2020-11-02 11:37发布
java.lang.*
java.util.*
java.io.*
java.net.*
java.sql.*
1、Numpy(数值运算库)2、Scipy(科学计算库)3、Matplotlib(基础可视化库)4、Pandas(数据处理库)5、Seaborn(高级可视化库)6、Scikit-learn(流行的机器学习库)
1、Urllib3
下载次数:8.93 亿,Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端
2、Six
下载次数:7.32 亿,six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。
3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
这里,把相关的几个项目列在一起:
botocore(#3,6.6 亿次下载)
s3transfer(#7,5.84 亿次下载)
awscli(#17,3.94 亿次下载)
boto3(#22,3.29 亿次下载)
Botocore是 AWS 的底层接口。
4、Pip
下载次数:6.27 亿我想,你们大多数人都知道并且很喜欢 pip,它是 Python 的包安装器。
5、Python-dateutil
下载次数:6.17 亿,python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。
6、Requests
下载次数:6.11 亿,Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。
8、Certifi
下载次数:5.52 亿,近年来,几乎所有网站都转向 SSL,你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。
9、Idna
下载次数:5.27 亿,根据其 PyPI 页面,idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名(IDNA)协议的支持。”
10、PyYAML
下载次数:5.25 亿,YAML是一种数据序列化格式。它
11、Pyasn1
下载次数:5.12 亿,像上面的IDNA一样,这个项目也非常有用:ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码(X.208)的纯 Python 实现。
12、Docutils
下载次数:5.08 亿,Docutils是一个模块化系统,用来将纯文本文档处理为很多有用的格式,例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。
13、Chardet
下载次数:5.01 亿,你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。
14、RSA
下载次数:4.92 亿,rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。
15、Jmespath
下载次数:4.73 亿,在 Python 中用 JSON 非常容易,因为它在 Python 字典上的映射非常好。对
16、Setuptools
下载次数:4.01 亿,它是用于创建 Python 包的工具。
18、Pytz
下载次数:3.94 亿次,像dateutils(#5)一样,这个库可帮助你处理日期和时间。
19、Futures
下载次数:3.89 亿,从 Python 3.2 开始,python 提供current.futures模块,可帮助你实现异步执行。
20、Colorama
下载次数:3.7 亿,使用 Colorama,你可以为终端添加一些颜色:
21、Simplejson
下载次数:3.41 亿,原生的json模块有什么问题,才需要这种高级替代方案呢?并没有!实际上,Python 的json就是simplejson。
Python常用包
1、Numpy(数值运算库)
2、Scipy(科学计算库)
3、Matplotlib(基础可视化库)
4、Pandas(数据处理库)
5、Seaborn(高级可视化库)
6、Scikit-learn(流行的机器学习库)
各自作用
1、Numpy是最为流行的机器学习和数据科学包,Numpy包支持在多维数据上的数学运算,提供数据结构以及相应高效的处理函数,很多更高级的扩展库(包括Scipy、Matplotlib、Pandas等库)都依赖于Numpy库;
2、Scipy包用于科学计算,提供矩阵支持,以及矩阵相关的数值计算模块,其功能包含有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、信号处理和图像处理以及其他科学工程中常用的计算;
3、Pandas用于管理数据集,强大、灵活的数据分析和探索工具,其带有丰富的数据处理函数,支持序列分析功能,支持灵活处理缺失数据等;
● Pandas基本的数据结构是Series和DataFrame;
● Series就是序列,类似一维数组;
● DataFrame相当于一张二维的表格,类似二维数组,它的每一列都是一个Series;
● 为了定位Series中的元素,Pandas提供了Index对象,每个Series都会带有一个对应的Index,用来标记不用的元素;
● DataFrame相当于多个带有同样Index的Series的组合(本质是Series的容器);
4、Matplotlib库用于数据可视化,强大的数据可视化工具以及作图库,其主要用于二维绘图,也可以进行简单的三维绘图;
5、Seaborn库是基于Matplotlib的高级可视化库;
6、Sklearn库包含大量机器学习算法的实现,其提供了完善的机器学习工具箱,支持预处理、回归、分类、聚类、降维、预测和模型分析等强大的机器学习库,近乎一半的机器学习和数据科学项目使用该包。
Python常用包1、Numpy(数值运算库)2、Scipy(科学计算库)3、Matplotlib(基础可视化库)4、Pandas(数据处理库)5、Seaborn(高级可视化库)6、Scikit-learn(流行的机器学习库)
1、Numpy 作用:数值运算库2、Scipy 作用:科学计算库3、Matplotlib 作用:基础可视化库4、Pandas 作用:数据处理库5、Seaborn 作用:高级可视化库6、Scikit-learn 作用:流行的机器学习库
可以试下在cmd命令行执行,编辑器中对turtle的支持度不是很好。
人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来,直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义,现实世界中实际要...
代理ip网址http://www.goubanjia.com/http://www.ip181.com/https://www.kuaidaili.com/python 环境安装requests库安装bs4库proxies设置代理服务器地址proxies = {'http': 'http://61.155.164.110:3128'}http://www.goub......
要求:用户正确输入用户名和密码便成功登陆,分别有三次机会输入用户名和密码,超过3次便锁定分析:用两个while循环即可,代码如下:user_name = Brettpassword = 1314i = 0n = 0Is_exit = False #进入循环标志while not Is_exit:User_name = input(please ...
MacOS设置环境变量path的完全总结 一、MacOS加载bash shell 环境变量的加载顺序 mac 一般使用bash作为默认shell,Mac系统的环境变量,加载顺序为:1、系统级别的/etc/profile ...
当你运行代码的时候,需要你指定闹钟的时间,然后闹钟就会在指定的时间想起来。电脑pytho加载time模块,获取此时此刻的时间:import timet = time.localtime()print(t)时间是以字典的形式出现的。从字典里面提取时间信息:now = time.strftime(%H %M, t).spli...
在几千条数据中有正负数,筛选出同一供应商下正负数相加为零的数据,正负数相加有可能为一正一负相加为零,也有可能是一正多负,也有可能一负多正,总体是将可以所有正负数相加为零的数据标注颜色出来。excel论坛上说计算量太 ...可以用pandas来处理...
import sqlite3p = sqlite3.connect(file:memDB1?mode=memory&cache=shared, uri=True)p.execute('CREATE TABLE tbTest (fld1, fld2)')p.execute(INSERT INTO tbTest VALUES ('fld1', 'fld2'...
Python虽然是解释型语言,但从设计之初就已经是一门面向对象的语言,对于Python来说一切皆为对象。正因为如此,在Python中创建一个类和对象是很容易的,当然如果习惯面向过程或者函数的写法也是可以的,Python并不做硬性的限制。...
什么是任务 一个电脑运行这的软件 什么是多任务 电脑同时运行着的多个软件 多任务原理 时间片的轮转 并行与并发 并发:假的多任务,多个任务共用一个核 ...
Try...except... 假如,我们已经知道这种类型的错误,那么就可以通过一个异常扑捉来扑捉这个错误。我们可以通过try...except 来接收这个错误。打开文件写入:try: open(abc.txt,'r')except IOError: pass再来运行程序就会看不到任...
Python用异常对象 (exception object)来表示异常情况。遇到错误后,会引发异常。如果异常对象并未被处理或捕捉,程序就会用所谓的 回溯 (traceback, 一种错误信息)终止执行。
1.try…except…结构在Python异常处理结构中try…except…结构使用最为频繁,其中try子句中代码块为可能引发异常的语句,except子句用来捕获相应的异常。也可以解释为,当try子句代码块执行异常并且被except子句捕获,则执行except子句的代码块2.try…excep…...
面向对象和面向过程的区别:a.面向过程: 1)根据业务逻辑从上到下写代码 2)开发思路是将数据和函数按照执行的逻辑顺序组织在一起 3)分开考虑数据与函数 定义性文字: 面向对象编程(Object Oriented Programming-OOP) 是一种解决软件复用的...
NameVersionDescriptionPython3.3.3Python programming language with standard libraryPython 标准库astroid1.0.1Rebuild a new abstract syntax tree from Python's ast (required for pylint)colorama0.2.7Cross...
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java.lang.*
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java.io.*
java.net.*
java.sql.*
1、Numpy(数值运算库)
2、Scipy(科学计算库)
3、Matplotlib(基础可视化库)
4、Pandas(数据处理库)
5、Seaborn(高级可视化库)
6、Scikit-learn(流行的机器学习库)
1、Urllib3
下载次数:8.93 亿,Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端
2、Six
下载次数:7.32 亿,six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。
3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
这里,把相关的几个项目列在一起:
botocore(#3,6.6 亿次下载)
s3transfer(#7,5.84 亿次下载)
awscli(#17,3.94 亿次下载)
boto3(#22,3.29 亿次下载)
Botocore是 AWS 的底层接口。
4、Pip
下载次数:6.27 亿我想,你们大多数人都知道并且很喜欢 pip,它是 Python 的包安装器。
5、Python-dateutil
下载次数:6.17 亿,python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。
6、Requests
下载次数:6.11 亿,Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。
8、Certifi
下载次数:5.52 亿,近年来,几乎所有网站都转向 SSL,你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。
9、Idna
下载次数:5.27 亿,根据其 PyPI 页面,idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名(IDNA)协议的支持。”
10、PyYAML
下载次数:5.25 亿,YAML是一种数据序列化格式。它
11、Pyasn1
下载次数:5.12 亿,像上面的IDNA一样,这个项目也非常有用:ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码(X.208)的纯 Python 实现。
12、Docutils
下载次数:5.08 亿,Docutils是一个模块化系统,用来将纯文本文档处理为很多有用的格式,例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。
13、Chardet
下载次数:5.01 亿,你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。
14、RSA
下载次数:4.92 亿,rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。
15、Jmespath
下载次数:4.73 亿,在 Python 中用 JSON 非常容易,因为它在 Python 字典上的映射非常好。对
16、Setuptools
下载次数:4.01 亿,它是用于创建 Python 包的工具。
18、Pytz
下载次数:3.94 亿次,像dateutils(#5)一样,这个库可帮助你处理日期和时间。
19、Futures
下载次数:3.89 亿,从 Python 3.2 开始,python 提供current.futures模块,可帮助你实现异步执行。
20、Colorama
下载次数:3.7 亿,使用 Colorama,你可以为终端添加一些颜色:
21、Simplejson
下载次数:3.41 亿,原生的json模块有什么问题,才需要这种高级替代方案呢?并没有!实际上,Python 的json就是simplejson。
Python常用包
1、Numpy(数值运算库)
2、Scipy(科学计算库)
3、Matplotlib(基础可视化库)
4、Pandas(数据处理库)
5、Seaborn(高级可视化库)
6、Scikit-learn(流行的机器学习库)
Python常用包
1、Numpy(数值运算库)
2、Scipy(科学计算库)
3、Matplotlib(基础可视化库)
4、Pandas(数据处理库)
5、Seaborn(高级可视化库)
6、Scikit-learn(流行的机器学习库)
各自作用
1、Numpy是最为流行的机器学习和数据科学包,Numpy包支持在多维数据上的数学运算,提供数据结构以及相应高效的处理函数,很多更高级的扩展库(包括Scipy、Matplotlib、Pandas等库)都依赖于Numpy库;
2、Scipy包用于科学计算,提供矩阵支持,以及矩阵相关的数值计算模块,其功能包含有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、信号处理和图像处理以及其他科学工程中常用的计算;
3、Pandas用于管理数据集,强大、灵活的数据分析和探索工具,其带有丰富的数据处理函数,支持序列分析功能,支持灵活处理缺失数据等;
● Pandas基本的数据结构是Series和DataFrame;
● Series就是序列,类似一维数组;
● DataFrame相当于一张二维的表格,类似二维数组,它的每一列都是一个Series;
● 为了定位Series中的元素,Pandas提供了Index对象,每个Series都会带有一个对应的Index,用来标记不用的元素;
● DataFrame相当于多个带有同样Index的Series的组合(本质是Series的容器);
4、Matplotlib库用于数据可视化,强大的数据可视化工具以及作图库,其主要用于二维绘图,也可以进行简单的三维绘图;
5、Seaborn库是基于Matplotlib的高级可视化库;
6、Sklearn库包含大量机器学习算法的实现,其提供了完善的机器学习工具箱,支持预处理、回归、分类、聚类、降维、预测和模型分析等强大的机器学习库,近乎一半的机器学习和数据科学项目使用该包。
Python常用包
1、Numpy(数值运算库)
2、Scipy(科学计算库)
3、Matplotlib(基础可视化库)
4、Pandas(数据处理库)
5、Seaborn(高级可视化库)
6、Scikit-learn(流行的机器学习库)
1、Numpy 作用:数值运算库
2、Scipy 作用:科学计算库
3、Matplotlib 作用:基础可视化库
4、Pandas 作用:数据处理库
5、Seaborn 作用:高级可视化库
6、Scikit-learn 作用:流行的机器学习库
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代理ip网址http://www.goubanjia.com/http://www.ip181.com/https://www.kuaidaili.com/python 环境安装requests库安装bs4库proxies设置代理服务器地址proxies = {'http': 'http://61.155.164.110:3128'}http://www.goub......
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