① Numpy
可以供给数组支撑,进行矢量运算,而且高效地处理函数,线性代数处理等.供给真实的数组,比起python内置列表来说, Numpy速度更快.一起,Scipy、Matplotlib、Pandas等库都是源于 Numpy.由于 Numpy内置函数处理数据速度与C语言同一等级,建议使用时尽量用内置函数.
根据Numpy,可以供给了真实的矩阵支撑,以及大量根据矩阵的数值计算模块,包含：插值运算,线性代数、图画信号,快速傅里叶变换、优化处理、常微分方程求解等.
源于NumPy,供给强壮的数据读写功用,支撑相似SQL的增删改查,数据处理函数十分丰富,而且支撑时间序列剖析功用,灵敏地对数据进行剖析与探索,是python数据发掘,必不可少的东西.
Pandas根本数据结构是Series和DataFrame.Series是序列,相似一维数组,DataFrame相当于一张二维表格,相似二维数组,DataFrame的每一列都是一个Series.
Scikit-Learn源于NumPy、Scipy和Matplotlib,是一 款功用强壮的机器学习python库,可以供给完整的学习东西箱(数据处理,回归,分类,聚类,猜测,模型剖析等),使用起来简单.缺乏是没有供给神经网络,以及深度学习等模型.
根据Theano的一款深度学习python库,不仅可以用来建立普通神经网络,还能建各种深度学习模型,例如：自编码器、循环神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等,重要的是,运转速度几块,对建立各种神经网络模型的过程进行简化,可以答应普通用户,轻松地建立几百个输入节点的深层神经网络,定制程度也十分高.
python中有许多内置函数,不像print那么广为人知,但它们却异常的强大,用好了可以大大提高代码效率.
①.、set()
当需要对一个列表进行去重操作的时候,set()函数就派上用场了.
用于创建一个集合,集合里的元素是无序且不重复的.集合对象创建后,还能使用并集、交集、差集功能.
对元组倒序操作：
使用参数：key,根据自定义规则,按字符串长度来排序：
根据自定义规则,对元组构成的列表进行排序：
map()会根据提供的函数,对指定的序列做映射,最终返回迭代器.也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍,最终返回给你加工好的序列.举个例子,对列表里的每个数字作平方处理：
reduce()会对参数序列中元素进行累积.第第一段：第二个元素先进行函数操作,生成的结果再和第三个元素进行函数操作,以此类推,最终生成所有元素累积运算的结果.再举个例子,将字母连接成字符串.
filter()函数轻松完成了任务,它用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象.filter()函数和map()、reduce()函数类似,都是将序列里的每个元素映射到函数,最终返回结果.我们再试试,如何从许多单词里挑出包含字母w的单词.
enumerate翻译过来是枚举、列举的意思,所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注,返回(元素、索引)组成的迭代器.再举个例子说明,对字符串进行标注,返回每个字母和其索引.
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将列表传递给函数后,函数就能直接访问其内容
假设有一个用户列表,要问候其中的每位用户
将列表传递给函数后,函数就可对其进行修改,在函数中对这个列表所做的任何修改都是永久性的
有时候需要禁止函数修改列表,为解决这个问题,可想向函数传递列表的副本而不是元件；这样函数所做的任何修改都只影响副本,不影响元件
有时候,预先布置的函数需要接受多少个实参,python允许函数从调用语句中手机任意数量的实参
一个制作披萨的寒素,它需要接受很多配料,但无法确定顾客要多少种配料,下面函数只有一个形参*toppings,不管调用语句提供了多少实参,这个形参都将他们统统收入囊中
如果要让函数接受不同类型的实参,必须在函数定义中将接纳任意数量实参的形参放在最后
python先匹配位置实参和关键字实参,再将余下的实参收集到最后一个形参中
如果前边的函数还需要一个表示披萨尺寸的实参,必须将该形参放在*toppings的前面
有时候,需要接受任意数量的实参,但预先不知道传递给函数的会是射门杨的信息,再这种情况下,可将函数编写成能够接受任意数量的键-值对,调用语句提供了多少就接受多少
创建用户简介：你知道你将收到有关用户的信息,但不确定会是什么样的信息,在下面示例中,build_profile()接受名和姓,同时还接受任意数量的关键字实参
① print()函数：打印字符串
①.0. s.sppace()函数：判断是否为空格
①.1. str.replace()函数：替换字符
python数据挖掘对于初学者来说是非常难的.
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