Перейти к содержанию

Python Библиотеки

Автор:

5,0 380+ оценок читателей Рунета
Категория
Программирование
Год издания
Издательство
Автор
Возрастное ограничение
12+
Обновлено
25.09.2026

Аннотация

Книга представляет собой обзор богатой экосистемы библиотек, доступных в языке программирования Python, начиная от основных инструментов для работы с данными и машинного обучения, и заканчивая инструментами для создания веб-приложений, обработки изображений и разработки игр. Основные темы включают в себя введение в библиотеки для анализа данных, такие как NumPy, Pandas, и Matplotlib, а также обсуждение алгоритмов машинного обучения с использованием Scikit-learn. Автор также рассматривает инструменты для работы с веб-технологиями, такие как Flask, Django, и для визуализации данных, такие как Seaborn, Plotly, и Bokeh. Книга охватывает обширный спектр примеров использования каждой библиотеки, предоставляя читателю практический опыт и навыки, необходимые для успешной разработки с использованием Python. Она подходит как для новичков, только начинающих изучать Python, так и для опытных разработчиков, ищущих лучшие инструменты для конкретных задач.

Читать «Python Библиотеки» — Джейд Картер онлайн

Страница 14 из 27

связь
и
сообщения
об
ошибках
.
Поставьте
в
известность
разработчиков
библиотек
о
возникших
конфликтах
.
В
сообществе
разработчиков
часто
ценится
обратная
связь
,
и
они
могут
предоставить
поддержку
или
исправления
.
Помните
,
что
выбор
подхода
зависит
от
конкретных
условий
вашего
проекта
и
доступных
ресурсов
.
2.
Основные
библиотекиPython
2.1. NumPy
NumPy
является
мощной
библиотекой
для
научных
вычислений
в
языке
программированияPython.
Одной
из
ключевых
особенностей NumPy
является
поддержка
многомерных
массивов
,
предоставляя
эффективные
структуры
данных
для
работы
с
большими
объемами
числовых
данных
.
В
этом
контексте
многомерные
массивы
представляют
собой
основу
для
проведения
вычислительных
операций
и
анализа
данных
.
Многомерные
массивы
:

NumPy
вводит
объект
,
называемый `ndarray`
(
многомерный
массив
),
который
представляет
собой
таблицу
элементов
одного
типа
данных
.
Одномерные
массивы
аналогичны
спискам
вPython,
но NumPy
поддерживает
многомерные
массивы
,
что
делает
его
более
мощным
инструментом
для
работы
с
матрицами
и
тензорами
.
Создание
массива
можно
выполнить
с
использованием
функции`numpy.array()`.
```python
importnumpyasnp
#
Создание
одномерного
массива
arr1D=np.array([1,2,3])
#
Создание
двумерного
массива
arr2D=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
```
Операции
с
многомерными
массивами
:
NumPy
обеспечивает
обширный
набор
операций
для
многомерных
массивов
,
включая
арифметические
операции
,
логические
операции
,
операции
сравнения
и
многие
другие
.
Операции
выполняются
поэлементно
,
что
обеспечивает
высокую
производительность
при
обработке
больших