Python已經成為最流行的程序設計語言之一。自2004年以來,python的使用率呈線性zeng長。Python2于2000年10月16日發布,穩定版為Python2.7。Python3于2008年12月3日發布,與Python2不完全兼容。2011年1月,它被TIOBE編程語言列表評為2010年度語言。下面就讓小編來為大家介紹python十大必學模塊是什么?
python十大必學模塊是什么?
python十大必學模塊是什么?
1,os
os 這個模塊特別常用,也特別的好用,主要用于進行系統級別的操作,從重新命名、移動文件、刪除文件、復制文件…等等,基本上你會對文件做的事,還有對目錄(文件夾)的操作,這個模塊都能幫助你在程序中做到!
2,time 和 datetime
這兩個模塊相輔相成,常常需要在彼此間互相轉換,因為常常用到時間戳、格式化的時間字串、及元組等不同類型的軟件。他們能做到的事也相當多,基本上只要你需要操作時間,或是運算日期等等,都必須用到他們。
3,random
random 是在做什么的呢?顧名思義,就是在做跟隨機相關操作的模塊,這是最常用到的模塊,用法非常多,比如生產隨機整數、小數,從串列中隨機挑選一個物件,甚至是直接打亂串列排序的洗牌動作等等,random 全部都能用幾行代碼輕松完成。
4,NumPy
Numpy 是 Python 的一個重要模塊,主要用于資料處理上。Numpy 底層以 C 和 Fortran 語言編寫,所以能快速操作多重維度的陣列。當 Python 處理龐大資料時,內建的資料型態 list 效能并不理想,而 Numpy 具備平行處理的能力,可以將操作動作一次套用在大型陣列上。此外, Python 其重量級的資料科學相關套件(例如:Pandas、SciPy、Scikit-learn 等)都幾乎都是在 Numpy 的基礎上。因此學會 Numpy 會為以后學習其他科學相關內容打好堅實的基礎。
5,SciPy
常用科學計算的另一個重要模塊就是 SciPy。SciPy 是一種使用 NumPy 為基礎,來做高等數學、統計和許多其它科學任務的模塊。它基于NumPy,并擴展了NumPy的功能。SciPy 的主要的數據結構是由 Numpy 實現的多維陣列。這個模塊包含了解決線性代數、概率論、積分等等高等。
然而,scipy和numpy 都沒有提供繪圖函數。它們只是數字處理的工具,能夠輔助繪圖的模塊一會就會推薦。
6,Pandas
Pandas 也是一個常用 Python 模塊,提供了高階的資料結構和多種分析工具。它的最大特點是能夠將復雜的數據操作,轉換成一兩個命令。Pandas包含許多用于分組、過濾和組合數據以及時間序列功能的內置函式。
Pandas在前陣子的版本更新中,增加了數百個新特性、并且對bug進行修復以及API更改。這些改進是針對數據分組和排序的能力,讓它變得更容易輸出,以及支持對自定義的類別(class)進行操作。
7,Matplotlib
Matplotlib 是一個用于創建二維圖表和圖形的模塊。在它的幫助下,你可以輕松構建不同的圖表,從直條圖、點狀圖到坐標圖都可以。重點是,很多熱門的模塊都支持與 Matplotlib 協同工作。
Matplotlib 雖然主要都是用純Python寫的,但是為了在運行時有更高的性能,尤其是在顯示大量數據的情況下,里面也大量使用了NumPy。
8,Bokeh
Bokeh模塊透過JavaScript在瀏覽器中創造出互動式、可伸縮的視覺效果。 它提供了各式各樣的視覺化必須的輔助函數,同時也將網頁前端的技術細節包裝成一個個的 Python 函式與參數供我們調用,讓我們不再需要編輯 HTML 與 JavaScript 便能制作網頁前端。
9,TensorFlows
TensorFlow是在 Google大腦中開發的一個用于深度和機器學習的流行框架。它提供了具有多個數據集的人工神經網絡一起工作的能力。在最流行的TensorFlow 應用程序中,有對象識別、語音識別等,而且,它的更新速度非常快。
10,PyTorch
PyTorch是一個大型框架,允許你使用GPU加速進行計算,創建動態計算圖,并自動計算梯度。以此為基礎,PyTorch 為解決與神經網絡相關的應用程序提供了豐富的API。這個模塊基于Torch,是一個開源的深度學習庫,通過C語言實現。從2017年起進入眾人視野,該框架就越來越受歡迎,并吸引了越來越多的數據科學家。
Python提供了高效的高級數據結構,還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型,以及解釋型語言的本質,使它成為多數平臺上寫腳本和快速開發應用的編程語言,隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加,逐漸被用于獨立的、大型項目的開發。以上就是小編為大家分享的python十大必學模塊是什么?
[免責聲明]
文章標題: python十大必學模塊是什么?
文章內容為網站編輯整理發布,僅供學習與參考,不代表本網站贊同其觀點和對其真實性負責。如涉及作品內容、版權和其它問題,請及時溝通。發送郵件至36dianping@36kr.com,我們會在3個工作日內處理。