,random_state=2023)umap_result = umap_model.fit_transform(X)plt.scatter(umap_result[:, 0], umap_result[:, 1], c=y, cmap='viridis')plt.title('UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)')plt.xlabel('Component 1')plt.ylabel('Component 2')# plt.colorbar()plt.show()
folium是一個用于創(chuàng)建交互式地圖的 Python 庫。它基于Leaflet.js構(gòu)建，可以幫助用戶輕松地在 Web 應(yīng)用程序中集成地圖可視化。Folium 提供了豐富的地圖定制選項(xiàng)，包括標(biāo)記、彈出窗口、熱力圖等功能，使得用戶可以靈活地展示地理空間數(shù)據(jù)。無論是用于數(shù)據(jù)分析、可視化還是 Web 應(yīng)用程序開發(fā)，F(xiàn)olium 都是一個強(qiáng)大而靈活的工具，為 Python 用戶提供了創(chuàng)建交互式地圖可視化的便利途徑。
(1) 安裝
pip install folium(2) 示例代碼
如下代碼使用 Folium 庫創(chuàng)建了一個簡單的地圖，并將全球各國的政治邊界以 GeoJSON 的形式添加到地圖上。接著將地圖保存為名為 footprint.html 的 HTML 文件。打開該文件，你將看到一個交互式地圖，其中包含了全球各國的政治邊界信息。
import foliumpolitical_countries_url = ( "http://geojson.xyz/naturalearth-3.3.0/ne_50m_admin_0_countries.geojson")m = folium.Map(location=(30, 10), zoom_start=3, tiles="cartodb positron")folium.GeoJson(political_countries_url).add_to(m)m.save("footprint.html")numexpr 是一個用于在 NumPy 數(shù)組上進(jìn)行快速數(shù)值表達(dá)式計(jì)算的庫。它使用了CPU的并行計(jì)算能力和緩存優(yōu)化，能夠在不需要創(chuàng)建臨時數(shù)組的情況下，快速地對數(shù)組進(jìn)行元素級運(yùn)算。Numexpr可以顯著提高數(shù)值計(jì)算的速度，特別是當(dāng)需要處理大型數(shù)組時，它的性能優(yōu)勢更加明顯。
(1) 安裝
pip install numexpr(2) 示例代碼
import numpy as npimport numexpr as ne# 創(chuàng)建兩個隨機(jī)的大型 NumPy 數(shù)組a = np.random.rand(1000000)b = np.random.rand(1000000)# 使用 Numexpr 計(jì)算表達(dá)式c = ne.evaluate('a + b')print(c)sviewgui是一個基于PyQt的GUI，無需寫大量代碼，只需動動鼠標(biāo)就可以實(shí)現(xiàn)csv文件或Pandas的DataFrame的數(shù)據(jù)可視化。
(1) 安裝
pip install sviewgui(2) 示例代碼
如下代碼可以看出，sviewgui模塊用法超級簡單，它只有一個函數(shù) buildGUI()。
from sviewgui import sview as svsv.buildGUI()運(yùn)行如上代碼即可啟動GUI，啟動之后如下圖所示。
再導(dǎo)入csv文件，點(diǎn)擊draw按鈕，數(shù)據(jù)可視化效果如右圖。
此方法可以傳入零個或一個參數(shù)，您也可以使用csv文件的文件路徑或pandas的DataFrame對象作為參數(shù)，再打開GUI。這里以Iris數(shù)據(jù)集為例，代碼如下：
import pandas as pdfrom sklearn import datasets# sviewGUIfrom sviewgui import sview as sv#加載iris數(shù)據(jù)iris = datasets.load_iris()#創(chuàng)建DataFrame對象df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)df['target'] = iris.target_names[iris.target]#DataFrame存入csv文件SAVE_PATH = 'iris.csv'df.to_csv(SAVE_PATH) # save as CSV# build GUI with the filepathsv.buildGUI(SAVE_PATH) # build GUI with pandas' DataFrame objectsv.buildGUI(df)
Pynlpir是一個非常優(yōu)秀的 Python 中文自然語言處理庫。它提供了一系列功能，包括分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識別等。Pynlpir的安裝和使用相對簡單，可以通過pip包管理器進(jìn)行安裝。通過導(dǎo)入Pynlpir庫，你可以輕松地在Python代碼中調(diào)用相關(guān)函數(shù)進(jìn)行中文文本處理。
(1) 安裝
pip install pynlpir(2) 示例代碼
如下是使用Pynlpir進(jìn)行中文文本分詞的示例代碼：
import pynlpir# 輸入文本進(jìn)行分詞text = "這是一段中文文本，我們使用pynlpir進(jìn)行分詞"result = pynlpir.segment(text)print(result)執(zhí)行結(jié)果如下：
[('這是', 'r'), ('一', 'm'), ('段', 'q'), ('中文', 'nz'), ('文本', 'n'),('，', 'w'), ('我們', 'r'), ('使用', 'v'), ('pynlpir', 'nz'), ('進(jìn)行', 'v'),('分詞', 'n')]本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-26-37658-0.html探索 Python 編程世界：五個神奇庫助力提升開發(fā)效率
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