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python四个函数库的简单介绍

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Python常用的标准库以及第三方库有哪些？推荐5个常用的Python标准库：
1、os：提供了不少与操作系统相关联的函数库
os包是Python与操作系统的接口 。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能，比如管理系统进程，改变当前路径，改变文件权限等 。但要注意，os包是建立在操作系统的平台上的，许多功能在Windows系统上是无法实现的 。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已经被其他的包取代 。
我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件 。查找、删除、复制文件以及列出文件列表等都是常见的文件操作 。这些功能通常可以在操作系统中看到，但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函数等，在Python内部实现 。
2、sys：通常用于命令行参数的库
sys包被用于管理Python自身的运行环境 。Python是一个解释器，也是一个运行在操作系统上的程序 。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数 ， 比如说Python运行所能占据的内存和CPU，Python所要扫描的路径等 。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动，从命令行读取命令和参数 。
3、random：用于生成随机数的库
Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串 ， 甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等 。
4、math：提供了数学常数和数学函数
标准库中，Python定义了一些新的数字类型 ， 以弥补之前的数字类型可能的不足 。标准库还包含了random包 ， 用于处理随机数相关的功能 。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数 ， 比如pi、三角函数等等 。
5、datetime：日期和时间的操作库
日期和时间的管理并不复杂，但容易犯错 。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善，你不仅可以进行日期时间的查询和变换 ， 还可以对日期时间进行运算 。通过这些标准库 ， 还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式
python里面有哪些自带函数？python系统提供python四个函数库了下面常用python四个函数库的函数：
1. 数学库模块（math）提供了很多数学运算函数python四个函数库；
2.复数模块（cmath）提供了用于复数运算的函数python四个函数库；
3.随机数模块（random）提供了用来生成随机数的函数；
4.时间（time）和日历（calendar）模块提供了能处理日期和时间的函数 。
注意：在调用系统函数之前python四个函数库，先要使用import 语句导入 相应的模块
该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中，然后就可以访问模块中的任何函数，其方 法是在函数名前面加上“模块名.” 。
希望能帮到你 。
Python数据分析库有哪些Python数据分析必备的第三方库：
1、Pandas
Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Serise、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单 。
Pandas是Python的一个数据分析包 ， Pandas最初使用用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持 。
Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型 ， 提供了高效的操作大型数据集所需要的工具 。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法 。Pandas包含了高级数据结构 ， 以及让数据分析变得快速、简单的工具 。
2、Numpy
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 。
Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc 。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数 。
3、Matplotlib
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 。
Matplotlib是Python的一个可视化模块 ， 他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形 。
Matplotlib是基于Numpy的一套Python包，这个包提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形 。
4、SciPy
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 。
SciPy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等 。Scipy依赖于Numpy ， 并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化 。
5、Keras
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 。
6、Scrapy
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，可以灵活的完成各种需求 。
7、Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法 ， 支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口 。
【python四个函数库的简单介绍】关于python四个函数库和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息 ， 记得收藏关注本站 。

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