Python 是一種非常流行的編程語(yǔ)言，因?yàn)樗胸S富的庫(kù)，可以幫助程序員快速完成許多常見的任務(wù)。在本文中，我們將介紹一些常見的 Python 庫(kù)。

Numpy

NumPy 是 Python 的一種科學(xué)計(jì)算庫(kù)，提供強(qiáng)大的多維數(shù)組對(duì)象和數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)，可以幫助程序員進(jìn)行各種數(shù)學(xué)運(yùn)算。

import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
print(a)

Pandas

Pandas 是一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析庫(kù)，可以幫助程序員處理和分析大量的數(shù)據(jù)。它提供了各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如 Series 和 DataFrame，可以輕松地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.head())

Matplotlib

Matplotlib 是一個(gè)繪圖庫(kù)，可以幫助程序員繪制各種類型的圖形，如折線圖、散點(diǎn)圖和條形圖等。

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.show()

Scikit-learn

Scikit-learn 是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，可以幫助程序員構(gòu)建和訓(xùn)練各種機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = [[1, 2], [2, 4], [3, 6]]
y = [2, 4, 6]
model = LinearRegression().fit(X, y)
print(model.predict([[4, 8]]))

Requests

Requests 是一個(gè) HTTP 庫(kù)，可以幫助程序員發(fā)送 HTTP 請(qǐng)求并處理響應(yīng)。

import requests
response = requests.get('https://www.google.com')
print(response.content)

這只是 Python 庫(kù)中的一小部分。選擇適合您的任務(wù)的正確庫(kù)可以幫助您更快地完成任務(wù)。