python一共有多少包(2023年最新分享)

导读：很多朋友问到关于python一共有多少包的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

1、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。

2、Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。

3、SciPy：是一个工程和科学软件库，包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。

4、Matplotlib：为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制，它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。

5、Seaborn：主要关注统计模型的可视化(包括热图)，Seaborn高度依赖于Matplotlib。

6、Bokeh：独立于Matplotlib，主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。

7、Plotly：是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言(Python在内)。

8、Scikits：是Scikits

Stack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。它建立在SciPy之上，中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。

9、Theano：是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。

10、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。

11、Keras：是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂，具有高级可扩展性。

12、NLTK：主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP)的常见任务，旨在促进NLP及相关领域(语言学，认知科学人工智能等)的教学和研究。

13、Gensim：是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计，不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。

1、Import函数from库，往后可以直接使用函数import库，要使用函数则需库.函数。

2、%matplotlibinline是jupyternotebook里的命令,意思是将那些用matplotlib绘制的图显示在页面里而不是弹出一个窗口

3、用图形表示回归效果可以采用横坐标为实际值，纵坐标为预测值（采用横坐标的标定作为标定）则预测点越集中在y=x坐标线上则回归预测效果越好。

4、安装，提供各种包whl文件。安装whl文件需要设置环境变量为D:SOFTPython27Scripts,pipinstallwhl提示安装成功。回到包所在文件打开cmd窗口输入pipinstall包名，安装包。使用import包名测试是否安装成功。

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5、Numpy包：numpy数组切片的修改直接反映到原数组，但是列表对切片的修改不反应到原数组。建立多维数组np.arange(1,10).reshape(3,3)

Numpy.array创建一个矩阵a，并对矩阵进行计算最大a.max(),最小，平均数a.mean()。也可以按行处理a.max(axis=1)，计算某行数据的最大，最小以及平均数。遍历前两行的第二列。三维可以理解为一个数字组成的立方块。

Numpy支持对多维数组的翻转等操作，求和，计算三角函数，多次方求和以及SVD分解等多种操作。以及随机函数模块。Numpy.random

6、Matplotlib：处理数据可视化的包,利用numpy强大的运算能力结合matplotlib使用；使用matplotlib画散点图步骤，第一种使用scatter(x,y),系统自动建立坐标系，第二种使用plot(x,y)系统也是自动建立坐标系，plot函数默认画连线图。比较，scatter比plot适合画散点图。

7、Pandas是一个为解决python数据分析而用的包，可以快速构建数据结构。

8、scikit-learn简称sklearn,在导入数据包时只能使用importsklearn。

线性回归函数采用最小二乘函数拟合。给定n个参数及其对应的x值以及应该输出的y。训练相关参数的值，再用这个参数给出线性方程预测未知y的值。函数调用方法，先创建一个引用，给定训练值。利用训练模型去预测测试集。

Kmeans:plot是做折线图，也可以做散点图；scatter专门做散点图。在数据处理的时候要明确转变成数值型，不然会出现莫名现象Kmeans使用方法，首先创建KMeans模型，然后加载数据返回数据分类结果。

9、request:网络爬虫相关包，可以伪装成浏览器，躲过服务器审查。

Python的常用包有哪些，分别有什么作用？

Python常用包

1、Numpy作用：数值运算库

2、Scipy作用：科学计算库

3、Matplotlib作用：基础可视化库

4、Pandas作用：数据处理库

5、Seaborn作用：高级可视化库

6、Scikit-learn作用：流行的机器学习库

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