タスク-Python パッケージ

少数の Python パッケージ

進行状況バーと TQDM:
ループ、ファイル処理、ダウンロードなどのタスクの進行状況バーを実装します。

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

出力:

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

TQDM: プログレス バーに似ていますが、プログレス バーよりも設定が簡単です。

from tqdm import tqdm
import time

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

出力:

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

Matplotlib:

Matplotlib は、静的、アニメーション、インタラクティブなビジュアライゼーションの作成に使用されます。

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()

出力:

ナンピー:
NumPy (数値 Python) は、数値計算用の基本的な Python ライブラリです。これは、大規模な多次元配列 (1 次元、2 次元、3 次元など) と行列の操作のサポートと、これらの配列を効率的に操作するための数学関数のコレクションを提供します。

例:

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)

出力:

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

パンダ:
Series(リスト)とDataFrame(テーブルまたはスプレッドシート)によるデータ操作と分析に使用されます。

例:

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

出力:

no1    1
no2    2
no3    3
dtype: int64

以上がタスク-Python パッケージの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。