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 16 из 27

Mean:3.0
StandardDeviation:1.4142135623730951
Median:3.0
Эти
примеры
демонстрируют
лишь
небольшую
часть
функциональностиNumPy.
Библиотека
предоставляет
множество
инструментов
для
работы
с
математическими
вычислениями
,
что
делает
ее
неотъемлемой
частью
научных
и
инженерных
приложений
.
2.2. Pandas

Pandas –
это
библиотека
для
анализа
и
обработки
данных
в
языке
программированияPython.
Одним
из
ключевых
компонентов Pandas
является
структура
данных
под
названиемDataFrame,
которая
представляет
собой
двумерную
табличную
структуру
данных
с
метками
по
осям
(
столбцы
и
строки
).
Рассмотрим
основные
аспекты
работы
сDataFrame
вPandas.
1.
УстановкаPandas
Прежде
всего
,
убедитесь
,
что
у
вас
установлен
пакет Pandas.
Вы
можете
установить
его
с
помощью
команды
:
```bash
pipinstallpandas
```
2.
СозданиеDataFrame
DataFrame
можно
создать
из
различных
источников
данных
,
таких
как
списки
,
словари
,
массивыNumPy,
CSV-
файлы
и
многие
другие
.
Рассмотрим
несколько
примеров
.
DataFrame –
это
структура
данных
,
предоставляемая
библиотекой Pandas
в
языке
программирования Python.
Она
представляет
собой
двумерную
табличную
структуру
данных
с
метками
по
осям
(
столбцы
и
строки
),
что
делает
ее
похожей
на
таблицу
базы
данных
или
электронную
таблицу
. DataFrame
в Pandas
позволяет
эффективно
хранить
и
манипулировать
структурированными
данными
.
Основные
характеристикиDataFrame
вPandas:
1.
Структура
табличных
данных
: DataFrame
представляет
из
себя
таблицу
с
данными
,
где
каждая
строка
представляет
собой
отдельную
запись
,
а
каждый
столбец –
различные
атрибуты
(