Packages tâche-Python

Quelques packages Python

Barre de progression et TQDM :
Pour implémenter des barres de progression pour des tâches telles que les boucles, le traitement de fichiers ou les téléchargements.

from progress.bar import ChargingBar
bar = ChargingBar('Processing', max=20)
for i in range(20):
    # Do some work
    bar.next()
bar.finish()

Sortie :

Processing ████████████████████████████████ 100%

TQDM : Semblable à la barre de progression mais plus simple à configurer que la barre de progression.

from tqdm import tqdm
import time

for i in tqdm(range(100)):
    time.sleep(0.1)

Sortie :

100%|██████████████████████████████████████| 100/100 [00:00<00:00, 18784.11it/s]

Matplotlib :

Matplotlib est utilisé pour créer des visualisations statiques, animées et interactives.

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, label='Linear Growth', color='blue', linestyle='--', marker='o')
plt.title("Line Plot Example")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.legend()
plt.show()

Sortie :

Numpy :
NumPy (Numerical Python) est une bibliothèque Python fondamentale pour le calcul numérique. Il permet de travailler avec de grands tableaux multidimensionnels (comme 1-D, 2-D, 3-D) et des matrices, ainsi qu'un ensemble de fonctions mathématiques pour fonctionner efficacement sur ces tableaux.

Exemple :

import numpy as np

# 1D array
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])

# 2D array
arr2 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

print(arr1, arr2)

Sortie :

[1 2 3 4] [[1 2]
 [3 4]]

Pandas :
Il est utilisé pour la manipulation et l'analyse des données avec Series (listes) et DataFrame (table ou feuille de calcul).

Exemple :

import pandas
x=[1,2,3]
y=pandas.Series(x,index=["no1","no2","no3"])
print(y)

Sortie :

no1    1
no2    2
no3    3
dtype: int64

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!