python常用的工具有哪些？老男孩Python学习入门
2020-11-17 发布
学习任何编程语言，除了掌握各种各样的技术知识之外，熟悉它所运用到的工具也是很有必要的。比如说python语言，一门非常适合零基础学习的语言，那么你知道python常用的工具有哪些吗?
1、IPython，是一个基于python shell的交互性解释器，但是有比默认shell强大得多的编辑和交互功能，更强的交互shell，基于浏览器的记事本，支持代码、纯文本、数据公示，支持交互数据可视化和图形界面工具，灵活、简单易用，用于并行计算的高性能工具。
2、GraphLab Greate，是一个python库，由C++引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像;借助于灵活API 函数专注于任务或者机器学习。
3、Spark，一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，提供了一个全面、统一的框架用于管理有着不同性质的数据集和数据源的大数据处理请求。
4、Pandas，基于NumPy 的一个非常好用的库，无论是读取、处理数据，用它都是非常简单的，有两种自己独有的基本数据结构。
5、Scikit-Learn，是python开发的机器学习库，包含大量机器学习算法、数据集，是数据挖掘方便的工具。基本的功能主要六大部分：分类，回归，聚类，数据降维，模型选择和数据预处理。
6、PuLP，一个用 Python 编写的线性编程模型。产生线性文件，调用高度优化的求解器。
1、IPython，是一个基于python shell的交互性解释器，但是有比默认shell强大得多的编辑和交互功能，更强的交互shell，基于浏览器的记事本，支持代码、纯文本、数据公示，支持交互数据可视化和图形界面工具，灵活、简单易用，用于并行计算的高性能工具。
2、GraphLab Greate，是一个python库，由C++引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像;借助于灵活API 函数专注于任务或者机器学习。
3、Spark，一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，提供了一个全面、统一的框架用于管理有着不同性质的数据集和数据源的大数据处理请求。
4、Pandas，基于NumPy 的一个非常好用的库，无论是读取、处理数据，用它都是非常简单的，有两种自己独有的基本数据结构。
5、Scikit-Learn，是python开发的机器学习库，包含大量机器学习算法、数据集，是数据挖掘方便的工具。基本的功能主要六大部分：分类，回归，聚类，数据降维，模型选择和数据预处理。
6、PuLP，一个用 Python 编写的线性编程模型。产生线性文件，调用高度优化的求解器。
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