Python Библиотеки
Описание книги
Книга представляет собой обзор богатой экосистемы библиотек, доступных в языке программирования Python, начиная от основных инструментов для работы с данными и машинного обучения, и заканчивая инструментами для создания веб-приложений, обработки изображений и разработки игр.Основные темы включают в себя введение в библиотеки для анализа данных, такие как NumPy, Pandas, и Matplotlib, а также обсуждение алгоритмов машинного обучения с использованием Scikit-learn. Автор также рассматривает инструменты для работы с веб-технологиями, такие как Flask, Django, и для визуализации данных, такие как Seaborn, Plotly, и Bokeh.Книга охватывает обширный спектр примеров использования каждой библиотеки, предоставляя читателю практический опыт и навыки, необходимые для успешной разработки с использованием Python. Она подходит как для новичков, только начинающих изучать Python, так и для опытных разработчиков, ищущих лучшие инструменты для конкретных задач.
Оглавление
Группа авторов. Python Библиотеки
1. Общие сведения о библиотеках в Python
2. Основные библиотеки Python
3. Библиотеки машинного обучения
4. Библиотеки для обработки данных
5. Библиотеки для работы с базами данных
6. Библиотеки для работы с графиками и визуализацией данных Seaborn, Plotly, Bokeh
7. Библиотеки для работы с изображениями OpenCV, Pillow и их применение в обработке изображений
8. Библиотеки для парсинга веб-страницBeautifulSoup, Scrapy и их использование в извлечении данных из веб-сайтов
9. Библиотеки для разработки веб-приложенийFlask, Django, Pyramid и создание веб-приложений на Python
10. Библиотеки для разработки игр Pygame, PyOpenGL и создание игр на Python
11. Практические задания
Отрывок из книги
NumPy является мощной библиотекой для научных вычислений в языке программирования Python. Одной из ключевых особенностей NumPy является поддержка многомерных массивов, предоставляя эффективные структуры данных для работы с большими объемами числовых данных. В этом контексте многомерные массивы представляют собой основу для проведения вычислительных операций и анализа данных.
Многомерные массивы:
.....
– Добавили легенду для пояснения графика.
Этот пример демонстрирует, как Matplotlib предоставляет гибкие инструменты для настройки каждого аспекта графика, что позволяет создавать визуализации, соответствующие конкретным требованиям и предпочтениям.
.....