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python安装扩展库常用的工具是什么

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python安装扩展库常用的工具是什么

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python安装扩展库常用的工具是pip和conda 。pip是Python包管理工具，该工具提供了对Python包的查找、下载、安装、卸载功能 。conda需要安装Python集成开发环境Anaconda3之后才可以使用 。
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演示机型：华为MateBook X
系统版本：win10
APP版本：Python 3.8.0 python安装扩展库常用的工具是pip和conda 。pip是Python包管理工具，该工具提供了对Python包的查找、下载、安装、卸载功能 。conda需要安装Python集成开发环境Anaconda3之后才可以使用 。
Python安装扩展库常用的工具是__________和conda其中后者需要安装Python集pip 和 conda
python数据分析用什么软件好Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性，这里就为大家分享几个不错的数据分析工具 。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotpb、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是第三方扩展库的简要介绍：（推荐学习：Python视频教程）
1. Pandas
Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具 ， 安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单 。
Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持 。
Pandas是为了解决数据分析任务而创建的 ， Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具 。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法 。Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具 。它建立在Numpy之上 ， 使得Numpy应用变得简单 。
带有坐标轴的数据结构 ， 支持自动或明确的数据对齐 。这能防止由于数据结构没有对齐，以及处理不同来源、采用不同索引的数据而产生的常见错误 。
使用Pandas更容易处理丢失数据 。合并流行数据库（如：基于SQL的数据库）Pandas是进行数据清晰/整理的最好工具 。
2. Numpy
Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础 ， 也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用 。
Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc 。ndarray是存储单一数据类型的多维数组 ， 而ufunc是能够对数组进行处理的函数 。Numpy的功能：
N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组 ， 他提供矢量化数学运算 。可以不需要使用循环，就能对整个数组内的数据进行标准数学运算 。非常便于传送数据到用低级语言编写(CC++)的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据 。
Numpy不提供高级数据分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算 。
3. Matplotpb
Matplotpb是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口 ， 可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形 。
Matplotpb是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形 。使用Matplotpb ， 可以定制所做图表的任一方面 。他支持所有操作系统下不同的GUI后端，并且可以将图形输出为常见的矢量图和图形测试，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通过数据绘图 ， 我们可以将枯燥的数字转化成人们容易接收的图表 。Matplotpb是基于Numpy的一套Python包，这个包提供了吩咐的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形 。Matplotpb有一套允许定制各种属性的默认设置，可以控制Matplotpb中的每一个默认属性：图像大小、每英寸点数、线宽、色彩和样式、子图、坐标轴、网个属性、文字和文字属性 。
4. SciPy
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合 ， 包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用 。
Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等 。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程 ， 如数值积分和优化 。
Python有着像Matlab一样强大的数值计算工具包Numpy；有着绘图工具包Matplotpb;有着科学计算工具包Scipy 。Python能直接处理数据，而Pandas几乎可以像SQL那样对数据进行控制 。Matplotpb能够对数据和记过进行可视化，快速理解数据 。Scikit-Learn提供了机器学习算法的支持 ， Theano提供了升读学习框架（还可以使用CPU加速） 。
5. Keras
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等 。
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotpb等 。
Scikit-Learn是基于Python机器学习的模块，基于BSD开源许可证 。Scikit-Learn的安装需要Numpy Scopy Matplotpb等模块，Scikit-Learn的主要功能分为六个部分 ， 分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理 。
Scikit-Learn自带一些经典的数据集，比如用于分类的iris和digits数据集，还有用于回归分析的boston house prices数据集 。该数据集是一种字典结构，数据存储在.data成员中，输出标签存储在.target成员中 。Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的机器学习算法，通过一个统一的接口来使用，Scikit-Learn有助于在数据集上实现流行的算法 。Scikit-Learn还有一些库，比如：用于自然语言处理的Nltk、用于网站数据抓取的Scrappy、用于网络挖掘的Pattern、用于深度学习的Theano等 。
7. Scrapy
Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口 ， 可以灵活的完成各种需求 。
8. Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法 ， 支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口 。
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【python安装扩展库常用的工具是什么】

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