python數(shù)據(jù)分析需要哪些庫？

1.Numpy庫

創(chuàng)新互聯(lián)公司長期為近1000家客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團隊從業(yè)經(jīng)驗10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對不同對象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開放共贏平臺，與合作伙伴共同營造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為白河企業(yè)提供專業(yè)的成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站建設(shè)，白河網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有十余年豐富建站經(jīng)驗和眾多成功案例,為您定制開發(fā)。

是Python開源的數(shù)值計算擴展工具，提供了Python對多維數(shù)組的支持，能夠支持高級的維度數(shù)組與矩陣運算。此外，針對數(shù)組運算也提供了大量的數(shù)學函數(shù)庫，Numpy是大部分Python科學計算的基礎(chǔ)，具有很多功能。

2.Pandas庫

是一個基于Numpy的數(shù)據(jù)分析包，為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。Pandas中納入了大量庫和標準的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需要的函數(shù)和方法，使用戶能快速便捷地處理數(shù)據(jù)。

3.Matplotlib庫

是一個用在Python中繪制數(shù)組的2D圖形庫，雖然它起源于模仿MATLAB圖形命令，但它獨立于MATLAB，可以通過Pythonic和面向?qū)ο蟮姆绞绞褂茫荘ython中Z出色的繪圖庫。主要用純Python語言編寫的，它大量使用Numpy和其他擴展代碼，即使對大型數(shù)組也能提供良好的性能。

4.Seaborn庫

是Python中基于Matplotlib的數(shù)據(jù)可視化工具，提供了很多高層封裝的函數(shù)，幫助數(shù)據(jù)分析人員快速繪制美觀的數(shù)據(jù)圖形，從而避免了許多額外的參數(shù)配置問題。

5.NLTK庫

被稱為使用Python進行教學和計算語言學工作的Z佳工具，以及用自然語言進行游戲的神奇圖書館。NLTK是一個領(lǐng)先的平臺，用于構(gòu)建使用人類語言數(shù)據(jù)的Python程序，它為超過50個語料庫和詞匯資源提供了易于使用的接口，還提供了一套文本處理庫，用于分類、標記化、詞干化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論社區(qū)。

Python 常用的標準庫以及第三方庫有哪些

推薦5個常用的Python標準庫：

1、os：提供了不少與操作系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)的函數(shù)庫

os包是Python與操作系統(tǒng)的接口。我們可以用os包來實現(xiàn)操作系統(tǒng)的許多功能，比如管理系統(tǒng)進程，改變當前路徑，改變文件權(quán)限等。但要注意，os包是建立在操作系統(tǒng)的平臺上的，許多功能在Windows系統(tǒng)上是無法實現(xiàn)的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已經(jīng)被其他的包取代。

我們通過文件系統(tǒng)來管理磁盤上儲存的文件。查找、刪除、復(fù)制文件以及列出文件列表等都是常見的文件操作。這些功能通常可以在操作系統(tǒng)中看到，但現(xiàn)在可以通過Python標準庫中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函數(shù)等，在Python內(nèi)部實現(xiàn)。

2、sys：通常用于命令行參數(shù)的庫

sys包被用于管理Python自身的運行環(huán)境。Python是一個解釋器，也是一個運行在操作系統(tǒng)上的程序。我們可以用sys包來控制這一程序運行的許多參數(shù)，比如說Python運行所能占據(jù)的內(nèi)存和CPU，Python所要掃描的路徑等。另一個重要功能是和Python自己的命令行互動，從命令行讀取命令和參數(shù)。

3、random：用于生成隨機數(shù)的庫

Python標準庫中的random函數(shù)，可以生成隨機浮點數(shù)、整數(shù)、字符串，甚至幫助你隨機選擇列表序列中的一個元素，打亂一組數(shù)據(jù)等。

4、math：提供了數(shù)學常數(shù)和數(shù)學函數(shù)

標準庫中，Python定義了一些新的數(shù)字類型，以彌補之前的數(shù)字類型可能的不足。標準庫還包含了random包，用于處理隨機數(shù)相關(guān)的功能。math包補充了一些重要的數(shù)學常數(shù)和數(shù)學函數(shù)，比如pi、三角函數(shù)等等。

5、datetime：日期和時間的操作庫

日期和時間的管理并不復(fù)雜，但容易犯錯。Python的標準庫中對日期和時間的管理頗為完善，你不僅可以進行日期時間的查詢和變換，還可以對日期時間進行運算。通過這些標準庫，還可以根據(jù)需要控制日期時間輸出的文本格式

python常用到哪些庫？

Python作為一個設(shè)計優(yōu)秀的程序語言，現(xiàn)在已廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，依靠其強大的第三方類庫，Python在各個領(lǐng)域都能發(fā)揮巨大的作用。

下面我們就來看一下python中常用到的庫：

數(shù)值計算庫：

1. NumPy

支持多維數(shù)組與矩陣運算，也針對數(shù)組運算提供大量的數(shù)學函數(shù)庫。通常與SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多種類的數(shù)值類型，其中定義的最重要的對象是稱為ndarray的n維數(shù)組類型，用于描述相同類型的元素集合，可以使用基于0的索引訪問集合中元素。

2. SciPy

在NumPy庫的基礎(chǔ)上增加了眾多的數(shù)學、科學及工程計算中常用的庫函數(shù)，如線性代數(shù)、常微分方程數(shù)值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等，可進行插值處理、信號濾波，以及使用C語言加速計算。

3. Pandas

基于NumPy的一種工具，為解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而生。納入大量庫和一些標準的數(shù)據(jù)模型，提供高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具及大量的能快速便捷處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法，為時間序列分析提供很好的支持，提供多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。

數(shù)據(jù)可視化庫：

4. Matplotlib

第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎(chǔ)上或者直接調(diào)用該庫，可以很方便地得到數(shù)據(jù)的大致信息，功能非常強大，但也非常復(fù)雜。

5. Seaborn

利用了Matplotlib，用簡潔的代碼來制作好看的圖表。與Matplotlib最大的區(qū)別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現(xiàn)代美感。

6. ggplot

基于R的一個作圖庫ggplot2，同時利用了源于《圖像語法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，并不適用于制作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復(fù)雜度。

7. Bokeh

跟ggplot一樣，Bokeh也基于《圖形語法》的概念。與ggplot不同之處為它完全基于Python而不是從R處引用。長處在于能用于制作可交互、可直接用于網(wǎng)絡(luò)的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。

8. Plotly

可以通過Python notebook使用，與Bokeh一樣致力于交互圖表的制作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。

9. pygal

與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網(wǎng)絡(luò)瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區(qū)別在于可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認的風格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地制作出漂亮的圖表。

10. geoplotlib

用于制作地圖和地理相關(guān)數(shù)據(jù)的工具箱。可用來制作多種地圖，比如等值區(qū)域圖、熱度圖、點密度圖。必須安裝Pyglet（一個面向?qū)ο缶幊探涌冢┓娇墒褂谩?/p>

11. missingno

用圖像的方式快速評估數(shù)據(jù)缺失的情況，可根據(jù)數(shù)據(jù)的完整度對數(shù)據(jù)進行排序或過濾，或者根據(jù)熱度圖或樹狀圖對數(shù)據(jù)進行修正。

web開發(fā)庫：

12. Django

一個高級的Python Web框架，支持快速開發(fā)，提供從模板引擎到ORM所需的一切東西，使用該庫構(gòu)建App時，必須遵循Django的方式。

13. Socket

一個套接字通訊底層庫，用于在服務(wù)器和客戶端間建立TCP或UDP連接，通過連接發(fā)送請求與響應(yīng)。

14. Flask

一個基于Werkzeug、Jinja 2的Python輕量級框架（microframework），默認配備Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供選擇，適合用來編寫API服務(wù)（RESTful rervices）。

15. Twisted

一個使用Python實現(xiàn)的基于事件驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)引擎框架，建立在deferred object之上，一個通過異步架構(gòu)實現(xiàn)的高性能的引擎，不適用于編寫常規(guī)的Web Apps，更適用于底層網(wǎng)絡(luò)。

數(shù)據(jù)庫管理：

16. MySQL-python

又稱MySQLdb，是Python連接MySQL最流行的一個驅(qū)動，很多框架也基于此庫進行開發(fā)。只支持Python 2.x，且安裝時有許多前置條件。由于該庫基于C語言開發(fā)，在Windows平臺上的安裝非常不友好，經(jīng)常出現(xiàn)失敗的情況，現(xiàn)在基本不推薦使用，取代品為衍生版本。

17. mysqlclient

完全兼容MySQLdb，同時支持Python 3.x，是Django ORM的依賴工具，可使用原生SQL來操作數(shù)據(jù)庫，安裝方式與MySQLdb一致。

18. PyMySQL

純Python實現(xiàn)的驅(qū)動，速度比MySQLdb慢，最大的特點為安裝方式簡潔，同時也兼容MySQL-python。

19. SQLAlchemy

一種既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python對象與數(shù)據(jù)庫關(guān)系表的一種映射關(guān)系，可有效提高寫代碼的速度，同時兼容多種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代價為性能上的一些損失。

自動化運維：

20. jumpsever跳板機

一種由Python編寫的開源跳板機（堡壘機）系統(tǒng)，實現(xiàn)了跳板機的基本功能，包含認證、授權(quán)和審計，集成了Ansible、批量命令等。

支持WebTerminal Bootstrap編寫，界面美觀，自動收集硬件信息，支持錄像回放、命令搜索、實時監(jiān)控、批量上傳下載等功能，基于SSH協(xié)議進行管理，客戶端無須安裝agent。主要用于解決可視化安全管理，因完全開源，容易再次開發(fā)。

21. Magedu分布式監(jiān)控系統(tǒng)

一種用Python開發(fā)的自動化監(jiān)控系統(tǒng)，可監(jiān)控常用系統(tǒng)服務(wù)、應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，可在一臺主機上監(jiān)控多個不同服務(wù)，不同服務(wù)的監(jiān)控間隔可以不同，同一個服務(wù)在不同主機上的監(jiān)控間隔、報警閾值可以不同，并提供數(shù)據(jù)可視化界面。

22. Magedu的CMDB

一種用Python開發(fā)的硬件管理系統(tǒng)，包含采集硬件數(shù)據(jù)、API、頁面管理3部分功能，主要用于自動化管理筆記本、路由器等常見設(shè)備的日常使用。由服務(wù)器的客戶端采集硬件數(shù)據(jù)，將硬件信息發(fā)送至API，API負責將獲取的數(shù)據(jù)保存至數(shù)據(jù)庫中，后臺管理程序負責對服務(wù)器信息進行配置和展示。

23. 任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)

一種由Python開發(fā)的任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)，主要用于自動化地將一個服務(wù)進程分布到其他多個機器的多個進程中，一個服務(wù)進程可作為調(diào)度者依靠網(wǎng)絡(luò)通信完成這一工作。

24. Python運維流程系統(tǒng)

一種使用Python語言編寫的調(diào)度和監(jiān)控工作流的平臺，內(nèi)部用于創(chuàng)建、監(jiān)控和調(diào)整數(shù)據(jù)管道。允許工作流開發(fā)人員輕松創(chuàng)建、維護和周期性地調(diào)度運行工作流，包括了如數(shù)據(jù)存儲、增長分析、Email發(fā)送、A/B測試等諸多跨多部門的用例。

GUI編程：

25. Tkinter

一個Python的標準GUI庫，可以快速地創(chuàng)建GUI應(yīng)用程序，可以在大多數(shù)的UNIX平臺下使用，同樣可以應(yīng)用在Windows和Macintosh系統(tǒng)中，Tkinter 8.0的后續(xù)版本可以實現(xiàn)本地窗口風格，并良好地運行在絕大多數(shù)平臺中。

26. wxPython

一款開源軟件跨平臺GUI庫wxWidgets的Python封裝和Python模塊，是Python語言的一套優(yōu)秀的GUI圖形庫，允許程序員很方便地創(chuàng)建完整的、功能健全的GUI用戶界面。

27. PyQt

一個創(chuàng)建GUI應(yīng)用程序的工具庫，是Python編程語言和Qt的成功融合，可以運行在所有主要操作系統(tǒng)上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用雙許可證，開發(fā)人員可以選擇GPL和商業(yè)許可，從PyQt的版本4開始，GPL許可證可用于所有支持的平臺。

28. PySide

一個跨平臺的應(yīng)用程式框架Qt的Python綁定版本，提供與PyQt類似的功能，并相容API，但與PyQt不同處為其使用LGPL授權(quán)。

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python高階函數(shù)有哪些

1、map

map()函數(shù)接受兩個參數(shù)，一個是函數(shù)，一個是Iterable，map將傳入的函數(shù)依次作用到序列的每一個元素上，并把結(jié)果作為新的Iterator返回。

舉例，比如我們有一個函數(shù)f(x)=x*2，要把這個函數(shù)作用在一個list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

9]上，就可以用map()實現(xiàn)。

def f(x):

... return x*2

...

r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

list(r)

[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

所以，map()作為高階函數(shù)，事實上它把運算規(guī)則抽象了，因此，我們不但可以計算簡單的f(x)=x*2，還可以計算任意復(fù)雜的函數(shù)，比如把這個list所有的數(shù)字轉(zhuǎn)為字符串：

list(map(str,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))

["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"]

2、reduce

reduce是把一個函數(shù)作用在一個序列[x1, x2,

x3……]上，這個函數(shù)必須接收兩個參數(shù)，reduce把結(jié)果繼續(xù)和序列的下一個元素做累計計算。簡單來說，就是先計算x1和x2的結(jié)果，再拿結(jié)果與x3計算，依次類推。比如說一個序列求和，就可以用reduce實現(xiàn)。

from functools import reduce

def add(x, y):

... return x + y

...

reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])

25

也就是說，假設(shè)python沒有提供int()函數(shù)，你完全可以自己寫一個把字符串轉(zhuǎn)化為整數(shù)的函數(shù)，而且只需要幾行代碼。

3、filter

用于過濾序列，和map函數(shù)類似，filter也接收一個函數(shù)和一個序列，不同于map的是，filter把傳入的函數(shù)依次作用于每一個元素，然后根據(jù)返回值是True還是False決定保留還是丟棄該元素，例如，在一個list中，刪掉偶數(shù)，只保留奇數(shù)，可以這么寫：

def is_odd(n):

return n % 2 == 1

list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))

# 結(jié)果: [1, 5, 9, 15]

把一個序列中的空字符串刪掉，可以這么寫：

def not_empty(s):

return s and s.strip()

list(filter(not_empty, ["A", "", "B", None, "C", " "]))

# 結(jié)果: ["A", "B", "C"]

可見用filter()這個高階函數(shù)，關(guān)鍵在于正確實現(xiàn)一個篩選函數(shù)。

4、sorted

無論冒泡排序還是快速排序，排序的核心是比較兩個元素的大小。如果是數(shù)字，我們可以直接比較，但如果是字符串或者兩個dict呢?直接比較數(shù)學上的大小是沒有意義的，因此，比較的過程必須通過函數(shù)抽象出來，Python內(nèi)置的sorted()函數(shù)就可以對list進行排序：

sorted([36, 5, -12, 9, -21])

[-21, -12, 5, 9, 36]

此外，sorted()函數(shù)也是一個高階函數(shù)，它還可以接收一個key函數(shù)來實現(xiàn)自定義的排序，例如按絕對值大小排序：

sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)

[5, 9, -12, -21, 36]

當前題目：python高級函數(shù)庫 python3高級用法
網(wǎng)址分享：http://vcdvsql.cn/article4/doicpie.html

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