python 的各种库

Python 是一种高级统计编程语言，它有许多库可以用来处理数据、机器学习、网络和图形等各种任务。下面将介绍几个经常使用的 Python 库。

import pandas as pd
pd.read_csv('file.csv')

Pandas 是一个用于数据操作和分析的 Python 库，它提供了数据结构和数据分析工具，用于对大型数据集进行操作。 它可用于读取和处理具有行列结构的数据。数据可以是存储在Python中内存中的结构化数组或表格数据，也能够是来自文本文件，Excel文件，数据库等来源的数据。

import numpy as np
np.zeros(10)

NumPy是Python中一个支持向量，矩阵和数组的库。NumPy中提供了大量的数学函数，例如线性代数，傅里叶变换，随机数生成等等。它可以作为高性能多维数据框架的基础，提供向量，矩阵和广义数组等数据结构，这是许多其他Python库的构建模块。

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]
plt.plot(x, y)
plt.show()

Matplotlib 是一个用于绘制二维图形库的 Python 库。它可以轻松地制作线图，散点图，柱状图，直方图，2D等高度图，轮廓图，3D图，图形映照，海量图等可视化图形。它可以直接用 Python 的 list, numpy 数据结构等进行绘图。

import scikit-learn as sk
model = sk.cluster.KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
model.fit(data)

Scikit-learn 是一个 Python 机器学习库，它包括一些经常使用的机器学习算法，例如分类，回归和聚类等。它还提供了一些有用的工具，例如预处理数据，丰富的函数库和可视化工具。Scikit-learn支持许多算法，包括神经网络，支持向量机，朴素贝叶斯和决策树等，适用于分类，回归和聚类等任务。