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Python高级

本部分侧重于介绍Python中常用的第三方库，这些第三方库已经成为某种事实上的标准库。

numpy：支持高性能的大规模数组运算，是大部分科学计算的基础库。可用于进一步的数据处理。

pandas：支持十多种常见文档格式的输入与输出，一站式搞定数据存取与处理。

matplotlib：历史悠久的计算机科学绘图库，支持十多种常见图表的绘制，一站式搞定数据可视化。

opencv：支持图像处理与计算机视觉。

pyecharts：支持十多种常见图表的绘制，一站式搞定数据可视化。

其他推荐的第三方库：awesome-python

第三方模块使用的基本流程​

第三方模块使用的基本流程 以 opencv 为例

  • 下载 pip install opencv-python
  • 导入 import cv2
  • 使用 模块名.方法名 示例 ： cv2.imread('./img/cat.jpg')

这里需要注意的是：opencv 模块的下载名、导入名均不是 opencv。事实上模块名、下载名与导入名也并非一种强制的规则。建议在下载模块之前先通过搜索引擎搜索。更多是后续的开发者出于习惯会将名称统一。

对于复杂的模块来说，使用 help()方法、dir()方法不能很好的满足我们的需求。如果是新手需要搭配官方文档，查阅使用实例。

粘贴至终端，windows 电脑可以通过 win+R 输入 CMD

MAC 可以直接搜索终端打开。

第三方模块的版本问题​

第三方模块与系统模块一样，都是自定义好的一系列模块，这些模块也自然存在一些版本差异。

在使用的过程之中很可能因为版本的不匹配、方法的弃用导致示例的代码失效。

我们可以通过 3 个方式来解决：

1.升级至最新版本或安装指定的版本

  • 安装指定的版本示例: pip install pandas==2.0.2

  • 升级至最新版本示例: pip install --upgrade pandas

    2.积极的查询官方文档。可在 https://pypi.org/ 上搜索对应模块，知名度较高的模块都会有系统的官方文档。

    3.更换其他模块