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  • 随着近几年大数据越来越火,Python的热度也跟着蹭蹭上涨,Python能在数据科学领域独占鳌头,离不开一些强大的库的支持,下面小编搜集了几个最实用的Python库。如果你正在学习Python,也许这篇文章能帮助你快速上手...

    随着近几年大数据越来越火,Python的热度也跟着蹭蹭上涨,Python能在数据科学领域独占鳌头,离不开一些强大的库的支持,下面小编搜集了几个最实用的Python库。如果你正在学习Python,也许这篇文章能帮助你快速上手数据分析。

    1.Anaconda

    相信大多数 Python 的初学者们都曾为环境问题而头疼不已,但你并不孤独,大家都是这么折腾过来的,打算学习 Python 来做数据分析的你,是不是在开始时就遇到各种麻烦呢?仅仅是安装数据计算库估计就耗尽了所有的热情。

    这里推荐使用 Anaconda 来管理你的安装环境和各种工具包。

    Anaconda是数据分析的Python发行版本,集成了几百个专门做数据分析的库,像numpy,pandas,matplotlib,scikit-learn等常用的库都有集成,而且还提供跨平台的安装包,实在是做数据分析不二的选择

    2.IPython 、Spyder

    它是一个增强的Python shell,目的是提高编写,测试,调试Python代码的速度,

    支持变量自动补全,自动缩进,支持bash shell命令,内置了许多很有用的功能和函数。学习ipython将会让我们以一种更高的效率来使用Python。同时它也是利用Python进行科学计算和交互可视化的一个最佳的平台。

    IPython提供了两个主要的组件:

    一个强大的Python交互式shell供Jupyter notebooks使用的一个Jupyter内核(IPython notebook)Spyder是anaconda自带的集成开发环境,专门针对数据处理而优化,集成了ipython控制台,可以方便查看数据处理结果及数据可视化

    3.NumPy

    数据科学的核心库,是其他高级数据分析库的基础和依赖,Numpy不提供高级数据分析功能,可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算。

    umpy提供了两种基本的对象:ndarray和ufunc。

    ndarray是存储单一数据类型的多维数组,而ufunc是能够对数组进行处理的函数。

    Numpy的功能:

    N维数组,一种快速、高效使用内存的多维数组,他提供矢量化数学运算。

    可以不需要使用循环,就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。

    非常便于传送数据到用低级语言编写(CC++)的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。

    4.Scipy

    Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包,它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy,并提供许多对用户友好的和有效的数值例程,如数值积分和优化。

    5.Pandas

    Pandas是Python的一个数据分析包,Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

    Pandas是为了解决数据分析任务而创建的,Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型,提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas包含了高级数据结构,以及让数据分析变得快速、简单的工具,提供了大量快速便捷的处理数据的函数和方法。它建立在Numpy之上,使得Numpy应用变得简单。

    Pandas在数据探索,数据清洗方面表现的更加出色,可以很容易的处理缺失值,异常值,筛选或合并数据集

    Pandas是进行数据清洗、整理的最好工具。

    6.Matplotlib

    Matplotlib是基于Numpy的Python的一个可视化模块,提供了方便的数据绘图工具,能方便的做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。

    Matplotlib有一套允许定制各种属性的默认设置,可以控制Matplotlib中的每一个默认属性:图像大小、每英寸点数、线宽、色彩和样式、子图、坐标轴、网个属性、文字和文字属性。

    7.Scikit-Learn

    Scikit-Learn是基于Python机器学习的模块,基于BSD开源许可证,安装需要Numpy Scopy Matplotlib等模块,

    scikit-learn为常见的机器学习算法提供了一个简洁而一致的界面,通过一个统一的接口来使用,使得将ML带入生产系统变得简单。 该库结合了高质量的代码和良好的文档,易用性和高性能,是事实上用Python进行机器学习的行业标准。Scikit-Learn的主要功能分为六个部分,分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。

    Scikit-Learn自带一些经典的数据集,比如用于分类的iris和digits数据集,还有用于回归分析的boston house prices数据集。该数据集是一种字典结构,数据存储在data成员中,输出标签存储在target成员中。

    Scikit-Learn还有一些库,比如:用于自然语言处理的Nltk、用于网站数据抓取的Scrappy、用于网络挖掘的Pattern、用于深度学习的Theano等。,

    8.Jieba 最好的中文分词工具

    jieba 是一个Python实现的分词库,对中文有着很强大的分词能力,在文本分析中的文本分类,情感分析等方面表现优异

    1 支持三种分词模式:a. 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析;b. 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义;c. 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。

    2 支持自定义词典

    关键词提取--基于 TF-IDF 算法的关键词抽取词性标注juba是一个Python类库,用于处理中文文本,实现文档词汇矩阵、词汇文档矩阵、文档相似、词汇关联分析、自动文档生成等基础功能,Python第三方库jieba(结巴)的定位和功能不同,jieba主要用于中文分词、词性标注、关键词提取等,是中文文本处理的最基础部分。juba是在中文文本数据预处理后(中文分词、去掉停用词等)对中文文本(文档或词汇)进行向量化,是情感分析、文本聚类、文本分类、信息检索的基础。因此应该将jieba和juba结合起来使用,即先用jieba进行文本预处理,然后利用juba进行文本向量化,是高级应用的基础。

    9.TensorFlow

    Tensorflow是目前最火的深度学习框架,广泛应用于自然语言处理、语音识别、图像处理等多个领域。Tensorflow采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,是由谷歌开源的机器学习系统。Tensorflow支持Python、C++、java、GO等多种编程语言,以及CNN、RNN和GAN等深度学习算法。Tensorflow除可以在Windows、Linux、MacOS等操作系统运行外,还支持Android和iOS移动平台的运行、以及适用于多个CPU/GPU组成的分布式系统中。

    相较于其它的深度学习框架,如:Caffe、Torch、Keras、MXnet、Theano等,Tensorflow的主要优势有以下几点:高度的灵活性、支持Python语言开发、可视化效果好、功能更加强大、运行效率高、强大的社区。

    当然TensorFlow也有一些缺点:

    10.Keras

    Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano

    Keras很灵活,且比较容易学。可以把keras看作为tensorflow封装后的一个API,适合快速体验 ,但若想学扎实一点则用 Tensorlayer 或者直接使用 TensorFlow 和 Theano。

    Python有着像Matlab一样强大的数值计算工具包Numpy;有着绘图工具包Matplotlib;有着科学计算工具包Scipy。Python能直接处理数据,而Pandas几乎可以像SQL那样对数据进行控制。Matplotlib能够对数据和记过进行可视化,快速理解数据。Scikit-Learn提供了机器学习算法的支持,Tensorflow、Keras提供了深度学习框架。

    为了帮助小伙伴们更好的学习Python,技术学派整理了Python的相关学习视频及学习路线图。

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  • python 大小端数据转换

    千次阅读 2019-03-15 15:34:56
    # -*- coding = utf-8 -*- import binascii def big_small_end_convert(data): return binascii.hexlify(binascii.unhexlify(data)[::-1]) if __name__ =='__main__': di = b'3d64f7247a' ...
    # -*- coding = utf-8 -*-
    
    import binascii
    
    def big_small_end_convert(data):
        return binascii.hexlify(binascii.unhexlify(data)[::-1])
    
    if __name__ =='__main__':
        di = b'3d64f7247a'
        do = big_small_end_convert(di)
        print(di)
        print(do)

    运行结果: 

    b'3d64f7247a'
    b'7a24f7643d' 

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  • python 子图大小_Python | 图的大小

    千次阅读 2020-08-03 14:32:02
    python 子图大小In some cases, the automatic figure size generated by the matplotlib.pyplot is not visually good or there could be some non-acceptable ratio in the figure. So, rather than allowing a ...

    python 子图大小

    In some cases, the automatic figure size generated by the matplotlib.pyplot is not visually good or there could be some non-acceptable ratio in the figure. So, rather than allowing a pyplot to decide the figure size, we can manually define the dimensions of the figure.

    在某些情况下,由matplotlib.pyplot生成的自动图形大小在视觉上不佳,或者图形中可能存在某些不可接受的比例。 因此,我们可以手动定义图形的尺寸,而不是允许pyplot来确定图形的尺寸。

    In this article, we are going to change figure size using an inbuilt function:

    在本文中,我们将使用内置函数更改图形大小

    matplotlib.pyplot.figure(figsize)
    
    

    Syntax:

    句法:

    matplotlib.pyplot.figure(figsize=(9,3))
    
    # figsize(float, float)
        width, height in inches.
    
    

    1)宽身材 (1) Wide Figure)

    Python | Figure Size of Plot (1)

    2)高地 (2) Tall Plot)

    Python | Figure Size of Plot (2)

    3)小方形图 (3) Small Square Figure)

    Python | Figure Size of Plot (3)

    4)方形图 (4) Square Figure)

    Python | Figure Size of Plot (4)

    绘图图形大小的Python代码 (Python code for figure size of plot)

    # Data Visualization using Python
    # Figure Size
    
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = np.arange(50)
    y = 2*x*x + 7*x - 14
    
    # Example 1 
    plt.figure(figsize=(9,5))
    # Leftmost
    plt.plot(x, y, 'yo')
    plt.title('Plot')
    plt.ylabel('Function Vaule')
    plt.xlabel('x-axis')
    plt.show()
    
    # Example 2 
    plt.figure(figsize=(6,9))
    # Leftmost
    plt.plot(x, y, 'yo')
    plt.title('Plot')
    plt.ylabel('Function Vaule')
    plt.xlabel('x-axis')
    plt.show()
    
    # Example 3
    plt.figure(figsize=(3,3))
    # Leftmost
    plt.plot(x, y, 'yo')
    plt.title('Plot')
    plt.ylabel('Function Vaule')
    plt.xlabel('x-axis')
    plt.show()
    
    # Example 4 
    plt.figure(figsize=(7,7))
    # Leftmost
    plt.plot(x, y, 'yo')
    plt.title('Plot')
    plt.ylabel('Function Vaule')
    plt.xlabel('x-axis')
    plt.show()
    
    

    Output:

    输出:

    Output is as figure
    
    
    

    翻译自: https://www.includehelp.com/python/figure-size-of-plot.aspx

    python 子图大小

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  • python 调整图像大小 我喜欢Python ,并且已经学习了一段时间。 前段时间,我编写了一个Python脚本,需要调整一堆图像的大小,同时保持长宽比(比例)不变。 因此,我环顾四周,发现了PIL(Python Imaging Library)...

    python 调整图像大小

    我喜欢Python ,并且已经学习了一段时间。 前段时间,我编写了一个Python脚本,需要调整一堆图像的大小,同时保持长宽比(比例)不变。 因此,我环顾四周,发现了PIL(Python Imaging Library)

    您需要安装PIL才能使代码正常工作。 请注意,尽管也可以使用称为Pillow的“友好叉”,但似乎不再维护PIL。 要在基于Debian的系统上安装PIL,请以root用户身份在终端中运行以下命令:

     aptitude install python-imaging 
    

    现在是用于在保持宽高比的同时调整图像大小的Python代码。

    import PIL
    from PIL import Image
    basewidth = 300
    
img = Image. open ( ‘fullsized_image. jpg ')
    
wpercent = (basewidth / float(img.size[0]))
    
hsize = int((float(img.size[1]) * float(wpercent)))
    
img = img.resize((basewidth, hsize), PIL.Image.ANTIALIAS)
    
img.save(‘resized_image.jpg'
    )

    这几行Python代码将使用PIL将图像( fullsized_image.jpg )调整为300像素的宽度,该宽度设置为变量basewidth和与新宽度成比例的高度。 通过确定原始宽度(img.size [0])的300个像素的百分比,然后将原始高度(img.size [1])乘以该百分比,可以计算出比例高度。 结果高度值保存在变量hsize中。

    如果您需要不同的图像宽度,则可以将基本宽度更改为任何其他数字。 另外,请注意,我将调整大小后的图像保存为另一个名称resized_image.jpg ,因为我也想保留完整大小的图像( fullsized_image.jpg )。 当然,您不必这样做。 如果需要,可以使用相同的文件名用调整大小后的图像覆盖完整尺寸的图像。

    注意:如果在Zope中将此脚本用作外部方法,则需要PIL import Image中的行以避免名称空间与Zope的Image冲突。

    如果高度是固定的,宽度是成比例变化的,则几乎是同一件事,您只需要稍微改变一下即可:

    baseheight = 560
    img = Image. open ( ‘fullsized_image. jpg ')
    hpercent = (baseheight / float(img.size[1]))
    wsize = int((float(img.size[0]) * float(hpercent)))
    img = img.resize((wsize, baseheight), PIL.Image.ANTIALIAS)
    img.save(‘resized_image.jpg'
    )

    注意, basewidth现在是baseheight ,因为height是固定的。 在第三行中,我们正在计算高度百分比,因此我们需要img.size [1]而不是img.size [0] size属性是一个元组,包含以像素为单位的宽度和高度。 size [0]表示第一个元组元素,它是宽度,而size [1]是第二个元素,它是高度。 第4行还具有在size [0](宽度)和size [1](高度)之间切换的功能。

    最初在Dayo Ntwari的博客上发布,并经许可在知识共享(Creative Commons)下重新发布。

    翻译自: https://opensource.com/life/15/2/resize-images-python

    python 调整图像大小

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    a = '2017-10-18 22:17:46' b = '2017-10-19 22:17:...# 结果False解释:python中字符串的大小比较,是按照字符顺序,从前往后依次比较字符的ASCII数值,例如‘abc’要小于‘abd’。因此,时间字符串也可以直接比大小
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  • Python自定义大小截屏

    万次阅读 2017-07-24 22:43:12
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    千次阅读 2018-05-16 13:15:10
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  • Python获取屏幕分辨率大小

    万次阅读 2017-08-02 13:46:50
    Python获取屏幕分辨率大小
  • python 实现图片像素大小设置,可以实现图像的任意大小输出。
  • python获取文件大小

    千次阅读 2016-12-01 16:08:00
    import os from os.path import join,getsize file_size = os.stat("D:/python开发代码/Python之路/作业/day8/sina.html") huamn_readable_size=(file_size.st_...print("此文件大小为%sk"%(huamn_readable_s...
  • python 获取文件夹大小

    万次阅读 2019-06-15 15:56:31
    注意,这里是属性里的文件大小。而不是占用空间。实际占用空间会>文件大小。 想获取占用空间貌似需要用到shell,暂时没有深入研究。 1.获取文件大小的方法 1.1 os.path.getsize() 最简单无脑常用,返回...

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