2021-01-25 11:47发布
10 个库：
TensorFlow
Scikit-Learn
Numpy
Keras
PyTorch
LightGBM
Eli5
SciPy
Theano
Pandas
import 语句
当解释器遇到import语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。
导入模块：
调用符号：
From…import 语句
Python的from语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中。语法如下：
os
os 这个模块特别常用，也特别的好用，主要用bai于进行系统级别的操作，从重新命名、移动文件、删除文件、复制文件…等等，基本上你会对文件做的事，还有对目录(文件夹)的操作，这个模块都能帮助你在程序中做到！
time 和 datetime
这两个模块相辅相成，常常需要在彼此间互相转换，因为常常用到时间戳、格式化的时间字串、及元组等不同类型的软件。他们能做到的事也相当多，基本上只要你需要操作时间，或是运算日期等等，都必须用到他们。
random
random 是在做什么的呢？顾名思义，就是在做跟随机相关操作的模块，这是最常用到的模块，用法非常多，比如生产随机整数、小数，从串列中随机挑选一个物件，甚至是直接打乱串列排序的洗牌动作等等，random 全部都能用几行代码轻松完成。
NumPy
Numpy 是 Python 的一个重要模块，主要用于资料处理上。Numpy 底层以 C 和 Fortran 语言编写，所以能快速操作多重维度的阵列。当 Python 处理庞大资料时，内建的资料型态 list 效能并不理想，而 Numpy 具备平行处理的能力，可以将操作动作一次套用在大型阵列上。此外， Python 其重量级的资料科学相关套件（例如：Pandas、SciPy、Scikit-learn 等）都几乎都是在 Numpy 的基础上。因此学会 Numpy 会为以后学习其他科学相关内容打好坚实的基础。
常用科学计算的另一个重要模块就是 SciPy。SciPy 是一种使用 NumPy 为基础，来做高等数学、统计和许多其它科学任务的模块。它基于NumPy，并扩展了NumPy的功能。SciPy 的主要的数据结构是由 Numpy 实现的多维阵列。这个模块包含了解决线性代数、概率论、积分等等高等。
然而，scipy和numpy 都没有提供绘图函数。它们只是数字处理的工具，能够辅助绘图的模块一会就会推荐。
Pandas 也是一个常用 Python 模块，提供了高阶的资料结构和多种分析工具。它的最大特点是能够将复杂的数据操作，转换成一两个命令。Pandas包含许多用于分组、过滤和组合数据以及时间序列功能的内置函式。
Pandas在前阵子的版本更新中，增加了数百个新特性、并且对bug进行修复以及API更改。这些改进是针对数据分组和排序的能力，让它变得更容易输出，以及支持对自定义的类别(class)进行操作。
Matplotlib
Matplotlib 是一个用于创建二维图表和图形的模块。在它的帮助下，你可以轻松构建不同的图表，从直条图、点状图到坐标图都可以。重点是，很多热门的模块都支持与 Matplotlib 协同工作。
Matplotlib 虽然主要都是用纯Python写的，但是为了在运行时有更高的性能，尤其是在显示大量数据的情况下，里面也大量使用了NumPy。
Bokeh
Bokeh模块透过JavaScript在浏览器中创造出互动式、可伸缩的视觉效果。 它提供了各式各样的视觉化必须的辅助函数，同时也将网页前端的技术细节包装成一个个的 Python 函式与参数供我们调用，让我们不再需要编辑 HTML 与 JavaScript 便能制作网页前端。
TensorFlows
TensorFlow是在 Google大脑中开发的一个用于深度和机器学习的流行框架。它提供了具有多个数据集的人工神经网络一起工作的能力。在最流行的TensorFlow 应用程序中，有对象识别、语音识别等，而且，它的更新速度非常快。
PyTorch是一个大型框架，允许你使用GPU加速进行计算，创建动态计算图，并自动计算梯度。以此为基础，PyTorch 为解决与神经网络相关的应用程序提供了丰富的API。这个模块基于Torch，是一个开源的深度学习库，通过C语言实现。从2017年起进入众人视野，该框架就越来越受欢迎，并吸引了越来越多的数据科学家。
random 是在做什么的呢？顾名思义，就是在做跟随机相关操作的模块，这是最常用到的模块，用法非常多，比如生产随机整数、小数，从串列中随机挑选一个物件，甚至是直接打乱串列排序的洗牌动作等等，random 全部都能用几行代码轻松完成
换行。比如，print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思，'\n'是换行，'\t'是tab，'\\'是，\ 是在编写程序中句子太长百，人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种：（1）非线性时间比较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插入类排序（简单插入排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（二路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间非比较类排序：...
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态，生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
第一种解释：代码中的cnt是count的简称，一种电脑计算机内部的数学函数的名字，在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数；在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是...
head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下
最多设置5个标签!
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10 个库：
TensorFlow
Scikit-Learn
Numpy
Keras
PyTorch
LightGBM
Eli5
SciPy
Theano
Pandas
import 语句
当解释器遇到import语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。
导入模块：
调用符号：
From…import 语句
Python的from语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中。语法如下：
os
os 这个模块特别常用，也特别的好用，主要用bai于进行系统级别的操作，从重新命名、移动文件、删除文件、复制文件…等等，基本上你会对文件做的事，还有对目录(文件夹)的操作，这个模块都能帮助你在程序中做到！
time 和 datetime
这两个模块相辅相成，常常需要在彼此间互相转换，因为常常用到时间戳、格式化的时间字串、及元组等不同类型的软件。他们能做到的事也相当多，基本上只要你需要操作时间，或是运算日期等等，都必须用到他们。
random
random 是在做什么的呢？顾名思义，就是在做跟随机相关操作的模块，这是最常用到的模块，用法非常多，比如生产随机整数、小数，从串列中随机挑选一个物件，甚至是直接打乱串列排序的洗牌动作等等，random 全部都能用几行代码轻松完成。
NumPy
Numpy 是 Python 的一个重要模块，主要用于资料处理上。Numpy 底层以 C 和 Fortran 语言编写，所以能快速操作多重维度的阵列。当 Python 处理庞大资料时，内建的资料型态 list 效能并不理想，而 Numpy 具备平行处理的能力，可以将操作动作一次套用在大型阵列上。此外， Python 其重量级的资料科学相关套件（例如：Pandas、SciPy、Scikit-learn 等）都几乎都是在 Numpy 的基础上。因此学会 Numpy 会为以后学习其他科学相关内容打好坚实的基础。
SciPy
常用科学计算的另一个重要模块就是 SciPy。SciPy 是一种使用 NumPy 为基础，来做高等数学、统计和许多其它科学任务的模块。它基于NumPy，并扩展了NumPy的功能。SciPy 的主要的数据结构是由 Numpy 实现的多维阵列。这个模块包含了解决线性代数、概率论、积分等等高等。
然而，scipy和numpy 都没有提供绘图函数。它们只是数字处理的工具，能够辅助绘图的模块一会就会推荐。
Pandas
Pandas 也是一个常用 Python 模块，提供了高阶的资料结构和多种分析工具。它的最大特点是能够将复杂的数据操作，转换成一两个命令。Pandas包含许多用于分组、过滤和组合数据以及时间序列功能的内置函式。
Pandas在前阵子的版本更新中，增加了数百个新特性、并且对bug进行修复以及API更改。这些改进是针对数据分组和排序的能力，让它变得更容易输出，以及支持对自定义的类别(class)进行操作。
Matplotlib
Matplotlib 是一个用于创建二维图表和图形的模块。在它的帮助下，你可以轻松构建不同的图表，从直条图、点状图到坐标图都可以。重点是，很多热门的模块都支持与 Matplotlib 协同工作。
Matplotlib 虽然主要都是用纯Python写的，但是为了在运行时有更高的性能，尤其是在显示大量数据的情况下，里面也大量使用了NumPy。
Bokeh
Bokeh模块透过JavaScript在浏览器中创造出互动式、可伸缩的视觉效果。 它提供了各式各样的视觉化必须的辅助函数，同时也将网页前端的技术细节包装成一个个的 Python 函式与参数供我们调用，让我们不再需要编辑 HTML 与 JavaScript 便能制作网页前端。
TensorFlows
TensorFlow是在 Google大脑中开发的一个用于深度和机器学习的流行框架。它提供了具有多个数据集的人工神经网络一起工作的能力。在最流行的TensorFlow 应用程序中，有对象识别、语音识别等，而且，它的更新速度非常快。
PyTorch
PyTorch是一个大型框架，允许你使用GPU加速进行计算，创建动态计算图，并自动计算梯度。以此为基础，PyTorch 为解决与神经网络相关的应用程序提供了丰富的API。这个模块基于Torch，是一个开源的深度学习库，通过C语言实现。从2017年起进入众人视野，该框架就越来越受欢迎，并吸引了越来越多的数据科学家。
random 是在做什么的呢？顾名思义，就是在做跟随机相关操作的模块，这是最常用到的模块，用法非常多，比如生产随机整数、小数，从串列中随机挑选一个物件，甚至是直接打乱串列排序的洗牌动作等等，random 全部都能用几行代码轻松完成
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换行。比如，print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思，'\n'是换行，'\t'是tab，'\\'是，\ 是在编写程序中句子太长百，人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种：（1）非线性时间比较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插入类排序（简单插入排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（二路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间非比较类排序：...
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态，生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
第一种解释：代码中的cnt是count的简称，一种电脑计算机内部的数学函数的名字，在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数；在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是...
head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下