任务-Python 包

从现在开始，努力学习吧！本文《任务-Python 包》主要讲解了等等相关知识点，我会在golang学习网中持续更新相关的系列文章，欢迎大家关注并积极留言建议。下面就先一起来看一下本篇正文内容吧，希望能帮到你！

几个 python 包

进度条和 tqdm：
为循环、文件处理或下载等任务实现进度条。

from progress.bar import chargingbar
bar = chargingbar('processing', max=20)
for i in range(20):
    # do some work
    bar.next()
bar.finish()

输出：

processing ████████████████████████████████ 100%

tqdm：与进度条类似，但设置比进度条更简单。

from tqdm import tqdm
import time

for i in tqdm(range(100)):
    time.sleep(0.1)

输出：

100%|██████████████████████████████████████| 100/100 [00:00<00:00, 18784.11it/s]

matplotlib：

matplotlib 用于创建静态、动画和交互式可视化。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, label='linear growth', color='blue', linestyle='--', marker='o')
plt.title("line plot example")
plt.xlabel("x-axis")
plt.ylabel("y-axis")
plt.legend()
plt.show()

输出：

numpy：
numpy（数值 python）是用于数值计算的基本 python 库。它支持处理大型多维数组（如一维、二维、三维）和矩阵，以及一组数学函数以有效地对这些数组进行操作。

示例：

import numpy as np

# 1d array
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])

# 2d array
arr2 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

print(arr1, arr2)

输出：

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

熊猫：
它用于使用series（列表）和dataframe（表格或电子表格）进行数据操作和分析。

示例：

import pandas
x=[1,2,3]
y=pandas.series(x,index=["no1","no2","no3"])
print(y)

输出：

no1    1
no2    2
no3    3
dtype: int64

本篇关于《任务-Python 包》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于文章的相关知识，请关注golang学习网公众号！