介绍15个好用到哭的python库

1. NumPy

1.1 简介

NumPy是一个科学计算的基础包，主要用于数组计算，包括统计、线性代数、FFT等。Python中的列表对象不能满足科学计算需求，NumPy的出现可以使得Python也成为了科学计算的强力工具。

在过去的20年里，NumPy一直是Python中的重要角色，纯Python代码实现的数值计算性能很低，而利用NumPy实现的数值计算性能远高于纯Python实现。NumPy可以看成Python中的Matlab，其令人难以置信的方便和高效已经成为科学计算的基础。

1.2 关键特性

强大的N维数组对象ndarray。

广播功能函数。

整合C/C++/Fortran代码的工具。

线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。

1.3 使用方法

导入NumPy：

import numpy as np

创建ndarray数组：

a = np.array([1, 2, 3])

对数组进行运算：

b = np.array([4, 5, 6])

c = a + b

2. Pandas

2.1 简介

Pandas是一个开源的Python数据分析库，其提供了快速、灵活、可索引的数据结构和高效的数据操作工具。

在机器学习和数据分析中，Pandas是一个非常有用的工具。Pandas的主要数据结构是Series和DataFrame，这两种数据结构广泛应用于数据预处理、数据清洗、数据分析等常见任务。

2.2 关键特性

强大的数据结构：Series和DataFrame。

支持简单的数据清洗、预处理、合并、切片、过滤、拆分等数据操作。

灵活的IO工具。

高效的数据分组和聚合操作。

2.3 使用方法

导入Pandas：

import pandas as pd

创建DataFrame：

data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}

df = pd.DataFrame(data)

对DataFrame进行操作：

df.loc[df['a'] > 1, 'b'] = 0

3. Matplotlib

3.1 简介

Matplotlib是一个Python的2D绘图库，可以用于可视化数据、制作图表、绘制图形等任务。

Matplotlib是Python数据可视化的重要工具之一，可以生成复杂的图表和绘图，其简单和功能强大的API使得用户可以非常容易地在Python中实现各种数据可视化图表。

3.2 关键特性

支持多种2D图形绘制。

支持多种输出格式：PDF、PNG、SVG等。

提供多种图表，包括散点图、条形图、饼图、直方图等。

灵活的坐标轴、标签、文字、注释等控制。

3.3 使用方法

导入Matplotlib：

import matplotlib.pyplot as plt

创建折线图：

x = [1, 2, 3]

y = [4, 5, 6]
plt.plot(x, y)

保存图形：

plt.savefig('filename.png')

4. Scikit-learn

4.1 简介

Scikit-learn是一个流行的Python机器学习包，其提供了许多机器学习算法和工具。

Scikit-learn是Python中常用的机器学习框架，其能够支持许多机器学习算法，包括聚类、分类、回归、降维等算法。

4.2 关键特性

支持多种机器学习算法。

能够进行数据预处理、特征选择、数据降维等步骤。

提供针对不同模型的训练和测试。

能够针对不同任务进行模型选择。

4.3 使用方法

导入Scikit-learn：

from sklearn import svm

创建SVM模型：

X = [[0, 0], [1, 1]]

y = [0, 1]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)

5. TensorFlow

5.1 简介

TensorFlow是一个由Google Brain团队开发的开源人工智能框架，其可以用于各种任务，包括自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等领域。

TensorFlow的应用领域非常广泛，其灵活性、高效性和易用性使得其成为众多企业、学术研究人员和开发人员的首选。

5.2 关键特性

强大的分布式计算能力。

高效的支持GPU加速。

支持多种模型的设计和训练。

提供高阶API和低阶API。

5.3 使用方法

导入TensorFlow：

import tensorflow as tf

创建神经网络模型：

model = tf.keras.Sequential([

    tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(784,), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

6. Keras

6.1 简介

Keras是一个高级的神经网络API，其可以运行在TensorFlow、Theano和CNTK等深度学习框架上。

Keras的设计目的是使得神经网络编程更加简单、快捷，同时还可以保证代码的可读性和可维护性。

6.2 关键特性

支持多种神经网络模型。

提供许多预训练模型，可以直接在这些模型基础上进行微调。

支持多种优化器和损失函数。

提供高阶API和低阶API。

6.3 使用方法

导入Keras：

import keras

创建神经网络模型：

model = keras.Sequential([

    keras.layers.Dense(10, input_shape=(784,), activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

7. PyTorch

7.1 简介

PyTorch是一个深度学习框架，它非常接近于Python，同时具有高度的灵活性和可扩展性。

在设计上，PyTorch深度剖析了数据流图和计算图的优缺点，采用了更加Pythonic的方法来定义计算图，使得代码更加易于编写和理解。

7.2 关键特性

自动微分功能，可以在计算图中实现反向传播。

Python优雅的语法。

支持GPU加速。

完整的深度学习工具包。

7.3 使用方法

导入PyTorch：

import torch

创建神经网络模型：

model = torch.nn.Sequential(

    torch.nn.Linear(784, 10),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(10, 10),
    torch.nn.Softmax(dim=1)
)

8. Flask

8.1 简介

Flask是一个轻量级的Web框架，可以用于快速搭建Web应用程序。

Flask的设计思想是保持简洁，并且允许开发人员用他们认为最佳的方式实现Web应用程序。Flask没有任何固定的Project layout，因此可以更加灵活地搭建Web应用程序。

8.2 关键特性

轻量级、简单易用。

提供路由、模板、表单等开发所需的功能。

生态圈丰富、插件丰富。

支持WSGI标准。

8.3 使用方法

导入Flask：

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

创建路由：

@app.route('/')

def hello():
    return 'Hello, World!'

9. Django

9.1 简介

Django是一个高级的Web框架，可以用于快速开发Web应用程序。

Django提供了许多工具和API，可以帮助开发人员快速地设计、构建和部署Web应用程序。Django的设计思想是“最小惊喜”（don't surprise me），即尽可能使代码功能清晰明确，代码结构组织合理。

9.2 关键特性

完整的开发工具包，包括ORM、表单、模板等。

提供安全、灵活、可扩展的开发环境。

支持多种数据库。

拥有庞大的社区和生态圈。

9.3 使用方法

导入Django：

import django

django.setup()

创建路由：

from django.urls import path

from . import views
urlpatterns = [
    path('', views.index, name='index'),
    path('about/', views.about, name='about')
]

10. Requests

10.1 简介

Requests是Python HTTP客户端库，可以向Web服务器发送HTTP/1.1请求。

Requests库是Python中非常流行的库之一，其设计思想是以人为本，开发人员可以非常方便地发送HTTP请求并处理响应。

10.2 关键特性

支持多种HTTP方法，包括GET、POST等。

自动解码响应内容，包括GZip、Deflate等压缩方式。

支持HTTPS协议。

使用简单、易于理解。

10.3 使用方法

导入Requests：

import requests

发送请求：

r = requests.get('https://www.baidu.com')

print(r.text)

11. BeautifulSoup

11.1 简介

BeautifulSoup是一个Python的HTML或XML解析库，它能够快速、简单地从HTML和XML文档中提取信息。

BeautifulSoup是Python中一个非常流行的解析器，支持多种解析方式，可以灵活的提取HTML或XML文件中的数据。

11.2 关键特性

支持HTML或XML解析。

提供简单易用的API。

支持多种解析器，包括lxml、html5lib等。

支持CSS选择器。

11.3 使用方法

导入BeautifulSoup：

from bs4 import BeautifulSoup

解析HTML文件：

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')

print(soup.prettify())

12. OpenCV

12.1 简介

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它的目标是提供简单易用、快速可靠的计算机视觉算法和工具。

OpenCV的应用范围广泛，包括图像处理、视频处理、目标检测、人脸识别等领域，是计算机视觉领域中非常重要的工具之一。

12.2 关键特性

支持多种计算机视觉算法。

提供易用、高效、可靠的API。

可以运行在多种平台上，包括Linux、Windows、MacOS等。

支持Python、C++、Java等多种编程语言。

12.3 使用方法

导入OpenCV：

import cv2

读取图像文件并显示：

img =