Python函数库使用技巧：10个函数让你变身高手

发布时间：2023-05-21 14:01:20

在Python中，函数库是非常重要的组成部分。函数库可以让我们更加高效地完成任务，减少重复劳动，提高工作效率。在这篇文章中，我将与大家分享10个常用的Python函数库及其应用技巧，希望能够让你们在Python的世界中更加得心应手。

1. NumPy库

NumPy是Python的一个科学计算库。它包含一个强大的高维数组对象和各种派生对象（如掩码数组和矩阵）。此外，NumPy提供了许多数学函数库和线性代数函数库。在数据分析、机器学习、图像处理等方面都有广泛的应用。

使用技巧：

创建数组：

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])

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

print(a)

print(b)

输出结果：

[1 2 3]

[[1 2 3]

[4 5 6]]

2. Pandas库

Pandas是Python的一个数据分析库。它提供了一个DataFrame对象，使我们可以处理和操作结构化数据，如CSV文件、Excel文件，以及数据库中的数据等。

使用技巧：

读取CSV文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

print(df)

输出结果：

Name Age Gender

0 Jack 18 Male

1 Tom 20 Female

2 Bob 19 Male

3. Matplotlib库

Matplotlib是Python的一个绘图库。它可以用于制作各种类型的图表，如线图、散点图、柱状图、等高线图等。Matplotlib支持交互式绘图和动画。

使用技巧：

绘制折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4]

y = [3,5,2,6]

plt.plot(x, y)

plt.show()

输出结果：

4. Scikit-learn库

Scikit-learn是Python的一个机器学习库。它提供了各种机器学习算法、数据预处理方法和模型评估工具。Scikit-learn支持监督学习和非监督学习。

使用技巧：

划分训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = [[1,2],[3,4],[1,4],[3,2]]

y = [0,1,1,0]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

print(X_train, X_test, y_train, y_test)

输出结果：

[[1, 4], [3, 4], [1, 2]] [[3, 2]]

[1, 1, 0] [0]

5. TensorFlow库

TensorFlow是Google开发的一个深度学习库。它采用数据流图来表示神经网络计算模型。TensorFlow提供的API可以让我们创建各种类型的神经网络模型，并使用GPU进行计算加速。

使用技巧：

创建简单的神经网络：

import tensorflow as tf

import numpy as np

# Create input data

X = np.array([[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]])

y = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# Create placeholder

X_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 2])

y_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1])

# Create variables

W1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,2]), name='W1')

b1 = tf.Variable(tf.zeros([2]), name='b1')

W2 = tf.Variable(tf.random_normal([2,1]), name='W2')

b2 = tf.Variable(tf.zeros([1]), name='b2')

# Create computation graph

layer1 = tf.sigmoid(tf.matmul(X_placeholder, W1) + b1)

output_layer = tf.sigmoid(tf.matmul(layer1, W2) + b2)

# Create loss function and optimizer

loss = tf.reduce_mean(tf.square(output_layer - y_placeholder))

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)

# Create session and train

init = tf.global_variables_initializer()

sess = tf.Session()

sess.run(init)

for i in range(10000):

_, l = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X_placeholder: X, y_placeholder: y})

if i % 1000 == 0:

print("Loss at epoch {} : {}".format(i, l))

输出结果：

Loss at epoch 0 : 0.24661012041568756

Loss at epoch 1000 : 0.23976431775188446

Loss at epoch 2000 : 0.2336699662208557

Loss at epoch 3000 : 0.22828115558624268

Loss at epoch 4000 : 0.2235084923505783

Loss at epoch 5000 : 0.2192663698196411

Loss at epoch 6000 : 0.2154793884754181

Loss at epoch 7000 : 0.21208314609527588

Loss at epoch 8000 : 0.20902229857444763

Loss at epoch 9000 : 0.20624980318546295

6. Keras库

Keras是Python的一个深度学习库。它提供了一系列高级API，让我们可以快速地创建各种类型的神经网络模型。这些API支持多种的深度学习算法。

使用技巧：

创建全连接神经网络：

import keras

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

# Create model

model = Sequential()

model.add(Dense(128, activation='relu', input_dim=784))

model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# Compile model

model.compile(optimizer='rmsprop',

loss='categorical_crossentropy',

metrics=['accuracy'])

# Train model

model.fit(x_train, y_train,

epochs=10,

batch_size=32)

# Evaluate model

loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

print(loss_and_metrics)

7. Requests库

Requests是Python的一个HTTP库。它可以用于向Web服务器发送HTTP请求，并获取服务器返回的HTTP响应。目前 Requests是最流行的 HTTP 客户端库之一。

使用技巧：

发送HTTP GET请求：

import requests

response = requests.get('https://www.baidu.com')

print(response.text)

8. BeautifulSoup库

BeautifulSoup是Python的一个HTML解析库。它可以从HTML文档中提取数据，并提供了按照标签、属性等方式查找HTML元素的接口。

使用技巧：

解析HTML文档并查找元素：

from bs4 import BeautifulSoup

import requests

response = requests.get('https://www.baidu.com')

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

print(soup.title)

输出结果：

9. Scrapy库

Scrapy是Python的一个开源的网络爬虫框架。它提供了许多内置的功能，如对网站进行深度优先搜索、数据解析、数据存储等。同时Scrapy还支持异步IO操作。

使用技巧：

抓取网页内容：

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):

name = "myspider"

start_urls = [

"https://www.baidu.com",

"https://www.sina.com",

"https://github.com",

]

def parse(self, response):

yield {

'url': response.url,

'title': response.xpath('//title/text()').extract_first(),

}

10. OpenCV库

OpenCV是一个开源的计算机视觉库。它提供了各种图像处理和计算几何功能。OpenCV支持各种编程语言，包括Python、C++等。

使用技巧：

读取图像并显示：

import cv2

img = cv2.imread('image.png')

cv2.imshow('image', img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

以上是10个常用的Python函数库及其应用技巧。这些函数库可以让我们更加高效地完成各种任务。在使用这些函数库的