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一、数据科学与分析 (data science & analysis)
numpy (numerical python)：
简介： numpy 是 python 数值计算的基石，提供了高效的多维数组对象
ndarray，以及用于数组操作、线性代数、傅里叶变换和随机数生成等大量函数。特点： 速度快、功能强大，是 scipy、pandas 等库的基础。
示例：
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr * 2) # 输出：[ 2 4 6 8 10]
pandas (python data analysis library)：
简介： pandas 提供了
series(一维数据) 和dataframe(二维表格数据) 两种核心数据结构，用于数据清洗、转换、分析和可视化。特点： 灵活、易用，擅长处理结构化数据，支持多种数据格式的导入导出。
示例：
import pandas as pd data = {'name': ['alice', 'bob'], 'age': [25, 30]} df = pd.dataframe(data) print(df)
scipy (scientific python)：
简介： scipy 构建在 numpy 之上，提供了更高级的科学计算功能，包括优化、插值、积分、信号处理、统计、特殊函数等。
特点： 涵盖领域广泛，是科学计算的重要工具。
示例：
from scipy import integrate result = integrate.quad(lambda x: x**2, 0, 1) # 计算 x^2 在 0 到 1 上的积分 print(result)
matplotlib：
简介： matplotlib 是 python 中最常用的绘图库，用于创建各种静态、动态、交互式的图表。
特点： 图表类型丰富、高度可定制。
示例：
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]) plt.show()
seaborn：
简介： seaborn 基于 matplotlib，提供了更高级的统计图表和更美观的默认样式。
特点： 专注于统计数据可视化，api 更简洁。
示例：
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np data = {'x': np.random.rand(100), 'y': np.random.rand(100)} df = pd.dataframe(data) sns.scatterplot(x='x', y='y', data=df) plt.show()
二、web 开发 (web development)
django：
简介： django 是一个高级 python web 框架，遵循 mvc (模型-视图-控制器) 架构，提供了快速开发 web 应用所需的大部分功能，例如 orm、模板引擎、路由等。
特点： 功能完善、安全性高、适合开发大型 web 应用。
flask：
简介： flask 是一个微型 web 框架，更灵活、更易于上手，适合开发小型 web 应用、api 和原型。
特点： 简单、灵活、可扩展。
三、网络爬虫 (web scraping)
requests：
简介： requests 是一个简单易用的 http 库，用于发送各种 http 请求（get、post、put、delete 等），获取网页内容。
特点： 简洁、人性化，支持各种 http 特性。
示例：
import requests response = requests.get('https://www.google.com') print(response.status_code) # 查看状态码 print(response.text) # 获取网页内容
beautiful soup：
简介： beautiful soup 用于解析 html 和 xml 文档，提取所需信息，支持多种解析器。
特点： 强大的解析功能，容错性好。
示例：
from bs4 import beautifulsoup html_doc = """<html><head><title>example page</title></head> <body><p class="title"><b>the dormouse's story</b></p></body></html>""" soup = beautifulsoup(html_doc, 'html.parser') print(soup.title.string) # 输出：example page
scrapy：
简介： scrapy 是一个强大的爬虫框架，提供了完整的爬虫解决方案，包括数据提取、数据存储、请求调度、中间件等。
特点： 高效、可扩展，适合爬取大型网站。
四、机器学习与深度学习 (machine learning & deep learning)
scikit-learn (sklearn)：
简介： scikit-learn 提供了各种常用的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理等。
特点： 简单易用、算法丰富、文档完善。
tensorflow：
简介： tensorflow 是 google 开发的深度学习框架，用于构建和训练各种深度学习模型。
特点： 功能强大、性能优越，支持分布式计算和多种硬件平台。
pytorch：
简介： pytorch 是 facebook 开发的深度学习框架，以其动态计算图和易用性而闻名。
特点： 灵活、易于调试，在研究领域应用广泛。
五、图形用户界面 (gui)
tkinter：
简介： tkinter 是 python 的标准 gui 库，简单易用，适合开发小型桌面应用。
特点： 内置于 python，无需额外安装。
pyqt：
简介： pyqt 是 qt 框架的 python 绑定，提供了丰富的 gui 组件和功能，适合开发复杂的桌面应用。
特点： 功能强大、界面美观。
六、其他常用库 (other useful libraries)
os：
简介： os 模块提供了与操作系统交互的功能，包括文件操作、目录操作、环境变量等。
特点： 跨平台，方便进行系统级操作。
示例：
import os print(os.getcwd()) # 获取当前工作目录
datetime：
简介： datetime 模块提供了处理日期和时间的功能。
特点： 方便进行日期和时间的操作和格式化。
示例：
import datetime now = datetime.datetime.now() print(now)
json：
简介：
json模块用于处理 json (javascript object notation) 数据格式，进行数据的序列化和反序列化。特点： 易于使用，广泛应用于 web api 和数据交换。
示例：
import json data = {'name': 'alice', 'age': 30} json_str = json.dumps(data) # 将 python 对象转换为 json 字符串 print(json_str) data_back = json.loads(json_str) # 将 json 字符串转换为 python 对象 print(data_back)
collections：
简介：
collections模块提供了额外的数据类型，例如counter(计数器)、defaultdict(默认字典)、namedtuple(命名元组) 等，扩展了 python 内置数据类型的能力。特点： 提供更高效、更方便的数据结构。
python 丰富的开源库生态系统是其强大和流行的关键因素之一。
总结
到此这篇关于分享19个常用的python开源库的文章就介绍到这了,更多相关python开源库内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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