本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python中有多少个包以及python这么多包,怎么记住的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
python包
包是一个有层次的文件目录结构，它定义了由n个模块或n个子包组成的python应用程序执行环境。
通俗一点：包是一个包含__init__.py文件的目录，该目录下一定得有这个__init__.py文件和其它模块或子包。
python库是参考其它编程语言的说法，就是指python中的完成一定功能的代码集合，供用户使用的代码组合。在python中是包和模块的
形式。
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一般按照API的惯例来设计库。
应用程序接口（英语：ApplicationProgrammingInterface，简称：API），又称为应用编程接口，就是软件系统不同组成部分衔接的
约定。由於近年来软件的规模日益庞大，常常需要把复杂的系统划分成小的组成部分，编程接口的设计十分重要。程序设计的实践中，编
程接口的设计首先要使软件系统的职责得到合理划分。良好的接口设计可以降低系统各部分的相互依赖，提高组成单元的内聚性，降低组
成单元间的耦合程度，从而提高系统的维护性和扩展性。
python有多少个包
1、Import函数from库，往后可以直接使用函数import库，要使用函数则需库.函数。
2、%matplotlibinline是jupyternotebook里的命令,意思是将那些用matplotlib绘制的图显示在页面里而不是弹出一个窗口
3、用图形表示回归效果可以采用横坐标为实际值，纵坐标为预测值（采用横坐标的标定作为标定）则预测点越集中在y=x坐标线上则回归预测效果越好。
4、安装，提供各种包whl文件。安装whl文件需要设置环境变量为D:SOFTPython27Scripts,pipinstallwhl提示安装成功。回到包所在文件打开cmd窗口输入pipinstall包名，安装包。使用import包名测试是否安装成功。
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5、Numpy包：numpy数组切片的修改直接反映到原数组，但是列表对切片的修改不反应到原数组。建立多维数组np.arange(1,10).reshape(3,3)
Numpy.array创建一个矩阵a，并对矩阵进行计算最大a.max(),最小，平均数a.mean()。也可以按行处理a.max(axis=1)，计算某行数据的最大，最小以及平均数。遍历前两行的第二列。三维可以理解为一个数字组成的立方块。
Numpy支持对多维数组的翻转等操作，求和，计算三角函数，多次方求和以及SVD分解等多种操作。以及随机函数模块。Numpy.random
6、Matplotlib：处理数据可视化的包,利用numpy强大的运算能力结合matplotlib使用；使用matplotlib画散点图步骤，第一种使用scatter(x,y),系统自动建立坐标系，第二种使用plot(x,y)系统也是自动建立坐标系，plot函数默认画连线图。比较，scatter比plot适合画散点图。
7、Pandas是一个为解决python数据分析而用的包，可以快速构建数据结构。
8、scikit-learn简称sklearn,在导入数据包时只能使用importsklearn。
线性回归函数采用最小二乘函数拟合。给定n个参数及其对应的x值以及应该输出的y。训练相关参数的值，再用这个参数给出线性方程预测未知y的值。函数调用方法，先创建一个引用，给定训练值。利用训练模型去预测测试集。
Kmeans:plot是做折线图，也可以做散点图；scatter专门做散点图。在数据处理的时候要明确转变成数值型，不然会出现莫名现象Kmeans使用方法，首先创建KMeans模型，然后加载数据返回数据分类结果。
9、request:网络爬虫相关包，可以伪装成浏览器，躲过服务器审查。
Python最重要的库都有哪些第一、NumPy
NumPy是Numerical
Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：
①快速、高效的多维数组对象ndarray
②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数
③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具
④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成
除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。
第二、pandas
pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。
pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。
第三、matplotlib
matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由JohnD.
Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。
对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。
第四、IPython
IPython项目开始于2001年，由Fernando
Pérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。
尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。
第五、SciPy
SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：
①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器
②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解
③scipy.optimize函数优化器和求根算法
④scipy.signal信号处理工具
⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器
SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。
第六、scikit-learn
scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：
①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等
②回归：Lasso、岭回归等
③聚类：K-means、谱聚类等
④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等
⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵
⑥预处理：特征提取、正态化
scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。
python爬虫必知必会的几个工具包基础阶段必须掌握的也是最重要的一个模块叫做requests，是python爬虫功能最强大的发起请求获取数据的模块，包含头信息，cookie以及代理等功能。然后是bs4和xpath模块对爬取的数据进行分析提取，最好掌握一些类似于mongodb数据库持久化存储。最好在掌握一个爬虫框架scrapy，对于爬取大型网站有着很大的帮助，希望可以帮到你
python中有哪些包Python的常用包有哪些，分别有什么作用？
Python常用包
1、Numpy作用：数值运算库
2、Scipy作用：科学计算库
3、Matplotlib作用：基础可视化库
4、Pandas作用：数据处理库
5、Seaborn作用：高级可视化库
6、Scikit-learn作用：流行的机器学习库
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python中有很多包管理工具有哪些yolk1、pip是python的管理工具，是一个现代的，通用的?Python?包管理工具，提供了对Python包的查找、下载、安装、卸载的功能。
如以下命令：
$pipinstallrequests，
$pipsearchxml，
$pipshowbeautifulsoup4，
$pipuninstallrequests。
2、Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等。
扩展资料：
pip的快捷按键使用：
install：安装包安装（Installpackages.）
downloa：下载下载包（Downloadpackages.）
uninstall：卸载卸载包（?Uninstallpackages.）
Anaconda默认安装：
python-3.6.0-0...
_license-1.1-py36_1...
alabaster-0.7.9-py36_0...
anaconda-client-1.6.0-py36_0...
anaconda-navigator-1.4.3-py36_0...
astroid-1.4.9-py36_0...
astropy-1.3-np111py36_0...
babel-2.3.4-py36_0...
backports-1.0-py36_0...
beautifulsoup4-4.5.3-py36_
参考资料来源：百度百科-anaconda
参考资料来源：百度百科-PIP
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python中有多少个包和python这么多包,怎么记住的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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