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Python 是一種廣泛使用的高級(jí)編程語(yǔ)言，其標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)和第三方庫(kù)提供了豐富的函數(shù)和模塊，使得 Python 在數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)編程、自動(dòng)化測(cè)試等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，下面我會(huì)介紹一些 Python 常用的函數(shù)庫(kù)，并給出相應(yīng)的技術(shù)教學(xué)。
成都創(chuàng)新互聯(lián)公司專業(yè)為企業(yè)提供汾陽(yáng)網(wǎng)站建設(shè)、汾陽(yáng)做網(wǎng)站、汾陽(yáng)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、汾陽(yáng)網(wǎng)站制作等企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)與制作、汾陽(yáng)企業(yè)網(wǎng)站模板建站服務(wù)，10多年汾陽(yáng)做網(wǎng)站經(jīng)驗(yàn)，不只是建網(wǎng)站，更提供有價(jià)值的思路和整體網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。
1、NumPy (Numerical Python)
NumPy 是用于科學(xué)計(jì)算的庫(kù)，它提供了大量的數(shù)學(xué)函數(shù)和高效的多維數(shù)組對(duì)象。
安裝：
“`bash
pip install numpy
“`
使用示例：
“`python
import numpy as np
# 創(chuàng)建一個(gè)數(shù)組
a = np.array([1, 2, 3])
# 進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算
b = np.sqrt(a)
print(b) # 輸出 [1. 1.41421356 1.73205081]
“`
2、Pandas
Pandas 是一個(gè)數(shù)據(jù)處理和分析庫(kù)，特別適合處理表格數(shù)據(jù)。
安裝：
“`bash
pip install pandas
“`
使用示例：
“`python
import pandas as pd
# 讀取CSV文件
df = pd.read_csv(‘data.csv’)
# 查看前幾行數(shù)據(jù)
print(df.head())
“`
3、Matplotlib
Matplotlib 是一個(gè)繪圖庫(kù)，可用于創(chuàng)建靜態(tài)、動(dòng)態(tài)或交互式的圖表。
安裝：
“`bash
pip install matplotlib
“`
使用示例：
“`python
import matplotlib.pyplot as plt
# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# 繪制折線圖
plt.plot(x, y)
plt.show()
“`
4、Requests
Requests 是一個(gè)簡(jiǎn)單的 HTTP 客戶端庫(kù)，用于發(fā)送請(qǐng)求和獲取網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容。
安裝：
“`bash
pip install requests
“`
使用示例：
“`python
import requests
# 發(fā)送GET請(qǐng)求
response = requests.get(‘https://www.example.com’)
# 打印響應(yīng)內(nèi)容
print(response.text)
“`
5、BeautifulSoup
BeautifulSoup 是一個(gè)用于解析HTML和XML文檔的庫(kù)，常用于網(wǎng)頁(yè)抓取。
安裝：
“`bash
pip install beautifulsoup4
“`
使用示例：
“`python
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
# 獲取網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容
response = requests.get(‘https://www.example.com’)
soup = BeautifulSoup(response.content, ‘html.parser’)
# 提取所有的鏈接
links = [a[‘href’] for a in soup.find_all(‘a’, href=True)]
print(links)
“`
6、Scikitlearn
Scikitlearn 是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，包含了大量的算法和工具用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析。
安裝：
“`bash
pip install scikitlearn
“`
使用示例：
“`python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 加載數(shù)據(jù)集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 創(chuàng)建隨機(jī)森林分類(lèi)器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
# 訓(xùn)練模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 預(yù)測(cè)測(cè)試集結(jié)果
y_pred = clf.predict(X_test)
print(y_pred)
“`
7、TensorFlow/Keras
TensorFlow 是一個(gè)由 Google 開(kāi)發(fā)的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，Keras 是一個(gè)高層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，作為 TensorFlow 的一部分提供。
安裝：
“`bash
pip install tensorflow
“`
使用示例：
“`python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# 構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
model = tf.keras.Sequential([
layers.Dense(64, activation=’relu’, input_shape=(784,)),
layers.Dense(64, activation=’relu’),
layers.Dense(10, activation=’softmax’)
])
# 編譯模型
model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])
# 打印模型結(jié)構(gòu)
print(model.summary())
“`
這些只是 Python 眾多庫(kù)中的一部分，每個(gè)庫(kù)都有其詳細(xì)的文檔和豐富的教程資源，對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，建議從基礎(chǔ)開(kāi)始，逐步深入學(xué)習(xí)，并通過(guò)實(shí)際項(xiàng)目來(lái)提高自己的編程技能。
網(wǎng)站題目：python的函數(shù)庫(kù)有哪些
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