NumPy는 Numerical Python을 의미합니다. NumPy의 가장 강력한 기능은 n차원 배열입니다. 이 라이브러리에는 기본 선형 대수 함수, 푸리에 변환, 고급 난수 기능 및 Fortran, C, C와 같은 다른 저수준 언어와의 통합을 위한 도구도 포함되어 있습니다.
SciPy는 Scientific Python을 의미합니다. SciPy는 NumPy를 기반으로 구축되었습니다. 이산 푸리에 변환, 선형 대수학, 최적화 및 희소 행렬과 같은 다양한 고급 과학 및 엔지니어링 모듈에 가장 유용한 라이브러리 중 하나입니다.
히스토그램부터 선 그래프, 히트 플롯에 이르기까지 다양한 그래프를 그리기 위한 Matplotlib. ipython 노트북(ipython 노트북 –pylab = 인라인)의 Pylab 기능을 사용하여 이러한 그리기 기능을 인라인으로 사용할 수 있습니다. 인라인 옵션을 무시하면 pylab은 ipython 환경을 Matlab과 매우 유사한 환경으로 변환합니다. Latex 명령을 사용하여 플롯에 수학을 추가할 수도 있습니다.
구조화된 데이터 작업 및 조작을 위한 Pandas. 이는 데이터 정리 및 준비에 광범위하게 사용됩니다. Pandas는 비교적 최근에 Python에 추가되었으며 데이터 과학자 커뮤니티에서 Python의 사용을 늘리는 데 중요한 역할을 했습니다.
머신러닝을 위한 Scikit Learn. NumPy, SciPy 및 matplotlib를 기반으로 구축된 이 라이브러리에는 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소 등 기계 학습 및 통계 모델링을 위한 효율적인 도구가 많이 포함되어 있습니다.
통계 모델링을 위한 Statsmodels. Statsmodels는 사용자가 데이터를 탐색하고, 통계 모델을 추정하고, 통계 테스트를 수행할 수 있는 Python 모듈입니다. 다양한 유형의 데이터와 각 추정기에 대해 기술 통계, 통계 검정, 도표 작성 기능 및 결과 통계의 광범위한 목록을 사용할 수 있습니다.
통계 데이터 시각화를 위한 Seaborn. Seaborn은 Python으로 매력적이고 유익한 통계 그래픽을 만들기 위한 라이브러리입니다. matplotlib을 기반으로 합니다. Seaborn은 시각화를 데이터 탐색 및 이해의 핵심 부분으로 만드는 것을 목표로 합니다.
최신 웹 브라우저에서 대화형 플롯, 대시보드 및 데이터 애플리케이션을 생성하기 위한 Bokeh입니다. 이를 통해 사용자는 D3.js 스타일로 우아하고 간결한 그래픽을 생성할 수 있습니다. 또한 매우 큰 데이터 세트 또는 스트리밍 데이터 세트에 대한 고성능 상호 작용 기능을 갖추고 있습니다.
Numpy 및 Pandas의 기능을 분산 및 스트리밍 데이터 세트로 확장하는 Blaze입니다. Bcolz, MongoDB, SQLAlchemy, Apache Spark, PyTables 등을 포함한 다양한 소스의 데이터에 액세스하는 데 사용할 수 있습니다. Bokeh와 함께 Blaze는 막대한 양의 데이터에 대한 효과적인 시각화 및 대시보드를 생성하는 매우 강력한 도구 역할을 할 수 있습니다.
웹 크롤링을 위한 스크래피입니다. 특정 패턴의 데이터를 얻는 데 매우 유용한 프레임워크입니다. 웹사이트 홈 URL에서 시작한 다음 웹사이트 내의 웹페이지를 탐색하여 정보를 수집하는 기능이 있습니다.
기호 계산을 위한 SymPy. 기본적인 기호 연산부터 미적분학, 대수학, 이산 수학, 양자 물리학에 이르기까지 광범위한 기능을 갖추고 있습니다. 또 다른 유용한 기능은 계산 결과를 LaTeX 코드로 형식화하는 기능입니다.
웹 액세스 요청. 이는 표준 Python 라이브러리 urllib2와 유사하게 작동하지만 코딩하기가 훨씬 쉽습니다. urllib2와는 미묘한 차이가 있지만 초보자에게는 요청이 더 편리할 수 있습니다.
추가 라이브러리가 필요할 수 있습니다.
운영체제 및 파일 작업을 위한 os
그래프 기반 데이터 조작을 위한 networkx 및 igraph
텍스트 데이터에서 패턴을 찾는 정규식
웹 스크랩을 위한 BeautifulSoup. 한 번에 하나의 웹페이지에서만 정보를 추출하므로 Scrapy보다 열등합니다.
데이터 과학 리소스: https://t.me/DataScienceResourcesTP
위 내용은 데이터 과학에 유용한 PYTHON 라이브러리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
Python 학습 : 2 시간의 일일 연구가 충분합니까?Apr 18, 2025 am 12:22 AM하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.
웹 개발을위한 파이썬 : 주요 응용 프로그램Apr 18, 2025 am 12:20 AM웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
Python vs. C : 성능과 효율성 탐색Apr 18, 2025 am 12:20 AMPython은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.
Python in Action : 실제 예제Apr 18, 2025 am 12:18 AMPython의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.
Python의 주요 용도 : 포괄적 인 개요Apr 18, 2025 am 12:18 AMPython은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.
파이썬의 주요 목적 : 유연성과 사용 편의성Apr 17, 2025 am 12:14 AMPython의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.
파이썬 : 다목적 프로그래밍의 힘Apr 17, 2025 am 12:09 AMPython은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.
하루 2 시간 안에 파이썬 학습 : 실용 가이드Apr 17, 2025 am 12:05 AM예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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DVWA(Damn Vulnerable Web App)는 매우 취약한 PHP/MySQL 웹 애플리케이션입니다. 주요 목표는 보안 전문가가 법적 환경에서 자신의 기술과 도구를 테스트하고, 웹 개발자가 웹 응용 프로그램 보안 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 돕고, 교사/학생이 교실 환경 웹 응용 프로그램에서 가르치고 배울 수 있도록 돕는 것입니다. 보안. DVWA의 목표는 다양한 난이도의 간단하고 간단한 인터페이스를 통해 가장 일반적인 웹 취약점 중 일부를 연습하는 것입니다. 이 소프트웨어는
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