Find N3入網(wǎng)：最高支持16+1TB
OPPO將于近期登場(chǎng)的Find N3折疊屏目前已經(jīng)正式入網(wǎng)，型號(hào)為PHN110。本次Find N3在外觀方面相比前兩代有很大的變化，不再是小號(hào)的橫向折疊屏，而是跟別的廠商一樣采用了較為常見的
數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師常常使用 Python 來處理數(shù)據(jù)、進(jìn)行分析和可視化。Python生態(tài)系統(tǒng)中有許多庫，但有一些庫是數(shù)據(jù)科學(xué)家日常工作中必不可少的。本文將深入介紹 20 個(gè)重要的 Python 庫，包括示例代碼和用例。
NumPy 是 Python 中用于科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)庫，主要用于數(shù)組處理。它提供了高性能的多維數(shù)組對(duì)象和用于處理這些數(shù)組的工具。
import numpy as np# 創(chuàng)建一個(gè)數(shù)組array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 數(shù)組運(yùn)算result = array * 2print(result)Pandas 是用于數(shù)據(jù)操作和分析的強(qiáng)大工具，提供了用于處理表格數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
import pandas as pd# 創(chuàng)建一個(gè) DataFramedata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}df = pd.DataFrame(data)# 顯示數(shù)據(jù)框架print(df)Matplotlib 是一個(gè)用于創(chuàng)建二維圖表的庫，支持多種圖表類型。
import matplotlib.pyplot as plt# 繪制折線圖x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()Seaborn 是建立在 Matplotlib 之上的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可視化庫，提供更多高級(jí)繪圖選項(xiàng)。
import seaborn as sns# 繪制熱圖data = np.random.rand(10, 12)sns.heatmap(data)plt.show()Scikit-learn 是用于機(jī)器學(xué)習(xí)的庫，提供了許多常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具。
from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.svm import SVC# 加載鳶尾花數(shù)據(jù)集iris = load_iris()X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)# 訓(xùn)練支持向量機(jī)模型model = SVC()model.fit(X_train, y_train)TensorFlow 是一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的強(qiáng)大框架，特別擅長深度學(xué)習(xí)。
import tensorflow as tf# 創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(4,)), tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')])Keras 是建立在 TensorFlow、Theano 和 CNTK 之上的深度學(xué)習(xí)庫，提供了高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和訓(xùn)練。
from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense# 創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型model = Sequential()model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))Statsmodels 是一個(gè)用于擬合統(tǒng)計(jì)模型并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)測(cè)試和數(shù)據(jù)探索的庫。
import statsmodels.api as sm# 擬合線性回歸模型X = np.random.rand(100, 2)y = X.dot(np.array([1, 2])) + np.random.normal(0, 0.1, 100)model = sm.OLS(y, X).fit()print(model.summary())SciPy 是建立在 NumPy 之上的庫，提供了許多數(shù)學(xué)、科學(xué)和工程常用的算法。
from scipy.optimize import minimize# 定義優(yōu)化函數(shù)def rosen(x): return sum(100.0 * (x[1:] - x[:-1]**2)**2 + (1 - x[:-1])**2)# 最小化函數(shù)x0 = np.array([1.3, 0.7, 0.8, 1.9, 1.2])res = minimize(rosen, x0, method='nelder-mead', options={'xatol': 1e-8, 'disp': True})print(res.x)Plotly 是一個(gè)交互式可視化庫，支持創(chuàng)建絢麗的圖表和可視化。
import plotly.express as px# 繪制散點(diǎn)圖df = px.data.iris()fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")fig.show()NetworkX 是用于創(chuàng)建、操作和研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的庫。
import networkx as nx# 創(chuàng)建一個(gè)圖G = nx.Graph()G.add_node(1)G.add_nodes_from([2, 3])G.add_edge(1, 2)NLTK（Natural Language Toolkit）是一個(gè)用于自然語言處理的庫，提供了處理文本和語言數(shù)據(jù)的工具。
import nltkfrom nltk.tokenize import word_tokenizetext = "Hello, how are you?"tokens = word_tokenize(text)print(tokens)Beautiful Soup 是一個(gè)用于解析 HTML 和 XML 文件的庫，方便從網(wǎng)頁中提取信息。
from bs4 import BeautifulSoupimport requests# 從網(wǎng)頁抓取信息url = "https://en.wikipedia.org/wiki/Data_science"response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")print(soup.title)Gensim 是一個(gè)用于文本建模和文檔相似性分析的庫，特別擅長處理大型文本語料庫。
from gensim.summarization import keywordsfrom gensim import corpora# 提取關(guān)鍵字text = "Natural language processing (NLP) is a field " / "focused on making sense of and working with text data."kw = keywords(text)print(kw)PyTorch 是另一個(gè)用于深度學(xué)習(xí)的庫，提供了張量計(jì)算和動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
import torch# 創(chuàng)建張量x = torch.rand(5, 3)print(x)Dask 是用于并行計(jì)算的庫，能夠處理比內(nèi)存更大的數(shù)據(jù)集。
import dask.dataframe as dd# 創(chuàng)建大型數(shù)據(jù)框架df = dd.read_csv('large_dataset.csv')result = df.groupby('column').value.mean().compute()print(result)Bokeh 是一個(gè)交互式可視化庫，適用于創(chuàng)建漂亮的數(shù)據(jù)可視化。
from bokeh.plotting import figure, output_file, show# 繪制直方圖output_file("histogram.html")p = figure()p.vbar(x=[1, 2, 3], width=0.5, bottom=0, top=[1, 2, 3])show(p)TensorFlow Probability 是建立在 TensorFlow 之上的用于概率推斷和統(tǒng)計(jì)建模的庫。
import tensorflow_probability as tfp# 定義正態(tài)分布normal = tfp.distributions.Normal(loc=0., scale=1.)samples = normal.sample(100)print(samples)Yellowbrick 是一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型選擇和可視化的庫。
from yellowbrick.datasets import load_concretefrom yellowbrick.regressor import ResidualsPlotfrom sklearn.linear_model import Ridge# 加載數(shù)據(jù)集X, y = load_concrete()# 可視化回歸殘差model = Ridge()visualizer = ResidualsPlot(model)visualizer.fit(X, y)visualizer.show()XGBoost 是一個(gè)用于梯度提升的庫，提供了高效的梯度提升樹實(shí)現(xiàn)。
import xgboost as xgb# 加載數(shù)據(jù)data = np.random.rand(5, 10)labels = np.random.randint(2, size=5)# 構(gòu)建 DMatrixdtrain = xgb.DMatrix(data, label=labels)這些 Python 庫是數(shù)據(jù)科學(xué)家在日常工作中經(jīng)常使用的關(guān)鍵工具。通過使用它們，可以更加高效地處理數(shù)據(jù)、進(jìn)行分析和可視化，從而加速數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的開發(fā)和部署。
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