用Python编写的开源GitHub项目推荐

在GitHub上有很多用Python编写的开源项目，以下是一些推荐的项目，每个项目都带有使用例子。这些项目覆盖了不同领域的应用，包括数据处理、机器学习、网络编程等。

1. NumPy：一个用于科学计算的Python库，提供了强大的多维数组对象和用于处理此类数组的函数。以下是一个示例，计算两个矩阵的乘法。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

result = np.dot(a, b)
print(result)

2. TensorFlow：一个用于机器学习的开源库，提供了各种用于构建和训练神经网络模型的工具。以下是一个示例，创建一个简单的神经网络模型并进行训练。

import tensorflow as tf

# 定义模型结构
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.01),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
x_train = ...
y_train = ...
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

3. requests：一个用于发送HTTP请求的库，提供了简化的API和各种高级功能。以下是一个示例，发送一个GET请求并打印响应内容。

import requests

response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.text)

4. Django：一个用于构建Web应用程序的高级Python框架，使用了MVC模式。以下是一个示例，创建一个简单的Web应用程序并定义一个视图。

from django.http import HttpResponse
from django.shortcuts import render

def hello(request):
    return HttpResponse("Hello, World!")

def welcome(request, name):
    return render(request, 'welcome.html', {'name': name})

5. Matplotlib：一个用于绘制各种图表和图形的库，适用于数据可视化和科学绘图。以下是一个示例，绘制一个简单的折线图。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Simple Line Plot')
plt.show()

这只是一小部分用Python编写的开源项目，在GitHub上还有许多其他有用的项目，可以根据自己的兴趣和需求进行搜索和发现。