Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Pakej Task-Python
Bar Kemajuan dan TQDM:
Untuk melaksanakan bar kemajuan bagi tugasan seperti gelung, pemprosesan fail atau muat turun.
from progress.bar import ChargingBar bar = ChargingBar('Processing', max=20) for i in range(20): # Do some work bar.next() bar.finish()
Output:
Processing ████████████████████████████████ 100%
TQDM: Serupa dengan bar kemajuan tetapi lebih mudah untuk disediakan daripada bar kemajuan.
from tqdm import tqdm import time for i in tqdm(range(100)): time.sleep(0.1)
Output:
100%|██████████████████████████████████████| 100/100 [00:00<00:00, 18784.11it/s]
Matplotlib:
Matplotlib digunakan untuk mencipta visualisasi statik, animasi dan interaktif.
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()
Output:
Numpy:
NumPy (Numerical Python) ialah perpustakaan Python asas untuk pengkomputeran berangka. Ia menyediakan sokongan untuk bekerja dengan tatasusunan berbilang dimensi yang besar (seperti 1-D,2-D,3-D) dan matriks, bersama-sama dengan koleksi fungsi matematik untuk beroperasi pada tatasusunan ini dengan cekap.
Contoh:
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)
Output:
[1 2 3 4] [[1 2] [3 4]]
Panda:
Ia digunakan untuk manipulasi dan analisis data dengan Siri(senarai) dan DataFrame(jadual atau hamparan).
Contoh:
import pandas x=[1,2,3] y=pandas.Series(x,index=["no1","no2","no3"]) print(y)
Output:
no1 1 no2 2 no3 3 dtype: int64
Atas ialah kandungan terperinci Pakej Task-Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!