Python库函数使用的15个技巧

Python是一种多范式、动态类型、面向对象编程语言。是当前最为流行和普及的语言之一，具有简单、易学、灵活等优点。而Python库更是其强大的特性之一。Python库大多数都是标准库或者第三方库，使用库能够大大减少编码时间，增强程序可读性和灵活性。以下是Python库函数的使用技巧。

1.导入库

使用import关键字导入所需的库，语法为import library_name。例如：import numpy。

2.别名

使用as关键字给库取别名，使用别名可以减少代码数量，同时避免名称重名。例如：import numpy as np。

3.模块

Python库往往包含一个或多个模块，每个模块都提供了函数、类等等的接口。使用import关键字导入各个模块，例如：import numpy.linalg。

4.调用函数

使用.号访问库的函数，语法为library_name.function_name。例如：numpy.array()。

5.版本查询

使用__version__属性查询库的版本信息，例如：numpy.__version__。

6.帮助查询

使用help()函数查询库函数的使用方法，例如：help(numpy.cos)。

7.数组创建

使用numpy库的array()函数可以创建Numpy数组。例如：a = numpy.array([1,2,3])。

8.数组运算

使用Numpy的各种运算函数可以对数组进行各种运算，例如numpy.sum(a)，numpy.sqrt(a)等等。

9.矩阵创建

使用Numpy的matrix()函数可以创建矩阵。例如：a = numpy.matrix([[1, 2], [3, 4]])。

10.矩阵运算

使用Numpy的各种矩阵运算函数可以对矩阵进行各种运算，例如numpy.linalg.det(a)，numpy.linalg.inv(a)等等。

11.数据分析

使用Pandas库可以进行数据分析，例如读取文件、筛选数据、数据聚合分析等等。例如：import pandas as pd。

12.数据可视化

使用Matplotlib库可以进行数据可视化，例如绘制线型图、散点图、直方图等等。例如：import matplotlib.pyplot as plt。

13.机器学习

使用Python库中的Scikit-learn库，可以进行机器学习任务。例如阅读数据、模型拟合、模型评估等等。

14.数据预处理

使用Python库中的Numpy、Pandas、Scikit-learn库等可以对数据进行预处理，例如缺失值处理、数据归一化、特征选择等等。

15.并行处理

使用Python库中的Multiprocessing库可以进行并行处理，支持多进程、多线程等方式，提高处理速度。例如：import multiprocessing。

总之，Python库是Python编程中的重要组成部分，学会使用Python库对程序开发具有重要的帮助作用。以上是Python库函数使用的15个技巧。