Python是一种面向对象的、动态的程序设计语言,具有非常简洁而清晰的语法,既可以用于快速开发程序脚本,也可以用于开发大规模的软件,特别适合于完成各种高层任务。 随着NumPy、SciPy、matplotlib、ETS等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算。与科学计算领域最流行的商业软件MATLAB相比,Python是一门真正的通用程序设计语言,比MATLAB所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多程序库的支持,适用于Windows和Linux等多种平台,完全免费并且开放源码。虽然MATLAB中的某些高级功能目前还无法替代,但是对于基础性、前瞻性的科研工作和应用系统的开发,完全可以用Python来完成。 *Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行,从而上百倍的提高程序的运算速度。 *基于浏览器的Python开发环境wakari(http://www.continuum.io/wakari) 能省去配置Python开发环境的麻烦。hnxyzzl Zzlx.xxxxxxx *Pandas经过几个版本周期的迭代,目前已经成为数据整理、处理、分析的不二选择。 *OpenCV官方的扩展库cv2已经正式出台,它的众多图像处理函数能直接对NumPy数组进行处理,便捷图像处理、计算机视觉程序变得更加方便、简洁。 *matplotlib已经拥有稳定开发社区,最新发布的1.3版本添加了WebAgg后台绘图库,能在浏览器中显示图表并与之进行交互。相信不久这一功能就会集成到IPython Notebook中去。 *SymPy 0.7.3的发布,它已经逐渐从玩具项目发展成熟。一位高中生使用在线运行SymPy代码的网站:http://www.sympygamma.com * Cython已经内置支持NumPy数组,它已经逐渐成为编写高效运算扩展库的首选工具。例如Pandas中绝大部分的提速代码都是采用Cython编写的。 * NumPy、SciPy等也经历了几个版本的更新,许多计算变得更快捷,功能也更加丰富。 * WinPython、Anaconda等新兴的Python集成环境无须安装,使得共享Python程序更方便快捷。 * 随着Python3逐渐成为主流,IPython, NumPy, SciPy, matplotlib, Pandas, Cython等主要的科学计算扩展库也已经开始支持Python3了。
1.简单:Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
Awesome-asyncio 是 Timo Furrer 发起并维护的 Python Asyncio 资源列表。本项目是其中文版,在这里,收集了大量的 Asyncio 的最棒、最新的资源,供大家探索 Python 异步编程世界。
导读:Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库,又有第三方库和工具。这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。
Github地址:https://github.com/astral-sh/rye
【导读】Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库,又有第三方库和工具。
Python是一种解释型、交互式、面向对象的编程语言,由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。Python是一种强大的编程语言,同时又非常易于学习。它支持模块和包,这意味着程序可以被设计得大规模且模块化。Python支持多种编程范式,包括结构式、面向对象和函数式编程。
这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。
Python库pandas的下一个版本 0.24.0将不支持Python 2。pandas是一个流行的Python库,广泛用于数据操作和数据分析。它用于数值表和时间序列数据等领域。
文件的读写包括常见的txt、Excel、xml、二进制文件以及其他格式的数据文本,主要用于本地数据的读写。
•XlsxWriter-操作Excel工作表的文字,数字,公式,图表等•win32com-有关Windows系统操作、Office(Word、Excel等)文件读写等的综合应用库•pymysql-操作MySQL数据库•pymongo-把数据写入MongoDB•smtplib-发送电子邮件模块•selenium-一个调用浏览器的driver,通过这个库可以直接调用浏览器完成某些操作,比如输入验证码,常用来进行浏览器的自动化工作。•pdfminer-一个可以从PDF文档中提取各类信息的第三方库。与其他PDF相关的工具不同,它能够完全获取并分析 P D F 的文本数据•PyPDF2-一个能够分割、合并和转换PDF页面的库。•openpyxl- 一个处理Microsoft Excel文档的Python第三方库,它支持读写Excel的xls、xlsx、xlsm、xltx、xltm。•python-docx-一个处理Microsoft Word文档的Python第三方库,它支持读取、查询以及修改doc、docx等格式文件,并能够对Word常见样式进行编程设置。
Java和Python两门语言都是目前非常热门的语言,可谓北乔峰南慕容,二者不分上下,棋逢对手。但是对于初学者来说,非常困惑,因为时间和精力有限,上手必须要先学一门,到底选那个好呢,今天3分钟带你透彻了解。
机器之心报道 参与:黄小天、路雪、李泽南 最近,Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注:这一科学计算库即将放弃对 Python 2.7 的支持,全面转向 Python 3。由于目前存在很多基于 Numpy 的深度学习依赖库,该决定意味着所有在此之上的工具都将失去对于 Python 2.7 的支持。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具,经开发者整理发现,pandas 与 Jupyter notebook 也在即将放弃支持的名单之中。 Numpy 的声明 Python
awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。
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最近,Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注:这一科学计算库即将放弃对 Python 2.7 的支持,全面转向 Python 3。由于目前存在很多基于 Numpy 的深度学习依赖库,该决定意味着所有在此之上的工具都将失去对于 Python 2.7 的支持。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具,经开发者整理发现,pandas 与 Jupyter notebook 也在即将放弃支持的名单之中。
1、把财务预测移到WPS,可以实现线上增加数据,就可以计算结果,不需要安装python软件、配置环境,可以方便分析,可以出图可视化
数值计算是数据挖掘、机器学习的基础。Python提供多种强大的扩展库用于数值计算,常用的数值计算库如下所示。
awesome系列真是碉堡了~今天把Python的爬虫工具搬过来~ ——————译文分割线—————— 本列表包含Python网页抓取和数据处理相关的库。 网络相关 通用 urllib - 网络库(标准库) requests - 网络库 grab - 网络库(基于pycurl) pycurl - 网络库 (与libcurl绑定) urllib3 - 具有线程安全连接池、文件psot支持、高可用的Python HTTP库 httplib2 - 网络库 RoboBrowser - 一个无需独立浏览器即可访问
在Python中,有许多库可以用来处理音频文件和播放音频。其中一个常用的库是playsound,它提供了一种简单而直观的方法来播放音频文件。本文将介绍playsound库的基本用法和一些注意事项。
今天给大家分享了一个我觉得很有趣的东西:图形用户界面(Graphical User Interface,简称 GUI)。
Python-Records 是一个 Python 库,它的设计初衷是为了让 Python 的数据库操作更加简单、更加 Pythonic。这个库的发展历史可以追溯到 2014 年,当时 Kenneth Reitz,一个知名的 Python 开发者,决定创建一个新的库来简化 Python 的数据库操作。他的目标是创建一个库,让开发者可以像使用 Python 的其他部分一样,直观、简单地使用数据库。
导读:Python作为一个设计优秀的程序语言,现在已广泛应用于各种领域,依靠其强大的第三方类库,Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
Python是一种简单的、解释型的、交互式的、可移植的、面向对象的高级语言。
(1)Python 是一种解释型语言: 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由「开源前哨」和「Python开发者」微信公号团队维护更新。
在Github上有个awesome-python这么个项目,能获得110k stars只能说知道的人太少了
作为曾经地球科学领域最炙手可热脚本语言之一的NCL已经进入维护模式,不再更新。NCAR将使用Python作为地球科学领域的主要数据处理和可视化工具。
关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库,而关系模型是由二维表及其联系组成的数据组织。
Python 是一门有条理的和强大的面向对象的程序设计语言,类似于Perl, Ruby, Scheme, Java。现在流行的AI人工智能技术大部分都是用Python语言编写的,这大大促进了的Python语言的发展。AI深度学习技术本身的特点决定了其不适合静态编译型语言,而Python语言被选作AI技术框架的基础语言,更多的是源于Python的动态特性及其开发效率高等性能优势。
导读:工欲善其事,必先利其器,机器学习也不例外。算法原理理解得再清楚,最终也需要通过编写代码来真正实现功能和解决问题。
在接口自动化工作中,经常需要处理文字识别的任务,而OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)库能够帮助我们将图像中的文字提取出来。Python中有几个常用的OCR库,包括pyocr、pytesseract和python- tesseract、EasyOCR。本文将对它们进行比较,并提供一些示例代码来演示它们在实际接口自动化工作中的应用。
在使用Python 命令或者 Python的命令行工具的时候,一个痛点是没有补全。比如python -m后面输入包名字,就没有提示,每次想运行一个http server的时候,都需要搜索一下http服务的包名。另外,像pip,pipx等命令也没有提示,使用不太方便。
python是一个解释型语言. 指的就是将源代码丢个解释器. 解释一行代码,翻译成机器语言给cpu执行. 编译型语言例如C/C++ 直接将源代码翻译成机器语言,交给cpu执行. 特点:
cStringIO 是 C 语言实现的,提供高性能;而 StringIO 是 Python 实现的,提供 Unicode 兼容性。
Python Pony ORM 是一个功能强大且易于使用的 ORM 库,它提供了简洁的语法和强大的功能,使得开发者能够更轻松地进行数据库操作。 Python Pony ORM 的主要特点包括:
•NetCDF格式 : netCDF4-python,h5py,h5netcdf,xarray等。 除了上述简单的数据处理库之外,python还提供了NCO和CDO工具的封装,pynco和cdo,提供了更多的便捷操作。•Grib格式:xarray,Iris,pygrib等,有些仅支持类Unix系统。 ECWMF提供了cfgrib工具可将grib格式转换为NetCDF格式,cfgrib库支持Mac,Linux和windows系统。•csv, xlsx等格式:pandas你值得拥有,无论是气象还是其他领域的类似格式数据,使用pandas可以解决你的常用操作。•HDF格式:pandas和h5py可以处理hdf5格式,PyHDF可以处理hdf4格式。•二进制:numpy可以处理二进制数据,同时借助python内置struct模块可以非常方便的处理二进制格式数据。
很多读者,学习python的就是希望通过数据分析、AI进行求职、转行或者是科研。所以行哥这里罗列了数据科学最受欢迎的十大Python数据科学库,看看有几个是你没掌握的:
1、turtle -基本图形绘制 2、string -字符串处理 3、math -基础数学计算 4、time、datetime -时间的基本处理 5、random -随机数产生及应用 6、PyInstaller -源代码打包为可执行文件 7、jieba -简洁的中文分词 8、os -操作系统小功能 9、wordcloud -中英文词云生成
译者注:无论你是想快速入手Python还是想为Python应用程序构建本地UI,亦或者对Python代码进行优化,本文列举的6个库,都有可能会帮到你。
选自kdnuggets 作者:Madison May 机器之心编译 参与:王宇欣、李亚洲 选择什么深度学习框架一直是开发者非常关心的一个话题,而且深度学习框架之间的「战争」也越来越激烈。过去一段时间,机器之心发过多篇机器学习框架的对比文章,但随着 Python 逐渐成为机器学习社区最受欢迎的语言,支持 Python 的深度学习框架的性能也值得关注。Indico Data Solutions 的 CTO Madison May 根据他们公司在产品和开发过程中的经验对 7 大 Python 深度学习框架进行了
Python有一套很有用的标准库(standard library)。标准库会随着Python解释器,一起安装在你的电脑中的。它是Python的一个组成部分。这些标准库是Python为你准备好的利器,
原文链接https://indico.io/blog/python-deep-learning-frameworks-reviewed/ 麦迪逊月 - 2017年1月31日 ---- 我最近偶然发现了我在“神经网络的最佳python库”这个主题的一个旧的数据科学堆栈交换的答案,它让我深感python深度学习生态系统在过去的两年半内的快速发展。我在2014年七月推荐的一个库pylearn2,现在已经不再被积极地开发和维护,并且一大批深度学习的库已经占据它的位置。其实每一个库都有它的优势和弱点。我们已经使
📷 1.数据分析 Numpy: 表达N维数组的最基础库 提供直接的矩阵运算、广播函数、线性代数等功能 Pandas: Python数据分析高层次应用库 提供了简单易用的数据结构和数据分析工具 SciPy: 数学、科学和工程计算功能库 提供了一批数学算法及工程数据运算功能 2.数据可视化 Matplotlib: 高质量的二维数据可视化功能库 提供了超过100种数据可视化展示效果 通过matplotlib.pyplot子库调用各可视化效果 Seaborn: 统计类数据可视化功能库 提供了一批高层次的统计类数据可
呆鸟云: """ Python 的数据分析能力已经被大家充分认可了。处理数据的 Pandas,绘制可视图的 Matplotlib,生成交互图的 Bokeh,实现机器学习的 Scikit-learn 等等,Python 数据分析师早就能把这些工具用得出神入化了。但今天呆鸟要和大家聊一聊 Python 数据分析报告的痛点。 """
Python有一套很有用的标准库(standard library)。标准库会随着Python解释器,一起安装在你的电脑中的。它是Python的一个组成部分。这些标准库是Python为你准备好的利器,可以让编程事半功倍。 我将根据我个人的使用经验中,挑选出标准库三个方面的包(package)介绍: Python增强 系统互动 网络 第一类:Python增强 Python自身的已有的一些功能可以随着标准库的使用而得到增强。 1) 文字处理 Python的string类提供了对字符串进行处理的方法。更进一步,通
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