Python 中的库

在当今这个新科技在生活的方方面面都变得越来越重要的时代，选择一种能够熟练解决日常问题的编程语言至关重要。Python 就是这样一种编程语言的典范。近年来，Python 的受欢迎程度急剧上升，这得益于它在数据科学、软件工程和机器学习等领域的广泛应用。Python 提供的众多库是其受欢迎的原因之一。通过本教程，我们希望向读者介绍最受欢迎的 Python 库及其今天的用法。

什么是库？

Python 的每个开源库都有自己的源代码。库是可迭代使用的代码脚本的集合，可以节省时间。顾名思义，它就像一个实体图书馆，里面有可重复使用的资源。

Python 库也可以理解为一组相互链接的模块。它包含可以一次又一次地在不同程序中使用的代码包。对于程序员来说，它使 Python 编程更容易、更简单。从那时起，我们将不必为不同的项目编写相同的代码。Python 库广泛应用于数据可视化、机器学习和计算机科学等各个领域。

Python 库如何工作？

如前所述，Python 库只不过是代码脚本或代码模块的集合，可以在程序中使用以执行特定操作。我们使用库来避免重写现有的程序代码。但是，过程如下：在 MS Windows 环境中，库文件具有 DLL（动态链接库）扩展名。当我们运行程序并导入库时，链接器会自动查找该库。它会根据从库中提取的函数来解释程序。这就是我们在程序中使用库策略的方式。稍后，我们将更深入地探讨将库集成到 Python 程序中的过程。

Python 的标准库

Python 标准库包含 Python 的所有语法、语义和标记。它包含内置模块，允许用户访问 I/O 和其他一些基本模块以及基本函数。Python 库通常是用 C 语言编写的。Python 标准库拥有 200 多个核心模块。由于所有这些因素，Python 成为一种强大的编程语言。Python 标准库发挥着至关重要的作用。只有拥有它的程序员才能使用 Python 的功能。此外，Python 还有许多库可以使

Matplotlib

此库负责绘制数值数据。因此，它用于数据分析。一个开源库可以绘制高质量的图形，例如饼图、散点图、箱线图和图表等。

NumPy

NumPy 是最受欢迎的开源 Python 包之一，专注于科学和数学计算。它通过内置的数学函数使处理大型矩阵和多维数据变得容易，这些函数可以轻松进行计算。它可以作为所有类型数据的 N 维容器，包括线性代数。NumPy 数组 Python 对象定义了具有行和列的 N 维数组。由于这个特性，它还可以用作随机数生成器。

与 Python 中的列表相比，NumPy 使用的内存更少，速度更快，而且更容易使用。

通过 NumPy 接口，图像、声波和其他并行原始流可以表示为实值多维数组，用于可视化。全栈开发人员要使用这个机器学习库，就需要 NumPy。

Pandas

Pandas 是一个根据 Berkeley Software Distribution (BSD) 许可的开源库。这个广受欢迎的库经常用于数据科学领域。它们主要用于数据分析、操作和清理等。Pandas 使我们能够进行简单的数据建模和分析，而无需切换到 R 等其他编程语言。

SciPy

Scipy 是一个 Python 库。科学计算、数据处理和高级计算是这个开源库的主要用途。该库包含大量易于使用的方法和函数，可实现快速简便的计算。Scipy 可以与 NumPy 一起用于数值计算。

SciPy 的一些子包包括 cluster、fftpack、constants、integrate、io、linalg、interpolate、ndimage、odr、optimize、signal、spatial、special、sparse 和 stats。

Scikit-learn

此外，Scikit-learn 是一个基于 Python 的开源机器学习库。该库支持监督和无监督学习方法。该库已经预装了许多著名的算法以及 SciPy、NumPy 和 Matplotlib 包。Spotify 音乐推荐是 Scikit-learn 应用中最广泛使用的。

Seaborn

该包可以进行统计模型的可视化。该库主要基于 Matplotlib，通过以下方式实现统计图形：

1. 通过基于数据集的 API 进行变量分析。
2. 轻松创建复杂的图形，包括多图系统。
3. 使用单变量和双变量可视化来比较数据子集。
4. 图表显示有多种颜色方案可供选择。
5. 自动进行线性回归评估和绘图。

TensorFlow

TensorFlow 是一个快速的开源数值计算库。它也被 ML 和深度学习算法使用。它由 Google AI 组织中的 Google Brain 团队的研究人员开发，现在被物理学、数学和机器学习领域的研究人员广泛用于复杂的数学计算。

Keras

Keras 是一个基于 Python 的开源神经网络库，可以深入研究深度神经网络。随着深度学习的普及，Keras 成为了一个可行的选择，因为它的开发者认为它是一个为人类而不是机器设计的 API（应用程序编程接口）。与 TensorFlow 或 Theano 相比，Keras 在研究界和行业中的采用率更高。在安装 Keras 之前，应先下载 TensorFlow 后端引擎。

Scrapy

Scrapy 是一个网络抓取工具，可以在一分钟内抓取多个页面。Scrapy 也是一个开源的 Python 库框架，用于从网站提取数据。它是一个名为“Scrapinghub ltd.”的高速、高级的网络抓取和爬行库。

PyGame

该库通过简单的接口提供了对 Standard Directmedia Library (SDL) 的图形、音频和输入库的访问，该接口可在任何平台上使用。通过 Python 编程语言、计算机图形学和声学库，它被用于创建视频游戏。

PyBrain

与其他 Python 学习库相比，PyBrain 是一个快速简单的机器学习库。在可用的各种 Python 库中，PyBrain 也是一个适用于任何初学者研究人员的开源 ML 算法库。

它还附带预先构建的用于比较算法的环境。

Statsmodels

Statsmodels 是一个用于统计模型估计和分析的 Python 库。在库中执行的统计测试和其他任务的结果质量很高。

接口易于使用 Python 编程语言在许多实际应用中得到了广泛应用。由于它是一种动态类型的高级语言，因此在错误调试中的应用正在迅速增长。Python 在 YouTube 和 DropBox 等流行程序中的普及程度越来越高。由于 Python 库的可用性，用户还可以执行许多任务而无需输入自己的代码。