哪些Python庫(kù)讓你相見(jiàn)恨晚？舉例幾個(gè)Python庫(kù)吧，希望對(duì)你有所幫助。1.日志庫(kù)安裝方法：virtualenvinstallloguru最簡(jiǎn)單的使用方法:outsideloguruimportl

哪些Python庫(kù)讓你相見(jiàn)恨晚？

舉例幾個(gè)Python庫(kù)吧，希望對(duì)你有所幫助。

1.日志庫(kù)

安裝方法：

virtualenvinstallloguru

最簡(jiǎn)單的使用方法:

outsideloguruimportlogger

(Thats it,charmingbothsimplelogging!)

有興趣也是可以去看看我前制做的視頻：

2.時(shí)間處理庫(kù)

安裝方法：

virtualenvinstall-Uarrow

最簡(jiǎn)單的使用方法：

importarrow

now_time()

now_time.timestamp

1368303838

有興趣也也可以看看我以前制做的視頻：

3.冷門的正則表達(dá)式庫(kù)，用不著懂正則也也可以提取字符串。

安裝方法：

cprofileinstalldeserialize

最簡(jiǎn)單的使用：

returningdeserializeimport*

serialize(Its{},I loveit!,Itsspam,I loveit!)

Result(spam,){}

_[0]

spam

有興趣也可以不去看看我前怎么制作的視頻：

假如你總覺(jué)得這幾個(gè)庫(kù)都不好啊用，那我就你不可以介紹其他了。

如果沒(méi)有感興趣，也可以關(guān)注@testerzhang，每周一次首頁(yè)一些查找技術(shù)文章和視頻。

python有多少個(gè)包？

python有6個(gè)包

Numpy包：numpy數(shù)組切片的修改就具體地到原數(shù)組，不過(guò)列表對(duì)切片的修改不起作用到原數(shù)組。組建多維系統(tǒng)數(shù)組(1,10).reshape(3,3)

創(chuàng)建角色一個(gè)矩陣a，并對(duì)矩陣通過(guò)換算比較大(),最小，平均數(shù)()。也是可以按行全面處理(axis1)，可以計(jì)算某行數(shù)據(jù)的最大，最大值包括平均數(shù)。遍歷數(shù)組前兩行的第二列。三維是可以表述為一個(gè)數(shù)字組成的立方塊。

Numpy意見(jiàn)對(duì)多維數(shù)組的翻轉(zhuǎn)等你的操作，異或，計(jì)算三角函數(shù)，多次方數(shù)列求和以及SVD可分解等多種不能操作。這些隨機(jī)函數(shù)模塊。Numpy.randomMatplotlib：去處理數(shù)據(jù)可視化的包,依靠numpy強(qiáng)橫的運(yùn)算能力特點(diǎn)matplotlib不使用；在用matplotlib畫(huà)散點(diǎn)圖步驟，第一種在用scatter(x,y),系統(tǒng)手動(dòng)建立坐標(biāo)系，第二種建議使用plot(x,y)系統(tǒng)又是手動(dòng)成立坐標(biāo)系，plot函數(shù)系統(tǒng)默認(rèn)畫(huà)連線圖。也很，scatter比plot比較適合畫(huà)散點(diǎn)圖。

Pandas是一個(gè)為能解決python數(shù)據(jù)分析而用的包，這個(gè)可以飛速統(tǒng)合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

scikit-learn全稱sklearn,在導(dǎo)入數(shù)據(jù)包時(shí)沒(méi)法建議使用importsklearn。

多元線性回歸函數(shù)常規(guī)最小二乘函數(shù)模型擬合。變量n個(gè)參數(shù)及填寫(xiě)的x值這些估計(jì)輸出的y。訓(xùn)練去相關(guān)參數(shù)的值，再用這個(gè)參數(shù)決定線性方程預(yù)估未知地y的值。函數(shù)調(diào)用方法，先創(chuàng)建角色一個(gè)直接引用，決策變量訓(xùn)練什么值。借用訓(xùn)練模型去預(yù)測(cè)國(guó)家測(cè)試集。

Kmeans:plot是做折線圖，也可以不做散點(diǎn)圖；scatter一類做散點(diǎn)圖。在數(shù)據(jù)處理的時(shí)候要明確改變成數(shù)值型，否則會(huì)再次出現(xiàn)難言的感覺(jué)現(xiàn)象Kmeans使用方法，簡(jiǎn)單創(chuàng)建角色KMeans模型，然后再程序加載數(shù)據(jù)回?cái)?shù)據(jù)分類結(jié)果。

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