2016 - 2024

感恩一路有你

pytorch读取图片数据 哪些Python库让你相见恨晚?

浏览量:2967 时间:2023-05-25 20:19:14 作者:采采

哪些Python库让你相见恨晚?

列举几个Python库,希望对你有帮助。

1.对数基数

安装方法:

pip安装loguru

使用:最简单的方法。

从loguru导入记录器

(就是它,漂亮简单的伐木!)

有兴趣的话也可以看看我之前做的视频:

2.时间处理库

安装方法:

pip安装-U形箭头

最简单的使用方法:

导入箭头

现在_时间()

现在时间.时间戳

1368303838

有兴趣的话也可以看看我之前做的视频:

3.冷门的正则表达式库,不知道正则化就可以提取字符串。

安装方法:

pip安装解析

最简单的用途:

从解析导入*

解析(Its {},我爱死了!,它的垃圾邮件,我喜欢它!)

结果(垃圾邮件,){}

_[0]

垃圾邮件

有兴趣的话也可以看看我之前做的视频:

如果你认为这些库不好用,那么我不同意。;我不需要介绍别人。

有兴趣可以关注@t

学习完Python《从入门到实践》这本书后,有什么进阶的书值得一看?

首先,谢谢你邀请我。因为人工智能的发展,可以看一些关于高级python的方向性书籍。个人学习经验,仅供参考!我感觉一旦学了一本书,基本上就有了一个合格的python编程工程师,但是很遗憾这本书没有电子版,只有纸质版。

第一章从数学建模到人工智能

1.1数学建模1.1.1数学建模与人工智能1.1.2数学建模中的常见问题1.2人工智能下的数学1.2.1统计学1.2.2矩阵概念与运算1.2.3概率论与数理统计1.2.4高等数学-导数、微分、不定积分、定积分第二章Python快速入门2.1 Python安装步骤2.1.1 Python安装步骤2.1.2 IDE选择2.2 Python基本操作2.2.1第一个小程序2.2.2注释与打印格式2.2Ython科学计算库Numpy 3.1介绍与安装3 . 1 . 1 Numpy介绍3.1.2安装Numpy 3.2基本运算3.2.1了解NumPy3.1 NumPy数组类型3.2.3 NumPy创建数组3.2.4索引与切片3.2.5矩阵合并与拆分3.2.6矩阵运算与线性代数3 .NumPy广播机制3.2.8 NumPy统计功能3.2.9 NumPy排序, 搜索3.2.10保存Numpy数据第4章常用科学计算模块快速入门4.1 Pandas科学计算库4.1.1了解Pandas 4 . 1 . 2 Pandas Pandas操作4.2 Matplotlib可视化图库4.2.1了解Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4 . 2 . 3 Matplotlib Ib绘图案例4.3 SciPy科学计算库4.3.1了解Scipy 4.3.2基本SciPy操作4.3.3 SciPy图像处理案例第5章 爬虫介绍5.2.1调用API5.2.2爬虫实战5.3爬虫进阶-高效爬虫5.3.1多进程5.3.2多线程5.3.3协同进程5.3.4总结第六章Python数据存储6.1关系数据库MySQL6.1.1入门MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL MongoDB6.2.1入门NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6 . . 3本章总结6.3.1数据库基础理论6.3.2数据库组合6.3.3结论第七章Python数据分析7.1数据采集7.1.1从键盘采集数据7.1.2读写文件7.1.3熊猫读写操作7.2数据分析案例7.2.1普查数据统计分析案例7.2.2总结第八章自然语言。1洁霸分词基础8.1.2洁霸中文分词8.1.2洁霸分词的三种模式8.1.3标注词性并添加定义8.2关键词提取8.2.1 TF-IDF关键词提取8.2.2 TextRank关键词提取8.3 word2vec简介8 . 3 . 1 Word 2 vec基本原理简介8.3.2 word2v Ec训练模型8.3.3 word2vec实战基于gensim第九章简介从回归分析到算法基础9.1回归分析9.1.1单词 "回归与9.1.2回归与相关9.1.3回归模型的划分与应用9.2实战中的线性回归分析9.2.1线性回归的建立与求解9.2.2 Python求解回归模型案例9.2.3测试,第十章预测与控制:从K-Means聚类的角度, 算法调优的基本概述10.1K-Means 10.1 . 1K-Means简介10.1.2目标函数10.1.3算法流程10.1.4算法优缺点分析10.2 K-Means实战第十一章从决策树看算法升级11.1决策树基本介绍11.2经典算法介绍11.2信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系数11.2 3朴素贝叶斯算法的优缺点12.2三种朴素贝叶斯实践第十三章从推荐系统看算法场景13.1推荐系统简介13.1.1推荐系统的开发13.1.2协同过滤13.2基于文本的推荐13.2.1标记和知识图谱推荐案例13.2.2总结第十四章从TensorFlow开始深度学习之旅14.1初遇Ten SorFlow14.1.1什么是TensorFlow14.1.2安装TensorFlow14.1.3!

你要坚持下去,自己掌握一些,在工作中不断打磨。高薪不是梦!!!

案例 数据 方法

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。