python的科学计算库都有哪些

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python的科学计算库都有哪些相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1、Numpy库简介
在Python中很多高级库都是基本Numpy科学库去做的。之前如果用Python对数据进行操作,需要一行一行或者一个一个数据的去进行操作。而在Numpy中,则是封装了一系列矩阵的操作:首先把数据转换成一系列矩阵的格式,然后再对矩阵进行操作。这样既高效,也省时。Numpy封装了一系列的函数函数,方便我们去操作矩阵。Numpy中一行代码就顶Python中十几行的代码。
2、Pandas库简介
在Pandas 是基于Numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas
纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
3、Matplotlib库简介
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形,通过
Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。
参考技术A python有很多第三方库,科学计算也很多,具体还是要看你的代码逻辑中要实现什么运算逻辑。比较简单常用的库是math库

常用的python库都有哪些?

Python,可以说是近几年最炽热、最实用的、最容易上手的东西之一了。功用强大、运用广泛,可以帮你搜集工作数据,还能帮你下载音乐,电影,于是就掀起了一波学习python的大潮。那么,常用的python库有哪些呢?今天就跟从小编一起来了解下吧!

1、Matplotlib:用于创建二维图和图形的底层库,有了它的帮助,你可以构建各种不同的图标,从直方图到散点图再到费笛卡尔坐标图,它都可以与很多流行的绘图库结合使用。
2、Seaborn:包含更适合处理图标的默认设置,此外还有丰富的可视化库,包含一些复杂类型,比如说时间序列、联合分布图等。
3、Plotly:一个很流行的库,可以让你轻松构建复杂的图形,该软件包含用于交互式web应用程,可实现轮廓图、三元图以及三维图等效果。
4、Pydot:纯Python编写的Graphviz接口,经常用于生产复杂的定向图和无向图,能够显示图形的结构,构建神经网络和基于决策树的算法是非常有效。
5、pyecharts:功能非常强大,支持多达400+地图,支持JupyterNotebook、JupyterLab,可以集成Flask,Sanic,Django等主流Web框架。
6、cufflinks:结合了plotly的强大功能和panda的灵活性,可以方便地进行绘图,避免了数据可视化过程中,对数据存储结构和数据类型进行复杂的麻烦。
参考技术A

1.Matplotlib


Matplotlib是一个用于创立二维图和图形的底层库。藉由它的协助,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可以与许多盛行的绘图库结合运用。


2.Seaborn


Seaborn本质上是一个根据matplotlib库的高级API。它包括更适合处理图表的默认设置。此外,还有丰厚的可视化库,包括一些杂乱类型,如时刻序列、联合分布图(jointplots)和小提琴图(violindiagrams)。


3.Plotly


Plotly是一个盛行的库,它可以让你轻松构建杂乱的图形。该软件包适用于交互式Web运用程,可完成轮廓图、三元图和三维图等视觉效果


4.Bokeh


Bokeh库运用JavaScript小部件在浏览器中创立交互式和可缩放的可视化。该库提供了多种图表调集,样式可能性(stylingpossibilities),链接图、增加小部件和界说回调等方式的交互才能,以及许多更有用的特性。


5.Pydot


Pydot是用纯Python编写的Graphviz接口,经常用于生成杂乱的定向图和无向图,可以显现图形的结构,对于构建神经网络和根据决策树的算法时十分有效。


6.pyecharts


是根据百度开源的Echarts而开发的Python可视化东西。


pyecharts功用十分强大,支撑多达400+地图;支撑JupyterNotebook、JupyterLab;可以轻松集成至Flask,Sanic,Django等干流Web结构。


关于常用的python库有哪些,环球青藤小编就和大家分享到这里了,学习是没有尽头的,学习一项技能更是受益终身,因此,只要肯努力学,什么时候开始都不晚。如若你还想继续了解关于python编程的素材及学习方法等内容,可以点击本站其他文章学习。

参考技术B Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。

wxPython.Python的一个GUI(图形用户界面)工具。我主要用它替代tkinter。你一定会爱上它的。

Pillow.它是PIL(Python图形库)的一个友好分支。对于用户比PIL更加友好,对于任何在图形领域工作的人是必备的库。

SQLAlchemy.一个数据库的库。对它的评价褒贬参半。是否使用的决定权在你手里。

BeautifulSoup.我知道它很慢,但这个xml和html的解析库对于新手非常有用。

Twisted.对于网络应用开发者最重要的工具。它有非常优美的api,被很多Python开发大牛使用。

NumPy.我们怎么能缺少这么重要的库?它为Python提供了很多高级的数学方法。

SciPy.既然我们提了NumPy,那就不得不提一下SciPy。这是一个Python的算法和数学工具库,它的功能把很多科学家从Ruby吸引到了Python。

以上是关于python的科学计算库都有哪些的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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