python包模块库(python模块包库安装6种方法)

python有哪些库

Python中6个最重要的库：

第一、NumPy

NumPy是Numerical

Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：

①快速、高效的多维数组对象ndarray

②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数

③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具

④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成

除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。

第二、pandas

pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。

pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D.

Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。

对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。

第四、IPython

IPython项目开始于2001年，由Fernando

Pérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。

尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器

②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解

③scipy.optimize函数优化器和求根算法

④scipy.signal信号处理工具

⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器

SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。

第六、scikit-learn

scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：

①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等

②回归：Lasso、岭回归等

③聚类：K-means、谱聚类等

④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等

⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵

⑥预处理：特征提取、正态化

scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。

【python】库、包、模块之间的区别和联系

划重点： 这三个概念（库、包、模块）实际上都是模块，只不过是个体和集合的区别。

一个模块就是一个.py文件，里面定义了一些函数和变量，需要的时候就可以导入这些模块（.py文件）。

在模块之上的概念，为了方便管理而将 .py文件 进行打包。包目录下第一个文件便是 init .py(特点)，然后是一些模块文件和子目录等。

库：具有相关功能模块的集合。这也是Python的一大特色之一，即具有强大的标准库、第三方库以及自定义模块。

python中的模块、库、包有什么区别？

模块，库，包主要区别在于他们的定义与所指范围不同。

python模块，包含并且有组织的代码片段为模块，sample.py其中文件名smaple为模块名字。

而包是一个有层次的文件目录结构，它定义了由无数个模块或无数个子包组成的python应用程序执行环境。

库的概念是具有相关功能模块的集合。这也是正是Python的一大特色之一，即具有强大的标准库，还有第三方库以及自定义模块。

模块和包是“存储层面”

模块就是一个让你import的文件包就是让你importfrom的地方例如你下载好某个包，然后把这个包解压到某个特定路径，然后就可以fromxxxximportyyyy.py了剩下的概念都是“逻辑层面”，是不分语言的类我不想多解释，随便找本编程入门书去看吧库和框架都是用来定义某个包的使用目的的。

框架相当于定了包的用途，在这个用途上你进行二次开发（例如django相当于是一个websrv端），一般最多也就你在main里去调用它的入口或者通过decorator(@)来注册什么东西到框架里库则是相当于一个工具箱，你可以从中拿出任意工具在任意地点使用一个包里可以有库，也可以有框架，也可以两者都有

python中的模块，库，包有什么区别

1.python模块是：

python模块：包含并且有组织的代码片段为模块。

表现形式为：写的代码保存为文件。这个文件就是一个模块。sample.py 其中文件名smaple为模块名字。

关系图：

2.python包是：

包是一个有层次的文件目录结构，它定义了由n个模块或n个子包组成的python应用程序执行环境。

通俗一点：包是一个包含__init__.py 文件的目录，该目录下一定得有这个__init__.py文件和其它模块或子包。

常见问题：

引入某一特定路径下的模块

使用sys.path.append(yourmodulepath)

将一个路径加入到python系统路径下，避免每次通过代码指定路径

利用系统环境变量?export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:yourmodulepath，

直接将这个路径链接到类似/Library/Python/2.7/site-packages目录下

好的建议：

经常使用if __name__ == '__main__'，保证写包既可以import又可以独立运行，用于test。

多次import不会多次执行模块，只会执行一次。可以使用reload来强制运行模块，但不提倡。

常见的包结构如下：

package_a

├── __init__.py

├── module_a1.py

└── module_a2.py

package_b

├── __init__.py

├── module_b1.py

└── module_b2.py

main.py

如果main.py想要引用packagea中的模块modulea1，可以使用:

from package_a import module_a1

import package_a.module_a1

如果packagea中的modulea1需要引用packageb，那么默认情况下，python是找不到packageb。我们可以使用sys.path.append('../'),可以在packagea中的__init__.py添加这句话，然后该包下得所有module都添加*?import __init_即可。

关系图：

3.库（library）

库的概念是具有相关功能模块的集合。这也是Python的一大特色之一，即具有强大的标准库、第三方库以及自定义模块。