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1.Numpy库
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是Python开源的数值计算扩展工具,提供了Python对多维数组的支持,能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外,针对数组运算也提供了大量的数学函数库,Numpy是大部分Python科学计算的基础,具有很多功能。
2.Pandas库
是一个基于Numpy的数据分析包,为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法,使用户能快速便捷地处理数据。
3.Matplotlib库
是一个用在Python中绘制数组的2D图形库,虽然它起源于模仿MATLAB图形命令,但它独立于MATLAB,可以通过Pythonic和面向对象的方式使用,是Python中Z出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的,它大量使用Numpy和其他扩展代码,即使对大型数组也能提供良好的性能。
4.Seaborn库
是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具,提供了很多高层封装的函数,帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形,从而避免了许多额外的参数配置问题。
5.NLTK库
被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的Z佳工具,以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台,用于构建使用人类语言数据的Python程序,它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口,还提供了一套文本处理库,用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。
python当中的eval()函数是将字符串当成有效Python表达式来求值,并返回计算结果
x = 1
eval('x+1')
eval('x==1')
与之对应的repr函数,它能够将Python的变量和表达式转换为字符串表示:
repr(x+1)
repr(x+ ‘1’-1)('x=+=1')
Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。
常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。
需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。
NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了CPython的GIL(全局解释器锁),运行效率极好,是大量机器学习框架的基础库!
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NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包括:
·一个强大的N维数组对象ndrray;
·比较成熟的(广播)函数库;
·用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;
·实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。
NumPy的优点:
·对于同样的数值计算任务,使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多;
·NumPy中的数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构,且其能够提升的性能是与数组中的元素成比例的;
·NumPy的大部分代码都是用C语言写的,其底层算法在设计时就有着优异的性能,这使得NumPy比纯Python代码高效得多。
当然,NumPy也有其不足之处,由于NumPy使用内存映射文件以达到最优的数据读写性能,而内存的大小限制了其对TB级大文件的处理;此外,NumPy数组的通用性不及Python提供的list容器。因此,在科学计算之外的领域,NumPy的优势也就不那么明显。
astype实现变量类型转换:
astype(type): returns a copy of the array converted to the specified type.
a = a.astype('Float64')
b = b.astype('Int32')
Python中与数据类型相关函数及属性有如下三个:type/dtype/astype。
type() 返回参数的数据类型
dtype 返回数组中元素的数据类型
astype() 对数据类型进行转换
扩展资料
Python语言特点
1、由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。
2、众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口,例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了;
3、例如如下3个十分经典的科学计算扩展库:
NumPy、SciPy和matplotlib,它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表,甚至开发科学计算应用程序。
2018年3月,该语言作者在邮件列表上宣布Python 2.7将于2020年1月1日终止支持。用户如果想要在这个日期之后继续得到与Python 2.7有关的支持,则需要付费给商业供应商。
参考资料来源:百度百科 - Python (计算机程序设计语言, astype实现变量类型转换是当中的一种语言)
参考资料来源:PYTHON官网-astype