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小編給大家分享一下python中現(xiàn)在的包有哪些，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這邊文章給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去學(xué)習(xí)方法吧！

1、  Import 函數(shù) from 庫，往后可以直接使用  函數(shù)  import庫，要使用函數(shù)則需 庫.函數(shù)。

2、  %matplotlib inline是jupyter notebook里的命令, 意思是將那些用matplotlib繪制的圖顯示在頁面里而不是彈出一個(gè)窗口

3、  用圖形表示回歸效果可以采用橫坐標(biāo)為實(shí)際值，縱坐標(biāo)為預(yù)測值（采用橫坐標(biāo)的標(biāo)定作為標(biāo)定）則預(yù)測點(diǎn)越集中在y=x坐標(biāo)線上則回歸預(yù)測效果越好。

4、  安裝，http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv提供各種包whl文件。安裝whl文件需要設(shè)置環(huán)境變量為D:\SOFT\Python27\Scripts,  pip install whl提示安裝成功。回到包所在文件打開cmd窗口輸入pip install 包名，安裝包。使用 import 包名測試是否安裝成功。

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5、  Numpy包：  numpy數(shù)組切片的修改直接反映到原數(shù)組，但是列表對切片的修改不反應(yīng)到原數(shù)組。建立多維數(shù)組  np.arange(1,10).reshape(3,3)

Numpy.array創(chuàng)建一個(gè)矩陣a，并對矩陣進(jìn)行計(jì)算大a.max(),最小，平均數(shù)a.mean()。也可以按行處理a.max(axis=1)，計(jì)算某行數(shù)據(jù)的大，最小以及平均數(shù)。遍歷前兩行的第二列。三維可以理解為一個(gè)數(shù)字組成的立方塊。

Numpy支持對多維數(shù)組的翻轉(zhuǎn)等操作，求和，計(jì)算三角函數(shù)，多次方求和以及SVD分解等多種操作。以及隨機(jī)函數(shù)模塊。Numpy.random

6、  Matplotlib：處理數(shù)據(jù)可視化的包,利用numpy強(qiáng)大的運(yùn)算能力結(jié)合matplotlib使用；使用matplotlib畫散點(diǎn)圖步驟，第一種使用scatter(x,y),系統(tǒng)自動(dòng)建立坐標(biāo)系，第二種使用plot(x,y)系統(tǒng)也是自動(dòng)建立坐標(biāo)系，plot函數(shù)默認(rèn)畫連線圖。比較，scatter比plot適合畫散點(diǎn)圖。

7、  Pandas是一個(gè)為解決python數(shù)據(jù)分析而用的包，可以快速構(gòu)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

8、 scikit-learn簡稱sklearn,在導(dǎo)入數(shù)據(jù)包時(shí)只能使用import sklearn。

線性回歸函數(shù)采用最小二乘函數(shù)擬合。給定n個(gè)參數(shù)及其對應(yīng)的x值以及應(yīng)該輸出的y。訓(xùn)練相關(guān)參數(shù)的值，再用這個(gè)參數(shù)給出線性方程預(yù)測未知y的值。函數(shù)調(diào)用方法，先創(chuàng)建一個(gè)引用，給定訓(xùn)練值。利用訓(xùn)練模型去預(yù)測測試集。

Kmeans:plot 是做折線圖，也可以做散點(diǎn)圖；scatter專門做散點(diǎn)圖。在數(shù)據(jù)處理的時(shí)候要明確轉(zhuǎn)變成數(shù)值型，不然會(huì)出現(xiàn)莫名現(xiàn)象Kmeans使用方法，首先創(chuàng)建KMeans模型，然后加載數(shù)據(jù)返回?cái)?shù)據(jù)分類結(jié)果。

9、 request:網(wǎng)絡(luò)爬蟲相關(guān)包，可以偽裝成瀏覽器，躲過服務(wù)器審查。

以上是python中現(xiàn)在的包有哪些的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道！

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