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小編給大家分享一下python中現(xiàn)在的包有哪些,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這邊文章給大家學(xué)習(xí),希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲,下面讓我們一起去學(xué)習(xí)方法吧!
1、 Import 函數(shù) from 庫(kù),往后可以直接使用 函數(shù) import庫(kù),要使用函數(shù)則需 庫(kù).函數(shù)。
2、 %matplotlib inline是jupyter notebook里的命令, 意思是將那些用matplotlib繪制的圖顯示在頁(yè)面里而不是彈出一個(gè)窗口
3、 用圖形表示回歸效果可以采用橫坐標(biāo)為實(shí)際值,縱坐標(biāo)為預(yù)測(cè)值(采用橫坐標(biāo)的標(biāo)定作為標(biāo)定)則預(yù)測(cè)點(diǎn)越集中在y=x坐標(biāo)線上則回歸預(yù)測(cè)效果越好。
4、 安裝,http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv提供各種包whl文件。安裝whl文件需要設(shè)置環(huán)境變量為D:\SOFT\Python27\Scripts, pip install whl提示安裝成功。回到包所在文件打開(kāi)cmd窗口輸入pip install 包名,安裝包。使用 import 包名測(cè)試是否安裝成功。
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5、 Numpy包: numpy數(shù)組切片的修改直接反映到原數(shù)組,但是列表對(duì)切片的修改不反應(yīng)到原數(shù)組。建立多維數(shù)組 np.arange(1,10).reshape(3,3)
Numpy.array創(chuàng)建一個(gè)矩陣a,并對(duì)矩陣進(jìn)行計(jì)算最大a.max(),最小,平均數(shù)a.mean()。也可以按行處理a.max(axis=1),計(jì)算某行數(shù)據(jù)的最大,最小以及平均數(shù)。遍歷前兩行的第二列。三維可以理解為一個(gè)數(shù)字組成的立方塊。
Numpy支持對(duì)多維數(shù)組的翻轉(zhuǎn)等操作,求和,計(jì)算三角函數(shù),多次方求和以及SVD分解等多種操作。以及隨機(jī)函數(shù)模塊。Numpy.random
6、 Matplotlib:處理數(shù)據(jù)可視化的包,利用numpy強(qiáng)大的運(yùn)算能力結(jié)合matplotlib使用;使用matplotlib畫(huà)散點(diǎn)圖步驟,第一種使用scatter(x,y),系統(tǒng)自動(dòng)建立坐標(biāo)系,第二種使用plot(x,y)系統(tǒng)也是自動(dòng)建立坐標(biāo)系,plot函數(shù)默認(rèn)畫(huà)連線圖。比較,scatter比plot適合畫(huà)散點(diǎn)圖。
7、 Pandas是一個(gè)為解決python數(shù)據(jù)分析而用的包,可以快速構(gòu)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
8、 scikit-learn簡(jiǎn)稱sklearn,在導(dǎo)入數(shù)據(jù)包時(shí)只能使用import sklearn。
線性回歸函數(shù)采用最小二乘函數(shù)擬合。給定n個(gè)參數(shù)及其對(duì)應(yīng)的x值以及應(yīng)該輸出的y。訓(xùn)練相關(guān)參數(shù)的值,再用這個(gè)參數(shù)給出線性方程預(yù)測(cè)未知y的值。函數(shù)調(diào)用方法,先創(chuàng)建一個(gè)引用,給定訓(xùn)練值。利用訓(xùn)練模型去預(yù)測(cè)測(cè)試集。
Kmeans:plot 是做折線圖,也可以做散點(diǎn)圖;scatter專門做散點(diǎn)圖。在數(shù)據(jù)處理的時(shí)候要明確轉(zhuǎn)變成數(shù)值型,不然會(huì)出現(xiàn)莫名現(xiàn)象Kmeans使用方法,首先創(chuàng)建KMeans模型,然后加載數(shù)據(jù)返回?cái)?shù)據(jù)分類結(jié)果。
9、 request:網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)相關(guān)包,可以偽裝成瀏覽器,躲過(guò)服務(wù)器審查。
以上是python中現(xiàn)在的包有哪些的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助,如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí),歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道!
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