哪些Python庫讓你相見恨晚？舉例幾個Python庫吧，希望對你有所幫助。1.日志庫安裝方法：virtualenvinstallloguru最簡單的使用方法:outsideloguruimportl

哪些Python庫讓你相見恨晚？

舉例幾個Python庫吧，希望對你有所幫助。

1.日志庫

安裝方法：

virtualenvinstallloguru

最簡單的使用方法:

outsideloguruimportlogger

(Thats it,charmingbothsimplelogging!)

有興趣也是可以去看看我前制做的視頻：

2.時間處理庫

安裝方法：

virtualenvinstall-Uarrow

最簡單的使用方法：

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.冷門的正則表達式庫，用不著懂正則也也可以提取字符串。

安裝方法：

cprofileinstalldeserialize

最簡單的使用：

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：

假如你總覺得這幾個庫都不好啊用，那我就你不可以介紹其他了。

如果沒有感興趣，也可以關(guān)注@testerzhang，每周一次首頁一些查找技術(shù)文章和視頻。

python有多少個包？

python有6個包

Numpy包：numpy數(shù)組切片的修改就具體地到原數(shù)組，不過列表對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)建角色一個矩陣a，并對矩陣通過換算比較大(),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數(shù)字組成的立方塊。

Numpy意見對多維數(shù)組的翻轉(zhuǎn)等你的操作，異或，計算三角函數(shù)，多次方數(shù)列求和以及SVD可分解等多種不能操作。這些隨機函數(shù)模塊。Numpy.randomMatplotlib：去處理數(shù)據(jù)可視化的包,依靠numpy強橫的運算能力特點matplotlib不使用；在用matplotlib畫散點圖步驟，第一種在用scatter(x,y),系統(tǒng)手動建立坐標系，第二種建議使用plot(x,y)系統(tǒng)又是手動成立坐標系，plot函數(shù)系統(tǒng)默認畫連線圖。也很，scatter比plot比較適合畫散點圖。

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

scikit-learn全稱sklearn,在導(dǎo)入數(shù)據(jù)包時沒法建議使用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個參數(shù)及填寫的x值這些估計輸出的y。訓(xùn)練去相關(guān)參數(shù)的值，再用這個參數(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)測國家測試集。

Kmeans:plot是做折線圖，也可以不做散點圖；scatter一類做散點圖。在數(shù)據(jù)處理的時候要明確改變成數(shù)值型，否則會再次出現(xiàn)難言的感覺現(xiàn)象Kmeans使用方法，簡單創(chuàng)建角色KMeans模型，然后再程序加載數(shù)據(jù)回數(shù)據(jù)分類結(jié)果。

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