任务-Python 包

几个 Python 包

进度条和 TQDM：
为循环、文件处理或下载等任务实现进度条。

from progress.bar import ChargingBar
bar = ChargingBar('Processing', max=20)
for i in range(20):
    # Do some work
    bar.next()
bar.finish()

输出：

Processing ████████████████████████████████ 100%

TQDM：与进度条类似，但设置比进度条更简单。

from tqdm import tqdm
import time

for i in tqdm(range(100)):
    time.sleep(0.1)

输出：

100%|██████████████████████████████████████| 100/100 [00:00



<p><strong>Matplotlib：</strong></p>

<p>Matplotlib 用于创建静态、动画和交互式可视化。<br>
</p>

<pre class="brush:php;toolbar:false">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()

输出：

Numpy：
NumPy（数值 Python）是用于数值计算的基本 Python 库。它支持处理大型多维数组（如一维、二维、三维）和矩阵，以及一组数学函数以有效地对这些数组进行操作。

示例：

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)

输出：

[1 2 3 4] [[1 2]
 [3 4]]

熊猫：
它用于使用 Series（列表）和 DataFrame（表格或电子表格）进行数据操作和分析。

示例：

import pandas
x=[1,2,3]
y=pandas.Series(x,index=["no1","no2","no3"])
print(y)

输出：

no1    1
no2    2
no3    3
dtype: int64

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