python 知识体系,包括 Python 基础,Python web 开发,Python AI,Python 爬虫,Python 脚本,Python 数据分析及其可视化
- numpy:NumPy 是 Python 中用于科学计算的基础库。它提供了高效的多维数组对象以及大量用于数组操作和数学运算的函数,支持广播机制,能够快速处理大规模数值数据,广泛应用于数据分析、机器学习等领域。简洁。
- pandas:Pandas 是强大的数据处理和分析库。主要提供了 Series 和 DataFrame 两种数据结构,方便进行数据的读取、清洗、转换、聚合等操作,尤其适用于表格型数据的处理,是数据科学家常用的工具之一。简洁。
- matplotlib:Matplotlib 是流行的绘图库。可以绘制各种类型的静态、动态和交互式图表,包括折线图、柱状图、散点图、热图等,具有高度的可定制性,能够满足不同的数据可视化需求。简洁。
- scipy:Scipy 构建在 NumPy 之上,提供了丰富的科学计算功能,涵盖了优化、插值、积分、线性代数、信号处理等众多领域,为科学和工程计算提供了有力支持。简洁。
- biopython:Biopython 是针对生物信息学的专用库。它包含了一系列用于处理生物数据的工具,可进行序列分析、序列比对、进化树构建等操作,为生物医学和生物信息学研究提供便利。简洁。
- biosppy:Biosppy 专注于生物信号处理。支持多种生物信号类型,如心电图、脑电图等的预处理、特征提取和分析,对于生物医学信号处理的研究和应用非常有帮助。简洁。
- pytest:功能强大,支持多种测试方式,是 Python 测试的主流框架。
- robotFramework:可扩展性强,适合测试用例较多的项目。
- scrapy:强大的爬虫框架,可用于复杂的网络抓取任务。
- beautifulSoup:名气大,能从 HTML 或 XML 文件中提取数据,整合了一些常用爬虫需求。
- tensorFlow:全面灵活的开源机器学习平台,广泛应用于各种机器学习场景。
- pyTorch:提供强大的 GPU 加速和动态计算图,易于使用和调试,在学术界和工业界备受青睐。