Python中数据模块化你不容错过的库!
Scikit Learn 在沉溺于“深度学习”之前，所有人都应当从使用Scikit Learn来开启自己的机器学习之旅。
Python中用于数据可视化的库有多个，其中最常用的是Matplotlib和Seaborn。拓展知识：Matplotlib是一个基础的数据可视化库，它提供了大量的绘图函数和工具，可以绘制各种静态、动态、交互式的图表和图形。
Matplotlib：Matplotlib是一个非常流行的Python数据可视化库，它支持各种图表类型，如线图、柱状图、散点图、饼图等。它也支持各种数据格式，如CSV、Excel和数据库。
Pvthon。bpython- 界面丰富的 Python 解析器。ptpython-高级交互式Python解析器，构建于python-prompt-toolkit 上.Dash 比较新的软件包，它是用纯Pvthon构建数据可视 化app的理想选择，因此特别适合处理数据的 任何人。
Scrapy是Python开发的一个快速，高层次的屏幕抓取和Web抓取框架，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。
这几个常用的python库你需要知道
1、五个常用python标准库：sys sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器(interpreter)，也是一个运行在操作系统上的程序。
2、Matplotlib：Matplotlib是一个非常流行的Python数据可视化库，它支持各种图表类型，如线图、柱状图、散点图、饼图等。它也支持各种数据格式，如CSV、Excel和数据库。
3、python第三方库包括：TVTK、Mayavi、TraitUI、SciPy。Python第三方库TVTK，讲解科学计算三维表达和可视化的基本概念。Python第三方库Mayavi，讲解科学计算三维表达和可视化的使用方法。
4、Matplotlib Matplotlib是一个用于创建二维图和图形的底层库。藉由它的帮助，你可以构建各种不同的图标，从直方图和散点图到费笛卡尔坐标图。matplotlib能够与很多流行的绘图库结合使用。
python中有没有什么库让人相见恨晚?
Altair类似于Seaborn，主要用于统计可视是化，是一种声明性统计可视化库，JavaScript高级可视 化库 Vega-Lite的包装器。
一个酷炫的日期时间库，类似JavaScript中的moment，它可以让你用更加简洁的代码解决Python中使用时间模块中遇到的问题，比如转换、操控和生成时间日期。
RoboBrowser – 一个简单的，Python 风格的库，用来浏览网站，而不需要一个独立安装的浏览器。交互式解析器 交互式 Python 解析器。IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。
matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D. Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。
Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。
哪些Python库让你相见恨晚?
Altair Altair类似于Seaborn，主要用于统计可视是化，是一种声明性统计可视化库，JavaScript高级可视 化库 Vega-Lite的包装器。
RequestsisanelegantandsimpleHTTPlibraryforPython，builtforhumanbeings.比urllib更加方便，可以节约我们大量的工作，而且专门为英文不太好的朋友提供了中文官方文档。下面是使用requests库后简洁明了的HTTP请求代码。
RoboBrowser – 一个简单的，Python 风格的库，用来浏览网站，而不需要一个独立安装的浏览器。交互式解析器 交互式 Python 解析器。IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。
OpenCV-Python OpenCV是计算机视觉应用中应用最广泛的库之一 。OpenCV-Python是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的优点不只有高效，这源于它的内部组成是用C/C++编写的，而且它还容易编写和部署。
“Bokeh 是一个用于 Python 的交互式可视化库，可以在现代 Web 浏览器中实现美观且有意义的数据视觉呈现。使用 Bokeh，你可以快速轻松地创建交互式图表、仪表板和数据应用程序。
如何快速优雅的使用python的科学计算库
1、调试更方便，Spyder在其他文件里面设置断点，竟然无法停下来，必须得在主程序里面设置一个断点，然后“Step into”，如果嵌套比较深的话，这种方法特别麻烦。 Pycharm就没有这个问题。
2、我们已经安装好了numpy，然后就可以来个简单的小测试了。与传统的Python列表相比，进行数值运算时，numpy数组的效率要高的多。
3、任何编程语言要从基础知识开始。初级阶段的首要任务是掌握硬知识。 基础知识指的是语法、算法和数据结构，编程语言的范例，如变量和类型、循环语句、分支、函数和类。
2017年10大流行Python库有哪些
1、Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。dateutil – Python datetime 模块的扩展。delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。
2、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。
3、Dash是比较新的软件包，它是用纯python构建数据可视化app的理想选择，因此特别适合处理数据的任何人。Dash是Flask、Plotly.js和React.js的混合体。
4、NO.2 Pillow如果你学过Python就一定听说过PIL（Pillow），Pillow可以快速的进行图片处理、屏幕抓图，GIF图制作等操作。如果你还在头疼怎么制作一款有关图片操作/处理的软件，不妨去学习下PIL，相信它一定不会让你失望。
5、Pvthon。bpython- 界面丰富的 Python 解析器。ptpython-高级交互式Python解析器，构建于python-prompt-toolkit 上.Dash 比较新的软件包，它是用纯Pvthon构建数据可视 化app的理想选择，因此特别适合处理数据的 任何人。
6、正因为如此，相比于像Keras和mxnet这样的有积极维护的库，推荐pylearn2我还有些犹豫。
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