python常用包及主要功能

Posted 2023-05-04

参考技术A Python常用包：NumPy数值计算、pandas数据处理、matplotlib数据可视化、sciPy科学计算、Scrapy爬虫、scikit-learn机器学习、Keras深度学习、statsmodels统计建模计量经济。
NumPy是使用Python进行科学计算的基础包，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。
pandas 是python的一个数据分析包,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提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。
Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、html解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活地完成各种需求。
Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
Statsmodels是Python的统计建模和计量经济学工具包，包括一些描述统计、统计模型估计和推断。

java中常用的包及作用

1. java.awt：提供了绘图和图像类，主要用于编写GUI程序，包括按钮、标签等常用组件以及相应的事件类。

2. java.lang：java的语言包，是核心包，默认导入到用户程序，包中有object类，数据类型包装类，数学类，字符串类，系统和运行时类，操作类，线程类，错误和异常处理类，过程类。

3. java.io：包含提供多种输出输入功能的类。

4. java.net： 包含执行与网络有关的类，如URL，SCOKET，SEVERSOCKET等。

5. java.applet：包含java小应用程序的类。

6. java.util：包含集合框架、遗留的 collection 类、事件模型、日期和时间设施、国际化和各种实用工具类（字符串标记生成器、随机数生成器和位数组、日期Date类、堆栈Stack类、向量Vector类等）。集合类、时间处理模式、日期时间工具等各类常用工具包。
7. java.sql：提供使用 JavaTM 编程语言访问并处理存储在数据源（通常是一个关系数据库）中的数据的 API。