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不管你是新手,还是对数据科学有一定研究的资深技术人,学习这些库能让你更有效率。
本文将讨论 Python 中的一些顶级库,开发人员可以使用这些库来解析、清理和表示数据,并在现有应用中实现机器学习。
Python 以其有用的库和包而著称,即使没有软件工程背景的人也能编程。
日,数据科学网站KDnuggets评选出了顶级Python库Top15,领域横跨数据科学、数据可视化、深度学习和机器学习。
这些算法之所以与众不同,是因为它们包含了一些在其它算法中并不普遍的优点。
无缝对接 OpenAI 、Anthropic 、Azure 、Google 等多家 AI 服务商~
近期,斯坦福大学自然语言处理小组开发了一个Python库StanfordNLP,用于解决许多常见的自然语言处理问题,
AISuite是一个开源Python库,旨在提供统一的跨大语言模型(LLM)API,简化在不同LLM提供商间切换。支持OpenAI、Anthropic等,安装简单,只需更改模型参数即可切换。目前主要聚焦聊天完成,未来将扩展新用例。
去年,我们发了一篇博文,列举了一些被证明是最有用的Python库。今年,我们扩充了原来的清单,并重新审视之前讨论过的库,重点关注在过去一年内出现的更新。我们对它们进行了分组,排序不分先后,因为真的说不清它们哪个更好。
本文介绍如何在CDH集群基于二次打包的Anaconda安装包部署Python多版本运行环境,并搭建本地Python第三方库。
本文介绍了当前可用的数据可视化软件包以及它们之间的关系。
在过去的一年时间里,我们比较了接近5000个Python的开源项目,这里选取了其中的前10名为大家介绍一下。
2014年,Uber构建了可扩展的容错数据库Schemaless,但随着业务的增长,原实现方式对资源消耗更多,同时请求延迟也在增加,为了保持Schemaless的性能,Uber在不影响生产服务的情况下用Go重写了Schemaless数据库的分片层,完成了将产品系统从旧实现迁移到新实现的Frontless项目。
手把手教你用Python的Surprise库实现一个kNN风格的推荐引擎,从数据准备到预测全部搞定
其实 excel 和 python 早在很久以前就有联系,只是近年来随着大数据的产生使用 python 来进行数据分析、数据挖掘的实例越来越多,excel 本身作为图表软件工具也是很强大的存在,两者结合起来使用更是能事半功倍。
Cirq旨在让嘈杂中型量子计算机(Noisy Intermediate Scale Quantum,NISQ)算法的编写、操作和优化变得更容易。Cirq还支持在本地模拟器上运行这些程序,并计划支持未来的量子硬件和量子云处理器。
网页抓取有助于为企业提供做出重要决策所需的数据。如果做得好,它有助于在尽可能小的压力下快速提供大量数据。
本文介绍了多种方法来查看 Python 已安装库的版本,涵盖了使用 pip、import、sys、help 和 conda 命令等方法。了解库版本对于确保代码兼容性、更新或降级库至关重要。希望本文能够帮助你更好地管理 Python 库,并提高你的开发效率。
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Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包,可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵,使Numpy和Scipy协同工作,高效解决问题。