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還不清楚嗎?那么，假設，我們有一個文件，它有一個關于加法運算的函數。py擴展名。這個文件稱為組件。每個都有獨立功能的文件集合稱為包裝。一個單獨的文件，其中有各種操作的函數，稱為函數庫 。python中有很多包可以讓復雜的過程變得簡單而沒有麻煩。
我們將討論2022年要學習的10大Python庫。讓我們開始吧。
1.Pandas
Pandas代表“Python數據分析庫”。如果你是一個喜歡數據科學、機器學習、數據分析您必須使用這個程序包，因為它廣泛用于數據操作和分析。它有一套廣泛的功能，可以有效地處理大量數據。它非常適合不同種類的數據表格、SQL或Excel、JSON并允許導入數據。
2.NumPy
NumPy是科學計算和數組處理的基礎庫。像TensorFlow這樣的庫在后端使用NumPy來操作。它非常有效地處理線性代數、隨機數和傅立葉變換。它還充當任何數據類型的數據的多維容器。NumPy的主要特征有:
- 強大的N維數組對象。
- 集成C/C++和Fortran代碼的現成工具。
- 易學易用。
3.TensorFlow
TensorFlow也稱為“谷歌”產品，因為它是由谷歌開發(fā)的。它提供了一組用于開發(fā)和訓練模型的工作流計算機編程語言，并且無論你使用何種語言，都可以在云中、本地、瀏覽器中或設備上輕松部署。行動有三個步驟加載和預處理數據，構建、訓練和重用模型，以及部署。它具有高度的可伸縮性、兼容性，并且有助于輕松構建模型。
4.Pywin32
Pywin32是一個必備的軟件包，特別是對于WindowsPython編程。它提供了對許多本機Windows API函數的訪問，允許你執(zhí)行諸如與Windows注冊表交互、使用Windows剪貼板等操作。它使你能夠訪問上的Win32應用程序編程接口(API)計算機編程語言。它只能在32位處理器的Windows系統(tǒng)上運行。
5.PyTest
該軟件包具有各種模塊，用于測試新代碼，包括應用程序的小單元測試和復雜功能測試。它有助于為API、數據庫和ui編寫簡單且可伸縮的測試用例。Pytest是測試你的程序的一個很好的工具。該框架的一些的特性是:
- 對測試發(fā)現的內置支持。
- 廣泛的插件架構。
- 測試裝置用組合夾具。
6.Requests
它允許您在web上以更快響應和用戶友好的方式交換請求HTTP(超文本傳輸協(xié)議).HTTP作為客戶端和服務器之間的請求-響應。這個包提供的直觀的JSON方法可以幫助您避免手動向URL添加查詢字符串。你可以檢查、配置、授權和配置HTTP請求，同時上傳多個文件，自動解壓數據。你可以使用各種方法，比如發(fā)布、刪除、修補、放置、獲取、標題。簡而言之，如果你的應用程序通過HTTP發(fā)送任何數據，Request就是一個必備的包。
7.Seaborn
只需幾行代碼，您就可以使用Seaborn。你可以輕松創(chuàng)建復雜熱圖、小提琴圖、聯合圖、多圖網格，以及許多其他類型的繪圖。它提供了漂亮的默認樣式和調色板，使統(tǒng)計圖更有吸引力。它建在山頂上matplotlib library，并緊密集成到Pandas .
8.MoviePy
這個庫將導入、修改和導出視頻文件等公共任務聯系在一起?？梢詫祟}插入視頻或將視頻旋轉90度。MoviePy旨在使可視化成為探索和理解數據的核心部分。提供了面向數據集的API，因此我們可以在相同變量的不同可視化表示之間切換，以便更好地理解數據集。
9.Pendulum
當你要處理日期和時間并且不想要復雜的代碼時，你可以使用這個庫 。它自動管理時區(qū)，旨在替代DateTime.這是一種更干凈、更容易使用API的方式。它簡化了涉及時區(qū)的復雜日期操作問題，這些時區(qū)在本地DateTime實例中無法正確處理。
10.Matplotlib
Matplotlib是其他一切的基礎可視化函數庫.這可以用來創(chuàng)建像折線圖、直方圖、散點圖、條形圖和餅圖。使用這個庫可以很容易地創(chuàng)建動畫和交互式可視化。它為格式化和樣式化繪圖提供了很大的靈活性。它允許你自由選擇如何顯示標簽、網格、圖例等。然而，要創(chuàng)建復雜且視覺上吸引人的情節(jié)，你需要編寫大量代碼。
當前標題：2022年你要掌握的十個Python優(yōu)質庫
網站路徑：http://www.dlmjj.cn/article/djggooh.html
