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  • 2017-10-07 13:13:04

    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、  %matplotlib inline是jupyter notebook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,http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv提供各种包whl文件。安装whl文件需要设置环境变量为D:\SOFT\Python27\Scripts,  pip install whl提示安装成功。回到包所在文件打开cmd窗口输入pip install 包名,安装包。使用 import 包名测试是否安装成功。

    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import sklearn。

    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。

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    python常用库、大全
  • Python常用包简介

    千次阅读 2020-02-07 16:06:12
    1.calendar (6)函数:monthcalendar() 含义:返回一个月每天的矩阵列表 格式:calendar.monthcalendar(年,月) 返回值类型:二级列表 注意:矩阵中没有天数用0来表示。 m = calendar.monthcalendar(2019,6) ...

    1.calendar包

    (6)函数:monthcalendar()

    含义:返回一个月每天的矩阵列表

    格式:calendar.monthcalendar(年,月)

    返回值类型:二级列表

    注意:矩阵中没有天数用0来表示。

    m = calendar.monthcalendar(2019,6)

    print(type(m))

    for i in m:

    print(i)

    n = calendar.prcal()

    (7)函数:prcal

    含义:直接打印日历。

    格式:calendar.prcal(年)

    返回值类型:无

    n = calendar.prcal(2019)

    print(type(n))

    print(n)

    显示的是2019的日历情况,但是为什么,类型是NoneType?没有类型吗?这是一个返回值为无的格式。

    (8)函数:prmonth()

    含义:直接打印月份

    格式:calendar.prmonth(年,月)

    返回值类型:无

    o = calendar.prmonth(2019,6)

    print(type(o))

    print(o)

    (9)函数:weekday()

    含义:获取这一天周几

    格式:calendar.weekday(年,月,日)

    返回值类型:整型

    p = calendar.weekday(2019,6,4)

    print(type§)

    print§

    2.time模块

    (1)时间戳

    含义:一个时间表示,根据不同的语言,可以是整数或者浮点数;从1970年1月1日0时0分0秒到现在经历的秒数;如果标识的时间时1970年以前的或者太遥远的未来,可能出现异常;32位擦欧总系统能够支持到2038年。

    (2)UTC时间

    UTC又称为世界协调时间,以英国格林尼治天文台所在地区的时间作为参考的时间,也叫作世界标准时间。中国在UTC+8区,俗称东八区

    (3)夏令时

    夏令时就是在夏天的时候将时间调快一小时,本意是督促大家早睡早起节省蜡烛!每天变成25小时,本质没变还是24小时。

    (4)时间元组

    含义:一个包含时间内容的普通元组

    (5)函数:timezone

    含义:当前时区与UTC时间相差的秒数,在没有夏令时的情况下的间隔。东八区的是-28800s

    格式:time.timezone

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    展开全文
  • python常用包的介绍

    千次阅读 2020-07-07 09:38:31
    python常用包的介绍 1.NumPy数值计算 NumPy是使用Python进行科学计算的基础包,Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础,也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库...

    python常用包的介绍

    1.NumPy数值计算
    NumPy是使用Python进行科学计算的基础包,Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础,也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库,且其数据类型对Python数据分析十分有用。它包含:

    一个强大的N维数组对象

    复杂的(广播)功能

    用于集成C / C ++和Fortran代码的工具

    有用的线性代数,傅里叶变换和随机数功能

    作用:这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。

    numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

    2.pandas数据处理
    pandas 是python的一个数据分析包,是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。数据结构如下:

    Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型,字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。

    Time- Series:以时间为索引的Series。

    DataFrame:二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。

    Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。

    作用:该工具是为了解决数据分析任务而创建的。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。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是进行数据清晰/整理的最好工具。

    3.matplotlib数据可视化
    Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库,是主要用于绘制数据图表的Python库,提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口,可以方便用户轻松掌握图形的格式,绘制各类可视化图形。使用Matplotlib,可以定制所做图表的任一方面。他支持所有操作系统下不同的GUI后端,并且可以将图形输出为常见的矢量图和图形测试,如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通过数据绘图,我们可以将枯燥的数字转化成人们容易接收的图表。 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。

    作用:是基于Numpy的一套Python包,这个包提供了吩咐的数据绘图工具,主要用于绘制一些统计图形。Matplotlib是Python的一个可视化模块,他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。

    4.sciPy科学计算
    SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.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等.

    SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合,包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等,这些对数据分析和挖掘十分有用。

    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.Scrapy爬虫

    Scrapy是专门为爬虫而生的工具,具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能,可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯,架构清晰,且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。

    6.scikit-learn机器学习
    Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包,提供了完善的机器学习工具箱,支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库,其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。

    Scikit-Learn是基于Python机器学习的模块,基于BSD开源许可证。

    Scikit-Learn的安装需要Numpy Scopy Matplotlib等模块,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建立在Scipy之上,提供了一套常用的机器学习算法,通过一个统一的接口来使用,Scikit-Learn有助于在数据集上实现流行的算法。

    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。

    7.Keras深度学习
    Keras是深度学习库,人工神经网络和深度学习模型,基于Theano之上,依赖于Numpy和Scipy,利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型,如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。

    8.statsmodels统计建模计量经济
    Statsmodels是Python的统计建模和计量经济学工具包,包括一些描述统计、统计模型估计和推断。

    总之,

    Python有着像Matlab一样强大的数值计算工具包Numpy;

    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;

    有着绘图工具包Matplotlib,Matplotlib能够对数据和记过进行可视化,快速理解数据;

    有着科学计算工具包Scipy;

    Scikit-Learn提供了机器学习算法的支持,Theano提供了升读学习框架(还可以使用CPU加速)。

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  • python常用包安装

    千次阅读 2019-01-03 14:05:59
    环境:win10 + Python3.7 + PyDev 注:* :这几个文件下载地址为:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 根据自己Python 的版本下载(以Python3.7为例) 以管理员省份运行cmd  1. 更新或安装pip:  ...

    环境:win10 + Python3.7 +  PyDev

    注:* :这几个文件下载地址为:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 根据自己Python
    的版本下载(以Python3.7为例)

    以管理员省份运行cmd 

    1. 更新或安装pip:   

    python -m pip install --upgrade pip

        (保证环境变量:将Pthon安装目录下的Scripts目录添加到环境变量Path中
         如我Python下Scripts位置是‘C:\Program Files\Python37\Scripts\’)
        注:安装Python3.7时选择添加环境变量到Path即可保证环境变量
    2. 安装 numpy:

      pip install numpy
    3. 安装 scipy: 

    pip install scipy
    4. 安装 matplotlib:

        

    pip install matplotlib
    5. 安装 pandas:

      

      pip install pandas

        
    6. *安装 GDAL(提前下载 GDAL-2.2.4-cp37-cp37m-win_amd64.whl 并放在Python安装目录的Scripts下):

    cmd(管理员)--> cd C:\Program Files\Python37\Scripts运行
      

     pip install GDAL-2.2.4-cp37-cp37m-win_amd64.whl

        
    7. 安装 ospybook:
        
      

      pip install https://github.com/cgarrard/osgeopy-code/raw/master/ospybook-latest.zip
    8. *安装 pyproj(提前下载 pyproj-1.9.5.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl 并放在Python安装目录的Scripts下):

    cmd(管理员)--> cd C:\Program Files\Python37\Scripts运行

        

    pip install pyproj-1.9.5.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
    9. *安装 scikit_learn(提前下载 scikit_learn-0.19.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl 并放在Python安装目录的Scripts下):

    cmd(管理员)--> cd C:\Program Files\Python37\Scripts运行

      

     pip install scikit_learn-0.19.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl
    10. 在Eclipse IDE 中查看安装的包是否成功
        打开 Eclipse IDE :
        window --> preference --> PyDEV --> Interpreters --> 
        Python Interpreter 中的Packages 下查看
    --------------------- 
    作者:yuSlender 
    来源:CSDN 
    原文:https://blog.csdn.net/yuSlender/article/details/81367730 
    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

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