작업 Python 패키지

몇 가지 Python 패키지

진행률 표시줄 및 TQDM:
루프, 파일 처리 또는 다운로드와 같은 작업에 대한 진행률 표시줄을 구현합니다.

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

출력:

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

TQDM: 진행률 표시줄과 유사하지만 진행률 표시줄보다 설정이 더 간단합니다.

from tqdm import tqdm
import time

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

출력:

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

매트플롯립:

Matplotlib는 정적, 애니메이션 및 대화형 시각화를 만드는 데 사용됩니다.

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()

출력:

넘피:
NumPy(NumPy)는 수치 계산을 위한 기본 Python 라이브러리입니다. 대규모 다차원 배열(예: 1D, 2D, 3D) 및 행렬 작업을 지원하고 이러한 배열에서 효율적으로 작동하기 위한 수학적 함수 모음을 제공합니다.

예:

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)

출력:

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

판다:
Series(목록) 및 DataFrame(테이블 또는 스프레드시트)을 이용한 데이터 조작 및 분석에 사용됩니다.

예:

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

출력:

no1    1
no2    2
no3    3
dtype: int64

위 내용은 작업 Python 패키지의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!