Pandas 是 Python 中最流行的數據操作和分析庫之一。它提供了一個強大的數據結構,稱為 DataFrame,它允許你輕松存儲和操作結構化數據。
import pandas as pd# Create a DataFramedata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Occupation': ['Engineer', 'Teacher', 'Designer']}df = pd.DataFrame(data)print(df)
NumPy 是 Python 中科學計算的基礎庫。它提供對大型多維數組和矩陣的支持,以及對這些數組進行操作的數學函數集合。
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(arr)
Matplotlib 是一個繪圖庫,允許你創建各種類型的繪圖,包括線圖、條形圖、直方圖和散點圖。
import matplotlib.pyplot as plt# Create a line plotx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [1, 4, 9, 16, 25]plt.plot(x, y)plt.show()
Requests
Requests 是一個用于在 Python 中發出 HTTP 請求的庫。它簡化了發送 HTTP 請求和處理響應的過程。
import requests# Send a GET requestresponse = requests.get('https://www.example.com')print(response.text)
BeautifulSoup 是一個用于解析 HTML 和 XML 文檔的庫。它可以輕松地從網頁中提取數據并導航文檔樹結構。
from bs4 import BeautifulSoup# Parse an HTML documenthtml = '<html><body><h1>Example</h1></body></html>'soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')print(soup.h1.text)
SQLAlchemy 是 Python 的對象關系映射 (ORM) 庫。它提供了一種使用 Python 對象與數據庫交互的方式,使得管理數據庫操作變得更加容易。
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, Stringfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy.orm import sessionmaker# Define a database modelBase = declarative_base()class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String)# Create a database sessionengine = create_engine('sqlite:///example.db')Session = sessionmaker(bind=engine)session = Session()# Add a new useruser = User(name='Alice')session.add(user)session.commit()# Query the users tableusers = session.query(User).all()for user in users: print(user.name)
Scikit-learn 是 Python 中的機器學習庫。它提供了一系列用于數據挖掘、數據分析和預測建模的算法和工具。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.datasets import load_iris# Load the Iris datasetdata = load_iris()# Train a random forest classifierclassifier = RandomForestClassifier()classifier.fit(data.data, data.target)# Make predictionspredictions = classifier.predict([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [6.2, 2.9, 4.3, 1.3]])print(predictions)
TensorFlow 是一個用于數值計算和機器學習的庫。它為構建和訓練各種類型的機器學習模型提供了靈活的框架。
import tensorflow as tf# Create a TensorFlow constanta = tf.constant(1)b = tf.constant(2)# Perform a computationc = tf.add(a, b)# Run the computationwith tf.Session() as sess: result = sess.run(c) print(result)
Django 是 Python 的高級 Web 框架。它提供了一種干凈、高效的方式來構建 Web 應用程序、處理 URL 路由、數據庫管理和表單處理等任務。
from django.urls import pathfrom django.http import HttpResponse# Define a viewdef hello(request): return HttpResponse('Hello, World!')# Define URLsurlpatterns = [ path('hello/', hello),]# Configure and run the Django applicationfrom django.core.wsgi import get_wsgi_applicationapplication = get_wsgi_application()
Pytest 是 Python 的測試框架。它簡化了編寫測試的過程,并提供了強大的功能,例如測試發現、測試參數化和固定裝置。
import pytest# Define a test functiondef test_addition(): result = 1 + 2 assert result == 3# Run the testspytest.main()
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