python 以其简单性和多功能性而闻名，使其成为初学者和专业人士的热门选择。 python 最强大的功能之一是其广泛的库集合。这些库是预先编写的代码的集合，您可以使用它们来执行常见任务，从而节省您的时间和精力。在这篇博客中，我们将探索每个初学者都应该知道的一些基本 python 库。
1.什么是python库？
将 python 库视为装满现成工具的工具箱。您可以使用这些工具更有效地解决问题，而不是从头开始构建所有内容。 python 库涵盖了广泛的功能，从数据操作到 web 开发，甚至人工智能。
2. 库入门
在使用库之前，您需要安装它。 python 附带了一个名为 pip 的包管理器，您可以使用它来安装库。例如，要安装流行的请求库来发出 http 请求，您可以使用：
pip 安装请求
安装后，您可以将库导入到 python 脚本中并开始使用它。
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3. 初学者必备的 python 库
a) numpy
numpy（数值python）是科学计算的基础库。它提供对数组、矩阵和各种数学函数的支持。
示例：
新手写的企业网站系统V1.0，开发工具为VS2005+SQLserver，适合初学者练习目前产品购买功能正在开发中，稍做修改即可。可以实现简单的站内模糊搜索功能DB_51aspx下为Sql数据库，附加即可后台登陆地址：/Admin/Logon.aspx后台登陆用户和密码都是：51aspx【该源码由51aspx提供】
import numpy as np
# create a 1d array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("array:", arr)
# perform basic operations
print("sum:", np.sum(arr))
print("mean:", np.mean(arr))
b) 熊猫
pandas 是一个强大的数据操作和分析库。它提供了series和dataframe等数据结构，非常适合处理结构化数据。
示例：
import pandas as pd
# create a dataframe
data = {'name': ['alice', 'bob', 'charlie'],
'age': [25, 30, 35]}
df = pd.dataframe(data)
print("dataframe:")
print(df)
# 访问数据
print("nages:")
print(df['年龄'])
c) matplotlib
matplotlib 是一个用于在 python 中创建静态、动画和交互式可视化的库。它对于创建图形和图表特别有用。
示例：
import matplotlib.pyplot as plt
# simple line plot
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 40]
plt.plot(x, y)
plt.title("simple line plot")
plt.xlabel("x axis")
plt.ylabel("y axis")
plt.show()
d）请求
requests 库用于在 python 中发送 http 请求。它简化了与 web 服务和 api 的交互。
示例：
import requests
# Make a GET request
response = requests.get('https://api.github.com')
# Print response content
print(response.text)
4. 如何选择合适的库？
可用的库如此之多，选择合适的库可能会让人不知所措。这里有一些提示：
从基础开始： 专注于符合您当前学习目标的库。例如，如果您正在学习数据科学，请从 numpy、pandas 和 matplotlib 开始。
阅读文档： 良好的文档是一个维护良好的库的标志。它还将帮助您了解如何有效地使用图书馆。
检查社区支持： 拥有活跃社区的图书馆通常更可靠，并且拥有更多可用资源，例如教程和论坛。
- 结论
python 库是强大的工具，可以增强您的编码体验和生产力。作为初学者，熟悉 numpy、pandas、matplotlib 和 requests 等库将为您指明正确的道路。不断进行实验、阅读文档和构建项目来加深您的理解。
