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写的 尼尔·帕特尔 · 8分钟阅读 >
所有排名前40的Python库

你好,我是尼埃尔 十博体育投注官网等. Python中有超过250个库,要知道是哪个库可能有点令人困惑 one is best for your project.

Python中有超过250个库,要知道是哪个库可能有点令人困惑 one is best for your project. 在本文中,十博体育投注深入地解释了哪种Python库最适合哪种类型的项目.

因此,在这篇文章中,十博体育投注将浏览十博体育投注认为你应该了解的40个顶级图书馆. 自然语言处理是语言学和计算机科学相结合的一个领域. 它允许计算机处理和分析自然语言工具包或NLT.

所有最常用的Python库列表

  1. Scikit-learn
  2. NuPIC
  3. 斜坡
  4. NumPy
  5. Pipenv
  6. TensorFlow
  7. 鲍勃
  8. PyTorch
  9. PyBrain
  10. 牛奶
  11. Keras
  12. 破折号
  13. 熊猫
  14. Scipy
  15. Matplotlib
  16. 的ano
  17. SymPy
  18. Caffe2
  19. Seaborn
  20. ﹒荷伯
  21. OpenCV Python
  22. 的ano
  23. NLTK
  24. SQLAlchemy
  25. 散景
  1. NLTK
最流行的自然语言处理库

NLTK是最流行的一种 自然语言处理 库. It allows you to perform various operations in the English language like tokenizing tagging in stemming; you can tokenize words or sentences, 句子中的单词和段落中的句子分别是什么.

例如, 因为New York muffins输出了一个字符串列表,其中每个单词都是一个单独的字符串. 现在你可以用词性标签的一部分来标记词性句子中的每个单词. 这将为每个单词输出一个元组,后面跟着它的词性. NP,代表专有名词单数,是John的标签. 你也可以用词干,单词maximum的词干是maximum,词干想必是假定的. 重要的是要注意,有几种不同的词干提取方法, 每个都将根据其独特的算法产生不同的输出.

通过结合NLTK的基本功能, 您可以开发更复杂的程序,如股票站点.

2. Gensim

Gensim是另一个Python自然语言处理库. 它的目标受众是自然语言处理和信息检索界. 它提供了一个简单的接口,与内存无关的算法和流行算法(如LSA)的高效多核实现, 乔治。, 和R P.

Gensim简单,易于获取,并具有广泛的文档和 Jupyter笔记本教程.

3. Flashtext 2.7

自然语言处理的另一个重要方面是搜索和替换单词. FlashText是一个完美的库. 它允许您提取、替换和删除给定文本数据中的关键字. flash文本的一个巨大好处是它使用树形数据结构的速度. Flashtext可以在大数据块上执行超级快. 您可以看到,对于大于500个单词的文本,它的性能优于regex, 对于更大的文本,它的速度要快得多. 然而,需要注意的是,flash文本不能搜索特殊字符. Flashtext是大数据的首选库.

4. 计算机视觉 ——Python库

计算机视觉python库2022

计算机视觉是计算机识别的领域, 对视觉上打开的简历进行分类和反应, 也被称为开源计算机视觉, 是最大的计算机视觉图书馆吗. 它的有用功能包括同时读取和写入图像, 检测边缘, 和过滤的图像.

5. 公开的简历

通过结合公开的简历的各种功能, you can create programs like this face detector; not only can it detect where human faces are located, 它可以区分和识别人名,甚至可以化妆.

6. 简单的简历

简单的简历是一个初学者友好的开源框架,用于构建计算机视觉十博体育投注官网. 这是一份开放的简历, 但对于初学者, 它允许您访问几个高性能的计算机视觉库, 包括开放简历, 但不需要首先详细学习计算机视觉.

A pedestrian walk sign program is a project you can try to get started in computer vision; the program will tell you to go unless it detects a light source. 当检测到光源时,程序将显示一个停止标志. 一个缺点是它只适用于Python 2.7、但是对于初学者来说还是值得一试的.

7. Tkinter Python的标准GUI库

图形用户界面是计算机软件的交互式可视化组件组成的系统, 它通常被称为GUI. TK输入包是TK GUI工具包的标准Python接口. 当与TK enter结合使用时,Python提供了一种快速而简单的方法来创建GUI十博体育投注官网. 在TK输入中有一些小部件,如框架、标签和按钮. 每个小部件都有一些属性,比如大小、填充、边框, 您可以创建这些小部件并自定义它们的属性,以使用Python创建GUI十博体育投注官网. 我向简单快速的项目推荐这个python库.

8. Python的天气 - Python GUI的库

WX Python是Python语言的GUI工具包,通常用作tk enter的替代. 它是跨平台Python的绝佳选择,因为它支持Windows、Mac和Linux. 此外,WX Python易于使用,并为开发人员提供了复杂的设计布局,喜欢的是一个使用WX Python开发的程序,它在树中存储注释,pi qt是另一个值得一提的跨平台GUI. 在所有GUI库中,它具有最大的灵活性, 除了丰富的小部件集合外,使其成为最适合复杂项目的工具.

9. PyQt5 -另一个Python库

PyQt5包括一个功能完整的web浏览器, 支持Unicode正则表达式的帮助系统, SQL数据库, 和XML. 你可以使用PyQt5创建计算器、天气十博体育投注官网,甚至加密货币市场跟踪器.

10. Pygame -游戏开发的Python库

在你的编程过程中,你可能至少需要创造一些游戏. 无论是像《十博体育投注》和《十博体育投注官网》这样的经典游戏,还是你想象中的游戏. 这些库将允许您创建自己选择的游戏. Pygame是一个非常容易学习的用于编写电子游戏的包装模块. 它包含计算机图形和声音库,以快速创建动态游戏. 使用Pygame编写的程序与所有stl支持的操作系统兼容,也可以运行在Android和平板电脑上. 还支持像像素相机操作、中间帧和碰撞检测这样的功能. 你可以使用Pygame创建像《十博体育投注》和《十博体育投注官网》这样的游戏. 如果你需要灵感, 你可以在Pygame网站上查看别人创造的1000多款游戏.

10. Pyglet - Python 3d游戏库

如果你想制作一个3d游戏, Pyglet 你经常去图书馆吗. Pygame不同, Pyglet 能创造出三维的粘稠吗. 最重要的是,Pyglet没有外部依赖或安装要求. 它可以让你使用尽可能多的窗口,并加载图像, 声音, 音乐, 以及几乎任何格式的视频.

11. PyEngine3D

PyEngine3D是一个开源的PyEngine3D引擎,可以创建像这里这样令人惊叹的3d图形. 这些是执行HTTP请求的顶级web相关库, 网页抓取, 解析, 创建web十博体育投注官网.

12. 请求 -用于Python的HTTP库

请求是最流行的Python HTTP库. 它用于发送HTTP请求. 它有大量的功能,特别适合初学者. 您可以为两个HTTP请求添加参数、头文件、多部分文件和表单数据. 这个Lasy程序使用请求库从网站检索基本内容. 例如, 如果您输入的是YouTube视频的URL, 它将检索标题等信息, 描述及关键字抓取.

13. Scrapy - Python库,从网站提取数据

因此,这个名字是一个web抓取库,用于从网站提取你需要的数据. 它主要用于创建网络爬行程序. 最初, 它的设计只是为了刮擦, 但现在它被用于数据挖掘和自动化测试. 大量的公司使用scrappy来开展业务. 例如, Career Builder从许多网站上抓取招聘信息, 欧芹从数百个新网站上刮取文章, 而Lish则用“刮痕”来抓取时尚网站.

14. 美丽的苏p是一个用于提取数据的Python库

BeautifulSoup是另一个常用的网站抓取库. 但是,它也非常适合解析,可以解析不同的破碎的HTML和XML元素. 它提供了一种简单的web抓取方法. 通过从HTML中提取直接数据. 它非常容易使用,非常适合初学者. 一个基于美丽的苏p的有趣项目是这个体育预测项目. 它会搜集各种体育统计数据,对即将到来的比赛进行预测.

15. 扎帕 -用于AWS Lambda和API网关的无服务器Python Web服务

扎帕使得在AWS Lambda和API网关上构建和部署无服务器事件驱动的Python十博体育投注官网变得很容易. 它是Python十博体育投注官网的无服务器网络托管. 它具有无限的伸缩性、零停机时间和零维护. 它的最低成本是最好的特性之一,因为你只根据你服务的请求数量付费. 它能帮你省很多钱.

16. Django:为有截止日期的完美主义者设计的网络框架

Django是一个非常流行的基于python的免费开源web框架. 它的主要关注点是简化复杂数据库驱动网站的创建. Django负责像用户认证这样的特性, 内容管理, 站点地图, 和RSS提要. Django是快, 安全, 可伸缩的, 和多才多艺的, 使其成为当今许多企业使用的有吸引力的框架.

一些使用Django的大公司包括Instagram、Spotify、YouTube、 当罗宾汉, Pinterest. Flask是另一个非常流行的web框架,经常被拿来和Django比较. 它比基于多个项目的Django更新且更受欢迎. 更具体地说,它是一个轻量级的Web服务器网关接口. 它比Django更灵活,并提供URL路由, 请求和错误处理模板cookie, 支持单元测试, 调试器, 以及一个div元素服务器. 像Airbnb这样的大公司, 网飞公司, Lyft, Patreon, Uber使用烧瓶池, Django和flask都是很棒的框架, 但最终取决于您决定哪种方法更适合您的项目.
对于复杂的网站,我推荐使用Django;对于简单的小网站,我推荐使用flask.

17. NumPy 是Python编程语言的库吗

以下是一些必须了解的与数学有关的库. NumPy提供了高级数学功能,最适合用于数组和矩阵. 它既快速又高效,完全能够处理大量数据. NumPy还支持逻辑形状操作, 离散傅里叶变换, 以及一般的线性代数泛函.

18. SciPy 是用于科学计算和技术计算的免费和开源的Python库吗

SciPy与NumPy一起使用,通常用于机器学习和图像处理. 它提供了许多用户友好和高效的数值程序, 比如数值积分, 插值, 优化, 线性代数, 和统计数据. 如果你需要帮助, SciPy的支持社区总是在那里回答您经常遇到的问题,解决任何问题.

19. SymPy 是用于符号计算的开源Python库吗

symy是数学的另一个基本库, 它可以执行基本的运算,比如基本的算术, 简化, 反常触发功能. 然而,它能做的远不止这些,就像密码学中的泰勒级数矩阵逆运算. 许多程序(如spider和compile)都是基于symy spider的, 科学的Python开发环境或 IDE. 你可以把它看作是十博体育投注的工作室的Python版本.

20. ChemPy Python包对化学有用吗

ChemPy包含对化学有用的平衡解算器之类的函数.

21. 熊猫 - Python数据科学库

数据科学是一个旨在从数据中提取知识和见解的热门领域. 熊猫对于任何数据科学来说都是必须的. 它允许您轻松地组织、探索、表示和操作数据. 一个巨大的优点是它的干净和组织良好的代码,使它对初学者友好. 一些基础功能之外的特性包括在不同的web服务中读写数据的能力, 数据结构, 和数据库, 使用智能对齐和索引也可以轻松组织和数据标记.

21. 橙色 Python中的数据挖掘库

橙色是一款使用熊猫的开源机器学习和数据可视化软件. 它为初学者和专家提供了无数有用的功能.

21. SQLAlchemy - Python的数据库工具包

SQL Alchemy是Python SQL工具包和对象关系映射器,它为十博体育投注官网开发人员提供了SQL数据库的全部功能和灵活性. 它更具体一些,因为它是针对SQL的,但它非常有用. 它使Python与数据库之间的通信更容易、更快. 它的核心通常使Orem成为可选的,并具有成熟的高性能架构.

22. Matplotlib 是Python的绘图库

如果您想将数据可视化为图形,Matplotlib是一个完美的库. 您几乎可以创建所需的任何类型的图形或图形, 如柱状图, 流图, 饼状图将曲线分散在极坐标上. Matplotlib有一个活动的问题跟踪页面 GitHub,您可以在这里跟踪最新的bug、新补丁和功能请求.

23. 的 情节 Python库是一个 交互式、开源的绘图库

情节是另一个用于绘制图表的库,但它比Matplotlib稍微高级一些. 这对于更有效地创造复杂的情节是最好的.
它对复杂和多轴有很大的支持, 集成放大, 过滤工具, and can create three-dimensional plots; I’d say 情节 is best for those who are already familiar with Matplotlib and are looking for ways to build more complex visuals more efficiently.

24. 灵媒 -用于医疗保健的Python库

通灵学习一个开源的商业可用Python库,用于处理复杂的数据. 它有六个主要组成部分. 分类, 确定哪些类别和选项属于回归, 预测与对象关联的连续值属性. 自动聚类将相似的对象分组成集降低了维数, 减少了考虑模型选择的随机变量数量, 参数和模型的验证和选择比较. 最后对特征提取进行归一化预处理. 不平衡的数据集描述了类分布不均匀的情况,如果没有适当地解释,可能会导致问题.

例如, the classification model you’re working on has an accuracy of 80%; however, 您发现80%的数据属于一个类. 失衡学习是一个Python包,它提供了几种常用的重采样技术,用于纠正像这样的不平衡数据集.

它与心理学习兼容,是心理学习项目的一部分.

2022年的十大通用Python库

  1. 请求
  2. 枕头
  3. Scrapy
  4. Asyncio
  5. Tkinter
  6. 六个
  7. aiohttp
  8. Pygame
  9. Kivy
  10. 散景

机器学习的最佳Python库

Python现在是这种活动最流行的编程语言之一, 而且它已经在很大程度上取代了该行业的许多其他语言, 多亏了它丰富的图书馆. 机器学习使用以下Python库:…

  1. Numpy
  2. Scipy
  3. Scikit-learn
  4. 的ano
  5. TensorFlow
  6. Keras
  7. PyTorch
  8. 熊猫
  9. Matplotlib

2022年10大数据科学Python库

  1. TensorFlow
  2. Scikit-Learn
  3. Numpy
  4. Keras
  5. PyTorch
  6. LightGBM
  7. Eli5
  8. SciPy
  9. 的ano
  10. 熊猫

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