Numerical Python 是 Python 中最主要的

[tanjimajha12]

对于想要学习 Python 的人来说，库非常有用。在使用任何库之前，您需要将该库导入到您的环境中。让我们学习一些用于科学计算和数据分析的 Python 重要库。

NumPy
库。它最突出的特点是它的 n 维数组，借助它可以求解 n 维量。NumPy 中还存在基本线性代数函数、傅里叶变换、高级随机数功能和积分工具，就像 Fortran、C 和 C++ 等低级语言的功能一样。

科学
如果您想要使用各 多米尼加共和国手机号码列表 种高级工程模块，例如离散傅里叶变换、线性代数、优化和稀疏矩阵，那么 Scientific Python 是一个重要且有用的库。

Matplotlib
Matplotlib 是一个用于绘制大量图形的库，无论这些图形是来自直方图还是热图。iPython 笔记本包含的用于绘图的重要功能是 Pylab 功能，用于使用内联绘图。如果您在 iPython 环境中不使用内联选项，Pylab 会将 iPython 环境转换为 Matlab 环境。为了在您的图中添加数学运算，您可以使用 Latex 命令。

熊猫
Pandas 是 Python 中最常用的库，用于数据处理和准备数据操作。Pandas 用于结构化数据程序和规划。在 Python 中添加 Pandas 后，其使用量有所增加。Pandas 有助于增强数据科学家对 Python 的进一步研究和分析能力。

科学学习
该库用于机器学习，并且该库中添加了许多重要有用的工具，以便于进行计算、统计建模、回归、聚类、降维等操作。

统计模型
Statsmodels 用于统计建模。该模块有助于搜索数据、猜测统计模型和进行统计测试。针对不同数据类型提供了广泛统计数据、统计测试、绘图函数和结果统计数据的列表。

西伯恩
Seaborn 用于统计数据可视化，主要用于在 Python 中创建引人注目且知识丰富的统计图形。Seaborn 的主要目的是集中可视化并努力探索和理解数据。

散景
高级网络浏览器使用 Bokeh 设计交互式图表、仪表板和数据应用程序。该库可以实现与大量数据集的交互。Bokeh 允许用户创建时尚简洁的图形。

火焰
Blaze 用于访问来自各种来源（如 Bclz、MongoDB、Apache Spark、PyTables 等）的数据，是一个为大量数据创建有趣的可视化和仪表板的重要库。