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IT技术模块

盘点Python常用的模块和包模块
1.定义
计算机在开发过程中，代码越写越多 ， 也就越难以维护，所以为了编写可维护的代码，我们会把函数进行分组，放在不同的文件里 。在python里 ， 一个.py文件就是一个模块 。
2.优点：
提高代码的可维护性 。
提高代码的复用，当模块完成时就可以在其他代码中调用 。
引用其他模块，包含python内置模块和其他第三方模块 。
避免函数名和变量名等名称冲突 。
python内建模块：
1.sys模块
2.random模块
3.os模块：
os.path:讲解
数据可视化
1.matplotlib :
是Python可视化程序库的泰斗，它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近 。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法 。
访问：
颜色：
教程：
2.Seaborn：
它是构建在matplotlib的基础上的，用简洁的代码来制作好看的图表 。Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感 。
访问：
3.ggplot：
gplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图
访问：
4.Mayavi：
Mayavi2完全用Python编写，因此它不但是一个方便实用的可视化软件，而且可以方便地用Python编写扩展，嵌入到用户编写的Python程序中，或者直接使用其面向脚本的API：mlab快速绘制三维图
访问：
讲解：
5.TVTK：
TVTK库对标准的VTK库进行包装 ， 提供了Python风格的API、支持Trait属性和numpy的多维数组 。
VTK () 是一套三维的数据可视化工具，它由C++编写，包涵了近千个类帮助我们处理和显示数据
讲解：
机器学习
1.Scikit-learn
是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具 ， 易上手，可以在多个上下文中重复使用 。它基于NumPy, SciPy 和 matplotlib，开源 ， 可商用（基于 BSD 许可） 。
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讲解：
2.Tensorflow
最初由谷歌机器智能科研组织中的谷歌大脑团队（Google Brain Team）的研究人员和工程师开发 。该系统设计的初衷是为了便于机器学习研究，能够更快更好地将科研原型转化为生产项目 。
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4.django
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1.Tkinter
2.wxPython
3.PyGTK
4.PyQt
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科学计算
教程
1.numpy
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2.sympy
sympy是一个Python的科学计算库，用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题
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