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python第三方庫有

發布時間:2024-05-14 18:58:11

python機器學習方向的第三方庫是什麼

Python開發工程師必知的十大機器學習庫:

一、Scikit-Learn

在機器學習和數據挖掘的應用中,Scikit-Learn是一個功能強大的Python包,我們可以用它進行分類、特徵選擇、特徵提取和聚集。

二、Statsmodels

Statsmodels是另一個聚焦在統計模型上的強大的庫,主要用於預測性和探索性分析,擬合線性模型、進行統計分析或者預測性建模,使用Statsmodels是非常合適的。

三、PyMC

PyMC是做貝葉斯曲線的工具,其包含貝葉斯模型、統計分布和模型收斂的診斷工具,也包含一些層次模型。

四、Gensim

Gensim被稱為人們的主題建模工具,其焦點是狄利克雷劃分及變體,其支持自然語言處理,能將NLP和其他機器學習演算法更容易組合在一起,還引用Google的基於遞歸神經網路的文本表示法word2vec。

五、Orange

Orange是一種帶有圖形用戶界面的庫,在分類、聚集和特徵選擇方法方面,相當齊全,還有交叉驗證的方法。

六、PyMVPA

PyMVPA是一種統計學習庫,包含交叉驗證和診斷工具,但沒有Scikit-learn全面。

七、Theano

Theano是最成熟的深度學習庫,它提供不錯的數據結構表示神經網路的層,對線性代數來說很高效,與Numpy的數組類似,很多基於Theano的庫都在利用其數據結構,它還支持開箱可用的GPU編程

八、PyLearn

PyLearn是一個基於Theano的庫,它給Theano引入了模塊化和可配置性,可以通過不同的配置文件來創建神經網路。

九、Hebel

Hebel是一個帶有GPU支持的神經網路庫,可以通過YAML文件決定神經網路的屬性,提供了將神級網路和代碼友好分離的方式,並快速地運行模型,它是用純Python編寫,是很友好的庫,但由於開發不久,就深度和廣大而言,還有些匱乏!

十、Neurolab

Neurolab是一個API友好的神經網路庫,其包含遞歸神經網路實現的不同變體,如果使用RNN,這個庫是同類API中最好的選擇之一。

② Python 常用的標准庫以及第三方庫有哪些

不同的工作的人使用的標准庫和第三方庫是不一樣的。
其中內建函數肯定是都要用的,re,os,sys,time,datetime估計也都會用到,這些都是比較基礎的。
其它的估計就是根據項目和功能需求來使用了。

標准庫列表:https://docs.python.org/2/library/
第三方庫列表:https://pypi.python.org/pypi

如果解決了您的問題請採納!
如果未解決請繼續追問!

③ 值得收藏的Python第三方庫

網路站點爬取

爬取網路站點的庫Scrapy – 一個快速高級的屏幕爬取及網頁採集框架。cola – 一個分布式爬蟲框架。Demiurge – 基於PyQuery 的爬蟲微型框架。feedparser – 通用 feed 解析器。Grab – 站點爬取框架。MechanicalSoup – 用於自動和網路站點交互的 Python 庫。portia – Scrapy 可視化爬取。pyspider – 一個強大的爬蟲系統。RoboBrowser – 一個簡單的,Python 風格的庫,用來瀏覽網站,而不需要一個獨立安裝的瀏覽器。

互動式解析器

互動式 Python 解析器。

IPython – 功能豐富的工具,非常有效的使用互動式 Python。

bpython- 界面豐富的 Python 解析器。

ptpython – 高搜畢臘級互動式Python解析器, 構建於python-prompt-toolkit 之上。

圖像處理

用來操作圖像的庫.

pillow – Pillow 是一個更加易用版的 PIL。

hmap – 圖像直方圖映射。

imgSeek – 一個使用視覺相似性搜索一組圖片集合的項目。

nude.py – 裸體檢測。

pyBarcode – 不藉助 PIL 庫在 Python 程序中生成條形碼。

pygram – 類似 Instagram 的圖像濾鏡。

python-qrcode – 一個純 Python 實現的二維碼生成器。

Quads – 基於四叉樹的計算機藝術。

scikit-image – 一個用於(科學)圖像處理的 Python 庫。

thumbor – 一數螞個小型圖像服務,具有剪裁,尺寸重設和翻轉功能。

wand – MagickWand的Python 綁定。MagickWand 是 ImageMagick的 C API 。

HTTP

使用HTTP的庫。

requests – 人性化的HTTP請求庫。

grequests – requests 庫 + gevent ,用於非同步 HTTP 請求.

httplib2 – 全面的 HTTP 客戶端庫。

treq – 類似 requests 的Python API 構建於 Twisted HTTP 客戶端之上。

urllib3 – 一個具有線程安全連接池,支持文件 post,清晰友好的 HTTP 庫。

資料庫

Python實現的資料庫。

pickleDB – 一個簡單,輕量級鍵值儲存資料庫。

PipelineDB – 流式 SQL 資料庫。

TinyDB – 一個微型的,面向文檔型資料庫。

ZODB – 一個 Python 原生對象資料庫。一個鍵值和對象圖資料庫。

Web 框架

全棧 web 框架。

Django – Python 界最流行的 web 框架。

awesome-django系列

Flask – 一個 Python 微型框架。

https://github.com/humiaozuzu/awesome-flask系列

Pyramid – 一個小巧,快速,接地氣的開源Python web 框架。

awesome-pyramid系列

Bottle – 一個快速小巧,輕量級的 WSGI 微型 web 框架。

CherryPy – 一個極簡的 Python web 框架,服從 HTTP/1.1 協議且具有WSGI 線程池。

TurboGears – 一個可以擴展為全棧解決方案的微型框架。

web.py – 一個 Python 的 web 框架,既簡單,又強大。

web2py – 一個全棧 web 框架和平台,專注於簡單易用。

Tornado – 一個web 框架和非同步網路庫。

HTML處理世滑

處理 HTML和XML的庫。

BeautifulSoup – 以 Python 風格的方式來對 HTML 或 XML 進行迭代,搜索和修改。

bleach – 一個基於白名單的 HTML 清理和文本鏈接庫。

cssutils – 一個 Python 的 CSS 庫。

html5lib – 一個兼容標準的 HTML 文檔和片段解析及序列化庫。

lxml – 一個非常快速,簡單易用,功能齊全的庫,用來處理 HTML 和 XML。

MarkupSafe – 為Python 實現 XML/HTML/XHTML 標記安全字元串。

pyquery – 一個解析 HTML 的庫,類似 jQuery。

untangle – 將XML文檔轉換為Python對象,使其可以方便的訪問。

xhtml2pdf – HTML/CSS 轉 PDF 工具。

xmltodict – 像處理 JSON 一樣處理 XML。

游戲開發

超贊的游戲開發庫。

Cocos2d – cocos2d 是一個用來開發 2D 游戲, 示例和其他圖形/交互應用的框架。基於 pyglet。

Panda3D – 由迪士尼開發的 3D 游戲引擎,並由卡內基梅隴娛樂技術中心負責維護。使用C++編寫, 針對 Python 進行了完全的封裝。

Pygame – Pygame 是一組 Python 模塊,用來編寫游戲。

PyOgre – Ogre 3D 渲染引擎的 Python 綁定,可以用來開發游戲和模擬程序等任何 3D 應用。

PyOpenGL – OpenGL 的 Python 綁定及其相關 APIs。

PySDL2 – SDL2 庫的封裝,基於 ctypes。

RenPy – 一個視覺小說(visual novel)引擎。

④ Python 常用的標准庫以及第三方庫有哪些

Python常用庫大全,看看有沒有你需要的。
環境管理
管理 Python 版本和環境的工具
p – 非常簡單的互動式 python 版本管理工具。
pyenv – 簡單的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虛擬環境中執行命令
virtualenv – 創建獨立 Python 環境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一組擴展。
包管理
管理包和依賴的工具。
pip – Python 包和依賴關系管理工具。
pip-tools – 保證 Python 包依賴關系更新的一組工具。
conda – 跨平台,Python 二進制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分發的新標准,意在取代 eggs。
包倉庫
本地 PyPI 倉庫服務和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 鏡像工具。
devpi – PyPI 服務和打包/測試/分發工具。
localshop – 本地 PyPI 服務(自定義包並且自動對 PyPI 鏡像)。
分發
打包為可執行文件以便分發。
PyInstaller – 將 Python 程序轉換成獨立的執行文件(跨平台)。
dh-virtualenv – 構建並將 virtualenv 虛擬環境作為一個 Debian 包來發布。
Nuitka – 將腳本、模塊、包編譯成可執行文件或擴展模塊。
py2app – 將 Python 腳本變為獨立軟體包(Mac OS X)。
py2exe – 將 Python 腳本變為獨立軟體包(Windows)。
pynsist – 一個用來創建 Windows 安裝程序的工具,可以在安裝程序中打包 Python本身。
構建工具
源碼編譯成軟體。
buildout – 一個構建系統,從多個組件來創建,組裝和部署應用。
BitBake – 針對嵌入式 Linux 的類似 make 的構建工具。
fabricate – 對任何語言自動找到依賴關系的構建工具。
PlatformIO – 多平台命令行構建工具。
PyBuilder – 純 Python 實現的持續化構建工具。
SCons – 軟體構建工具。
互動式解析器
互動式 Python 解析器。
IPython – 功能豐富的工具,非常有效的使用互動式 Python。
bpython- 界面豐富的 Python 解析器。
ptpython – 高級互動式Python解析器, 構建於python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME(多用途的網際郵件擴充協議)類型檢測。
imghdr – (Python 標准庫)檢測圖片類型。
mimetypes – (Python 標准庫)將文件名映射為 MIME 類型。
path.py – 對 os.path 進行封裝的模塊。
pathlib – (Python3.4+ 標准庫)跨平台的、面向對象的路徑操作庫。
python-magic- 文件類型檢測的第三方庫 libmagic 的 Python 介面。
Unipath- 用面向對象的方式操作文件和目錄
watchdog – 管理文件系統事件的 API 和 shell 工具
日期和時間
操作日期和時間的類庫。
arrow- 更好的 Python 日期時間操作類庫。
Chronyk – Python 3 的類庫,用於解析手寫格式的時間和日期。
dateutil – Python datetime 模塊的擴展。
delorean- 解決 Python 中有關日期處理的棘手問題的庫。
moment – 一個用來處理時間和日期的Python庫。靈感來自於Moment.js。
PyTime – 一個簡單易用的Python模塊,用於通過字元串來操作日期/時間。
pytz – 現代以及歷史版本的世界時區定義。將時區資料庫引入Python。
when.py – 提供用戶友好的函數來幫助用戶進行常用的日期和時間操作。
文本處理
用於解析和操作文本的庫。
通用
chardet – 字元編碼檢測器,兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 標准庫)幫助我們進行差異化比較。
ftfy – 讓Unicode文本更完整更連貫。
fuzzywuzzy – 模糊字元串匹配。
Levenshtein – 快速計算編輯距離以及字元串的相似度。
pangu.py – 在中日韓語字元和數字字母之間添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python實現。
shortuuid – 一個生成器庫,用以生成簡潔的,明白的,URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 轉換形式 。
uniout – 列印可讀的字元,而不是轉義的字元串。
xpinyin – 一個用於把漢字轉換為拼音的庫。

⑤ Python數據分析庫有哪些

Python數據分析必備的第三方庫:

1、Pandas

Pandas是Python強大、靈活的數據分析和探索工具,包含Serise、DataFrame等高級數據結構和工具,安裝Pandas可使Python中處理數據非常快速和簡單。

Pandas是Python的一個數據分析包,Pandas最初使用用作金融數據分析工具而開發出來,因此Pandas為時間序列分析提供了很好的支持。

Pandas是為了解決數據分析任務而創建的,Pandas納入了大量的庫和一些標準的數據模型,提供了高效的操作大型數據集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理數據的函數和方法。Pandas包含了高級數據結構,以及讓數據分析變得快速、簡單的工具。

2、Numpy

Numpy可以提供數組支持以及相應的高效處理函數,是Python數據分析的基礎,也是Scipy、Pandas等數據處理和科學計算庫最基本的函數功能庫,且其數據類型對Python數據分析十分有用。

Numpy提供了兩種基本的對象:ndarray和ufunc。ndarray是存儲單一數據類型的多維數組,而ufunc是能夠對數組進行處理的函數。

3、Matplotlib

Matplotlib是強大的數據可視化工具和作圖庫,是主要用於繪制數據圖表的Python庫,提供了繪制各類可視化圖形的命令字型檔、簡單的介面,可以方便用戶輕松掌握圖形的格式,繪制各類可視化圖形。

Matplotlib是Python的一個可視化模塊,他能方便的只做線條圖、餅圖、柱狀圖以及其他專業圖形。

Matplotlib是基於Numpy的一套Python包,這個包提供了豐富的數據繪圖工具,主要用於繪制一些統計圖形。

4、SciPy

SciPy是一組專門解決科學計算中各種標准問題域的包的集合,包含的功能有最優化、線性代數、積分、插值、擬合、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算等,這些對數據分析和挖掘十分有用。

SciPy是一款方便、易於使用、專門為科學和工程設計的Python包,它包括統計、優化、整合、線性代數模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等。Scipy依賴於Numpy,並提供許多對用戶友好的和有效的數值常式,如數值積分和優化。

5、Keras

Keras是深度學習庫,人工神經網路和深度學習模型,基於Theano之上,依賴於Numpy和Scipy,利用它可以搭建普通的神經網路和各種深度學習模型,如語言處理、圖像識別、自編碼器、循環神經網路、遞歸審計網路、卷積神經網路等。

6、Scrapy

Scrapy是專門為爬蟲而生的工具,具有URL讀取、HTML解析、存儲數據等功能,可以使用Twisted非同步網路庫來處理網路通訊,架構清晰,且包含了各種中間件介面,可以靈活的完成各種需求。

7、Gensim

Gensim是用來做文本主題模型的庫,常用於處理語言方面的任務,支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內的多種主題模型演算法,支持流式訓練,並提供了諸如相似度計算、信息檢索等一些常用任務的API介面。

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