※【python自学】7个Python生态系统核心库，你值得拥有_python 生态位模型包

作者：空白诗007 | 2024-07-14 00:18:07

踩

python 生态位模型包

SciPy：这也是一个功能强大的科学计算库，用于执行科学，数学和工程运算。包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。

Pandas：

Scikit-learn：代表“机器学习的科学工具包”。它是一个机器学习库，提供了各种有监督和无监督的算法，例如回归，分类，降维，聚类分析和异常检测。

Matplotlib：这是一个核心的数据可视化库，并且是Python中所有其他可视化库的基础库。它提供2D和3D绘图，图形，图表以及用于数据浏览的图形。它在NumPy和SciPy之上运行。

Seaborn：这是基于Matplotlib的，提供了易于绘制，高层次，互动性和更有条理的平面图。

Plotly：Plotly是一个数据可视化库。它提供了高质量的交互式图表，例如散点图，折线图，条形图，直方图，箱形图，热图和子图。

二官网链接

======

Packages/Software	Description
NumPy	NumPy 官网 http://www.numpy.org/ NumPy 源代码：https://github.com/numpy/numpy
SciPy	SciPy 官网：https://www.scipy.org/ SciPy 源代码：https://github.com/scipy/scipy
Pandas	官网：https://pandas.pydata.org/
Matplotlib	Matplotlib 官网：https://matplotlib.org/ Matplotlib 源代码：https://github.com/matplotlib/matplotlib
Seaborn	官网：https://seaborn.pydata.org/
Scikit-learn	官网：https://scikit-learn.org/stable/
Anaconda	官网：https://www.anaconda.com/distribution/

三安装指南

======

各组件的安装方法类似，以NumPy为参考。

Python 官网上的发行版是不包含 NumPy 模块的，我们可以使用以下几种方法来安装。

3.1、使用已有的发行版本

对于许多用户，尤其是在 Windows 上，最简单的方法是下载以下的 Python 发行版，它们包含了所有的关键包（包括 NumPy，SciPy，matplotlib，IPython，SymPy 以及 Python 核心自带的其它包）：

Anaconda: 免费 Python 发行版，用于进行大规模数据处理、预测分析，和科学计算，致力于简化包的管理和部署。支持 Linux, Windows 和 Mac 系统。
Enthought Canopy: 提供了免费和商业发行版。持 Linux, Windows 和 Mac 系统。
Python(x,y): 免费的 Python 发行版，包含了完整的 Python 语言开发包及 Spyder IDE。支持 Windows，仅限 Python 2 版本。
WinPython: 另一个免费的 Python 发行版，包含科学计算包与 Spyder IDE。支持 Windows。
Pyzo: 基于 Anaconda 的免费发行版本及 IEP 的交互开发环境，超轻量级。支持 Linux, Windows 和 Mac 系统。