首页 > 后端开发 > 正文

最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些

2024-02-12 15:20:09 | 我爱编程网

最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些相关内容,小编在这里做了整理,希望能对大家有所帮助,关于最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些信息,一起来了解一下吧!

本文目录一览:

最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些

最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些

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。

…………

最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些

python中的模块、库、包有什么区别?

模块,库,包主要区别在于他们的定义与所指范围不同。

python模块,包含并且有组织的代码片段为模块,sample.py其中文件名smaple为模块名字。

而包是一个有层次的文件目录结构,它定义了由无数个模块或无数个子包组成的python应用程序执行环境。

库的概念是具有相关功能模块的集合。这也是正是Python的一大特色之一,即具有强大的标准库,还有第三方库以及自定义模块。

模块和包是“存储层面”

模块就是一个让你import的文件包就是让你importfrom的地方例如你下载好某个包,然后把这个包解压到某个特定路径,然后就可以fromxxxximportyyyy.py了剩下的概念都是“逻辑层面”,是不分语言的类我不想多解释,随便找本编程入门书去看吧库和框架都是用来定义某个包的使用目的的。

框架相当于定了包的用途,在这个用途上你进行二次开发(例如django相当于是一个websrv端),一般最多也就你在main里去调用它的入口或者通过decorator(@)来注册什么东西到框架里库则是相当于一个工具箱,你可以从中拿出任意工具在任意地点使用一个包里可以有库,也可以有框架,也可以两者都有

最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些

python常用到哪些库?

Python作为一个设计优秀的程序语言,现在已广泛应用于各种领域,依靠其强大的第三方类库,Python在各个领域都能发挥巨大的作用。

下面我们就来看一下python中常用到的库:

数值计算库:

1. NumPy

支持多维数组与矩阵运算,也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用,支持比Python更多种类的数值类型,其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型,用于描述相同类型的元素集合,可以使用基于0的索引访问集合中元素。

2. SciPy

在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数,如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等,可进行插值处理、信号滤波,以及使用C语言加速计算。

3. Pandas我爱编程网

基于NumPy的一种工具,为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型,提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法,为时间序列分析提供很好的支持,提供多种数据结构,如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。

数据可视化库:

4. Matplotlib

第一个Python可视化库,有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库,可以很方便地得到数据的大致信息,功能非常强大,但也非常复杂。

5. Seaborn

利用了Matplotlib,用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。

6. ggplot

基于R的一个作图库ggplot2,同时利用了源于《图像语法》(The Grammar of Graphics)中的概念,允许叠加不同的图层来完成一幅图,并不适用于制作非常个性化的图像,为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。

7. Bokeh

跟ggplot一样,Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。

8. Plotly

可以通过Python notebook使用,与Bokeh一样致力于交互图表的制作,但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型,如等值线图、树形图和三维图表。

9. pygal

与Bokeh和Plotly一样,提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式,所有的图表都被封装成方法,且默认的风格也很漂亮,用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。

10. geoplotlib

用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图,比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet(一个面向对象编程接口)方可使用。

11. missingno

用图像的方式快速评估数据缺失的情况,可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤,或者根据热度图或树状图对数据进行修正。

web开发库:

12. Django

一个高级的Python Web框架,支持快速开发,提供从模板引擎到ORM所需的一切东西,使用该库构建App时,必须遵循Django的方式。

13. Socket

一个套接字通讯底层库,用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接,通过连接发送请求与响应。

14. Flask

一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架(microframework),默认配备Jinja模板引擎,也包含其他模板引擎或ORM供选择,适合用来编写API服务(RESTful rervices)。

15. Twisted

一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架,建立在deferred object之上,一个通过异步架构实现的高性能的引擎,不适用于编写常规的Web Apps,更适用于底层网络。

数据库管理:

16. MySQL-python

又称MySQLdb,是Python连接MySQL最流行的一个驱动,很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2.x,且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发,在Windows平台上的安装非常不友好,经常出现失败的情况,现在基本不推荐使用,取代品为衍生版本。

17. mysqlclient

完全兼容MySQLdb,同时支持Python 3.x,是Django ORM的依赖工具,可使用原生SQL来操作数据库,安装方式与MySQLdb一致。

18. PyMySQL

纯Python实现的驱动,速度比MySQLdb慢,最大的特点为安装方式简洁,同时也兼容MySQL-python。

19. SQLAlchemy

一种既支持原生SQL,又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系,可有效提高写代码的速度,同时兼容多种数据库系统,如SQLite、MySQL、PostgreSQL,代价为性能上的一些损失。

自动化运维:

20. jumpsever跳板机

一种由Python编写的开源跳板机(堡垒机)系统,实现了跳板机的基本功能,包含认证、授权和审计,集成了Ansible、批量命令等。

支持WebTerminal Bootstrap编写,界面美观,自动收集硬件信息,支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能,基于SSH协议进行管理,客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理,因完全开源,容易再次开发。

21. Magedu分布式监控系统

一种用Python开发的自动化监控系统,可监控常用系统服务、应用、网络设备,可在一台主机上监控多个不同服务,不同服务的监控间隔可以不同,同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同,并提供数据可视化界面。

22. Magedu的CMDB

一种用Python开发的硬件管理系统,包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能,主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据,将硬件信息发送至API,API负责将获取的数据保存至数据库中,后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。

23. 任务调度系统

一种由Python开发的任务调度系统,主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中,一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。

24. Python运维流程系统

一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台,内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流,包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。

GUI编程:

25. Tkinter

一个Python的标准GUI库,可以快速地创建GUI应用程序,可以在大多数的UNIX平台下使用,同样可以应用在Windows和Macintosh系统中,Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格,并良好地运行在绝大多数平台中。

26. wxPython

一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块,是Python语言的一套优秀的GUI图形库,允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。

27. PyQt

一个创建GUI应用程序的工具库,是Python编程语言和Qt的成功融合,可以运行在所有主要操作系统上,包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证,开发人员可以选择GPL和商业许可,从PyQt的版本4开始,GPL许可证可用于所有支持的平台。

28. PySide

一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本,提供与PyQt类似的功能,并相容API,但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。

更多Python知识请关注Python自学网。

以上就是最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些全部内容了,了解更多相关信息,关注我爱编程网。
与“最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些”相关推荐