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python常用包函数 python中包

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python常用包及主要功能Python常用包：NumPy数值计算、pandas数据处理、matplotlib数据可视化、sciPy科学计算、Scrapy爬虫、scikit-learn机器学习、Keras深度学习、statsmodels统计建模计量经济 。
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 。
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 。
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 。
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 。
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，可以灵活地完成各种需求 。
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 。
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 。
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 。
python中函数包括1. print()函数：打印字符串
2. raw_input()函数：从用户键盘捕获字符
3. len()函数：计算字符长度
4. format(12.3654，'6.2f'/'0.3%')函数：实现格式化输出
5. type()函数：查询对象的类型
6. int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数
7. id()函数：获取对象的内存地址
8. help()函数：Python的帮助函数
9. s.islower()函数：判断字符小写
10. s.sppace()函数：判断是否为空格
11. str.replace()函数：替换字符
12. import()函数：引进库
13. math.sin()函数：sin()函数
14. math.pow()函数：计算次方函数
15. 3**4: 3的4次方
16. pow(3,4)函数：3的4次方
17. os.getcwd()函数：获取当前工作目录
18. listdir()函数：显示当前目录下的文件
19. socket.gethostbyname()函数：获得某主机的IP地址
20. urllib.urlopen(url).read():打开网络内容并存储
21. open().write()函数：写入文件
22. webbrowser.open_new_tab()函数：新建标签并使用浏览器打开指定的网页
23. def function_name(parameters):自定义函数
24. time.sleep()函数：停止一段时间
25. random.randint()函数：产生随机数
python常用函数1、complex()
返回一个形如 a+bj 的复数 ， 传入参数分为三种情况：
参数为空时 ， 返回0j；参数为字符串时，将字符串表达式解释为复数形式并返回；参数为两个整数(a,b)时 ， 返回 a+bj；参数只有一个整数 a 时，虚部 b 默认为0，函数返回 a+0j 。

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