哪些Python庫(kù)讓你相見(jiàn)恨晚？列舉幾個(gè)Python庫(kù)，希望對(duì)你有幫助。1.對(duì)數(shù)基數(shù)安裝方法:pip安裝loguru使用:最簡(jiǎn)單的方法。從loguru導(dǎo)入記錄器(就是它，漂亮簡(jiǎn)單的伐木！)有興趣的話(huà)也

哪些Python庫(kù)讓你相見(jiàn)恨晚？

列舉幾個(gè)Python庫(kù)，希望對(duì)你有幫助。

1.對(duì)數(shù)基數(shù)

安裝方法:

pip安裝loguru

使用:最簡(jiǎn)單的方法。

從loguru導(dǎo)入記錄器

(就是它，漂亮簡(jiǎn)單的伐木！)

有興趣的話(huà)也可以看看我之前做的視頻:

2.時(shí)間處理庫(kù)

安裝方法:

pip安裝-U形箭頭

最簡(jiǎn)單的使用方法:

導(dǎo)入箭頭

現(xiàn)在_時(shí)間()

現(xiàn)在時(shí)間.時(shí)間戳

1368303838

有興趣的話(huà)也可以看看我之前做的視頻:

3.冷門(mén)的正則表達(dá)式庫(kù)，不知道正則化就可以提取字符串。

安裝方法:

pip安裝解析

最簡(jiǎn)單的用途:

從解析導(dǎo)入*

解析(Its {}，我愛(ài)死了！，它的垃圾郵件，我喜歡它！)

結(jié)果(垃圾郵件，){}

_[0]

垃圾郵件

有興趣的話(huà)也可以看看我之前做的視頻:

如果你認(rèn)為這些庫(kù)不好用，那么我不同意。;我不需要介紹別人。

有興趣可以關(guān)注@t

學(xué)習(xí)完P(guān)ython《從入門(mén)到實(shí)踐》這本書(shū)后，有什么進(jìn)階的書(shū)值得一看？

首先，謝謝你邀請(qǐng)我。因?yàn)槿斯ぶ悄艿陌l(fā)展，可以看一些關(guān)于高級(jí)python的方向性書(shū)籍。個(gè)人學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，僅供參考！我感覺(jué)一旦學(xué)了一本書(shū)，基本上就有了一個(gè)合格的python編程工程師，但是很遺憾這本書(shū)沒(méi)有電子版，只有紙質(zhì)版。

第一章從數(shù)學(xué)建模到人工智能

1.1數(shù)學(xué)建模1.1.1數(shù)學(xué)建模與人工智能1.1.2數(shù)學(xué)建模中的常見(jiàn)問(wèn)題1.2人工智能下的數(shù)學(xué)1.2.1統(tǒng)計(jì)學(xué)1.2.2矩陣概念與運(yùn)算1.2.3概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)1.2.4高等數(shù)學(xué)-導(dǎo)數(shù)、微分、不定積分、定積分第二章Python快速入門(mén)2.1 Python安裝步驟2.1.1 Python安裝步驟2.1.2 IDE選擇2.2 Python基本操作2.2.1第一個(gè)小程序2.2.2注釋與打印格式2.2Ython科學(xué)計(jì)算庫(kù)Numpy 3.1介紹與安裝3 . 1 . 1 Numpy介紹3.1.2安裝Numpy 3.2基本運(yùn)算3.2.1了解NumPy3.1 NumPy數(shù)組類(lèi)型3.2.3 NumPy創(chuàng)建數(shù)組3.2.4索引與切片3.2.5矩陣合并與拆分3.2.6矩陣運(yùn)算與線(xiàn)性代數(shù)3 .NumPy廣播機(jī)制3.2.8 NumPy統(tǒng)計(jì)功能3.2.9 NumPy排序， 搜索3.2.10保存Numpy數(shù)據(jù)第4章常用科學(xué)計(jì)算模塊快速入門(mén)4.1 Pandas科學(xué)計(jì)算庫(kù)4.1.1了解Pandas 4 . 1 . 2 Pandas Pandas操作4.2 Matplotlib可視化圖庫(kù)4.2.1了解Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4 . 2 . 3 Matplotlib Ib繪圖案例4.3 SciPy科學(xué)計(jì)算庫(kù)4.3.1了解Scipy 4.3.2基本SciPy操作4.3.3 SciPy圖像處理案例第5章 爬蟲(chóng)介紹5.2.1調(diào)用API5.2.2爬蟲(chóng)實(shí)戰(zhàn)5.3爬蟲(chóng)進(jìn)階-高效爬蟲(chóng)5.3.1多進(jìn)程5.3.2多線(xiàn)程5.3.3協(xié)同進(jìn)程5.3.4總結(jié)第六章Python數(shù)據(jù)存儲(chǔ)6.1關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL6.1.1入門(mén)MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL MongoDB6.2.1入門(mén)NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6 . . 3本章總結(jié)6.3.1數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)理論6.3.2數(shù)據(jù)庫(kù)組合6.3.3結(jié)論第七章Python數(shù)據(jù)分析7.1數(shù)據(jù)采集7.1.1從鍵盤(pán)采集數(shù)據(jù)7.1.2讀寫(xiě)文件7.1.3熊貓讀寫(xiě)操作7.2數(shù)據(jù)分析案例7.2.1普查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析案例7.2.2總結(jié)第八章自然語(yǔ)言。1潔霸分詞基礎(chǔ)8.1.2潔霸中文分詞8.1.2潔霸分詞的三種模式8.1.3標(biāo)注詞性并添加定義8.2關(guān)鍵詞提取8.2.1 TF-IDF關(guān)鍵詞提取8.2.2 TextRank關(guān)鍵詞提取8.3 word2vec簡(jiǎn)介8 . 3 . 1 Word 2 vec基本原理簡(jiǎn)介8.3.2 word2v Ec訓(xùn)練模型8.3.3 word2vec實(shí)戰(zhàn)基于gensim第九章簡(jiǎn)介從回歸分析到算法基礎(chǔ)9.1回歸分析9.1.1單詞 "回歸與9.1.2回歸與相關(guān)9.1.3回歸模型的劃分與應(yīng)用9.2實(shí)戰(zhàn)中的線(xiàn)性回歸分析9.2.1線(xiàn)性回歸的建立與求解9.2.2 Python求解回歸模型案例9.2.3測(cè)試，第十章預(yù)測(cè)與控制:從K-Means聚類(lèi)的角度， 算法調(diào)優(yōu)的基本概述10.1K-Means 10.1 . 1K-Means簡(jiǎn)介10.1.2目標(biāo)函數(shù)10.1.3算法流程10.1.4算法優(yōu)缺點(diǎn)分析10.2 K-Means實(shí)戰(zhàn)第十一章從決策樹(shù)看算法升級(jí)11.1決策樹(shù)基本介紹11.2經(jīng)典算法介紹11.2信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系數(shù)11.2 3樸素貝葉斯算法的優(yōu)缺點(diǎn)12.2三種樸素貝葉斯實(shí)踐第十三章從推薦系統(tǒng)看算法場(chǎng)景13.1推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)介13.1.1推薦系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)13.1.2協(xié)同過(guò)濾13.2基于文本的推薦13.2.1標(biāo)記和知識(shí)圖譜推薦案例13.2.2總結(jié)第十四章從TensorFlow開(kāi)始深度學(xué)習(xí)之旅14.1初遇Ten SorFlow14.1.1什么是TensorFlow14.1.2安裝TensorFlow14.1.3！

你要堅(jiān)持下去，自己掌握一些，在工作中不斷打磨。高薪不是夢(mèng)！??！