python函數庫

❶ 如何查python中的一些庫函數呢

最簡單的就是直接到python官網查看文檔了

python2: https://docs.python.org/2/library/index.html

python3: https://docs.python.org/3/library/index.html

如果再離線的情況下使用help函數也可以：

>>>importre
>>>help(re)

如果解決了您的問題請採納！
如果未解決請繼續追問

❷ 最常用的幾個python庫

Python常用庫大全，看看有沒有你需要的。
環境管理
管理 Python 版本和環境的工具
p – 非常簡單的互動式 python 版本管理工具。
pyenv – 簡單的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虛擬環境中執行命令。
virtualenv – 創建獨立 Python 環境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一組擴展。
包管理
管理包和依賴的工具。
pip – Python 包和依賴關系管理工具。
pip-tools – 保證 Python 包依賴關系更新的一組工具。
conda – 跨平台，Python 二進制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分發的新標准，意在取代 eggs。
包倉庫
本地 PyPI 倉庫服務和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 鏡像工具。
devpi – PyPI 服務和打包/測試/分發工具。
localshop – 本地 PyPI 服務（自定義包並且自動對 PyPI 鏡像）。
分發
打包為可執行文件以便分發。
PyInstaller – 將 Python 程序轉換成獨立的執行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 構建並將 virtualenv 虛擬環境作為一個 Debian 包來發布。
Nuitka – 將腳本、模塊、包編譯成可執行文件或擴展模塊。
py2app – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Mac OS X）。
py2exe – 將 Python 腳本變為獨立軟體包（Windows）。
pynsist – 一個用來創建 Windows 安裝程序的工具，可以在安裝程序中打包 Python本身。
構建工具
將源碼編譯成軟體。
buildout – 一個構建系統，從多個組件來創建，組裝和部署應用。
BitBake – 針對嵌入式 Linux 的類似 make 的構建工具。
fabricate – 對任何語言自動找到依賴關系的構建工具。
PlatformIO – 多平台命令行構建工具。
PyBuilder – 純 Python 實現的持續化構建工具。
SCons – 軟體構建工具。
互動式解析器
互動式 Python 解析器。
IPython – 功能豐富的工具，非常有效的使用互動式 Python。
bpython- 界面豐富的 Python 解析器。
ptpython – 高級互動式Python解析器， 構建於python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的網際郵件擴充協議）類型檢測。
imghdr – （Python 標准庫）檢測圖片類型。
mimetypes – （Python 標准庫）將文件名映射為 MIME 類型。
path.py – 對 os.path 進行封裝的模塊。
pathlib – （Python3.4+ 標准庫）跨平台的、面向對象的路徑操作庫。
python-magic- 文件類型檢測的第三方庫 libmagic 的 Python 介面。
Unipath- 用面向對象的方式操作文件和目錄
watchdog – 管理文件系統事件的 API 和 shell 工具
日期和時間
操作日期和時間的類庫。
arrow- 更好的 Python 日期時間操作類庫。
Chronyk – Python 3 的類庫，用於解析手寫格式的時間和日期。
dateutil – Python datetime 模塊的擴展。
delorean- 解決 Python 中有關日期處理的棘手問題的庫。
moment – 一個用來處理時間和日期的Python庫。靈感來自於Moment.js。
PyTime – 一個簡單易用的Python模塊，用於通過字元串來操作日期/時間。
pytz – 現代以及歷史版本的世界時區定義。將時區資料庫引入Python。
when.py – 提供用戶友好的函數來幫助用戶進行常用的日期和時間操作。
文本處理
用於解析和操作文本的庫。
通用
chardet – 字元編碼檢測器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 標准庫)幫助我們進行差異化比較。
ftfy – 讓Unicode文本更完整更連貫。
fuzzywuzzy – 模糊字元串匹配。
Levenshtein – 快速計算編輯距離以及字元串的相似度。
pangu.py – 在中日韓語字元和數字字母之間添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python實現。
shortuuid – 一個生成器庫，用以生成簡潔的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 轉換形式 。
uniout – 列印可讀的字元，而不是轉義的字元串。
xpinyin – 一個用於把漢字轉換為拼音的庫。

❸ python的庫，方法這么多，寫程序的時候能記住嗎

這就是平時的工作方式。vim寫python，沒安裝其他插件，但有自己的配置文件。
常見的項目所常用的函數很難超過50個。大量的業務函數一旦被寫出來就是負責直接處理業務，而不會被其他部分調用，這些是不需要背的。
再把自己寫的共享函數庫整理好，往往常用函數不到10個。應用模塊里引用框架級別的函數也就是二三十個的級別。加上數據中間層，設計好規范後，能背下來必要的數據表就能聯想到對應的介面。
所以，一個不過2萬行代碼的python項目。實際需要背的函數也就是50個左右。
過百贊我就分析個實際項目。
-- 1小時的分割線 --
補充個我當前公司所開發的一個小型項目。相當於是一個網站，以及給客戶端軟體提供ajax api的伺服器。一共10個python文件。4357行。以下逐個文件分析，但不會暴露實際代碼。

1. rtb.py：75行，程序啟動文件，其內的多種調用基本上就是一錘子的，即可以參考文檔寫完，但項目其他地方不會被使用，且作為啟動文件，其本身也不會被引用。該文件的主要作用就是引用一大堆其他應用的模塊，做URL分派。我因為在項目里同時使用了web.py和flask，所以多花了一點代碼來做WSGI兼容兩個框架的支持。
2. setting.py：56行，設置文件，也可以理解為一錘子的，而且通用性更強，每次開個新的項目，大可以把以前的配置文件抄過來，只修改必要的部分就可以用了。僅有的兩處小技巧是 socket.gethostname()獲得機器名後區分配置文件的環境，用以避免上線時的混亂。以及獲得設置文件的當前絕對路徑，供其他路徑相關的操作：
CURPATH=os.path.normpath(os.path.join(os.getcwd(),os.path.dirname(__file__)))
3. shareutil.py：275行，web.py框架相關的自定義共享庫，給各個應用模塊提供相關支持。所以這里的函數是需要背下來的，在其他模塊里比較常用的。比較常用的就是登錄驗證相關的：
1. BasicAuthError：自定義的異常用來強迫用戶使用basic auth登錄，內部系統的好方法
2. needlogin_401()：裝飾器函數，用於讓視圖先判斷是否需要用戶登錄，如果未登錄就用HTTP 401來強迫用戶登錄
3. settestlogin_401()：設置單元測試時所用的basic auth的header
4. checklogin_header：檢查header方式設置登錄的，這對於javascript使用跨域header方式驗證身份很必要
5. setlogin_header：設置登錄header的方式，返回個字元串給客戶端
6. checklogin_cookie：檢查cookie方式是否登錄了，返回登錄信息
7. needlogin_cookie：檢查視圖是否登錄，未登錄則重定向到登錄頁
8. setlogin_cookie：設置cookie為登錄
9. setlogout_cookie：設置cookie注銷
10. logined_cookie：給單元測試提供已經登錄的一個cookie
11. catcherror：裝飾器，用於捕獲視圖的異常，並顯示為出錯頁面
12. load_sqla：應用啟動時，給上下文提供載入資料庫
13. ApiResponse：我自己定義的JSON響應結構，方便構造ajax api
14. dt_to_isotime：把datetime對象轉換為ISOTIME格式字元串
15. dt_to_ts：把datetime對象轉換為timestamp數字
16. BootstrapForm：繼承自webpy的Form的表單，提供了渲染帶有Bootstrap class的支持
所以根據如上分析，一個項目中常用的也就是三種登錄的一種，對應了函數的needlogin、setlogin、setlogout，三個函數。涉及常用資料庫操作、ajax api的也有三個。總計6個函數需要背。
4. model.py：421行數據模型，裡面有十幾行一錘子的引用，標准化程度高，可以在項目之間共用。給每個欄位提供類型的需要背一下相關參數，這樣工作效率會高。典型的欄位類型如VARCHAR、INTEGER、PRIMARYKEY、TIMESTAMP，可以算作是四個函數需要背。同時這里定義了7個表格，背下來對應用的編寫有較大幫助。
5. flaskutil.py：169行。給flask框架用的共享庫。給其他模塊復用的概率大的多。
1. setlogin_cookie：設置cookie方式已登錄
2. setlogout_cookie：設置cookie方式注銷
3. needlogin_cookie_header：用OR方式檢查cookie或header是否包含有效登錄信息
4. setlogin_header：設置登錄過的頭，用以單元測試
5. make_before_request：給每個會話設置資料庫會話
6. teardown_request：在會話結束時清理資料庫資源
7. api_response：提供JSON格式的ajax api響應所需的函數
所以如上可以看到所有這些函數與shareutil有很大重復。這里不再計入需要背的數量。
6. app_api.py：1405行。ajax api的實際實現，使用了webpy框架。這里引用的部分不再重復，反正也是要被放棄的。寫了26個API，他們都是直接被暴露出去，不會被其他模塊調用，所以沒必要背。
7. app_compiler：一個編譯器代理，太窄的方向沒必要分析。
8. app_home.py：361行。主頁和登錄邏輯。主要提取一下Flask框架里常用而值得背的幾個函數：
1. render_template：渲染模板的，很簡單
2. redirect：重定向
3. abort：生成錯誤頁面
4. Response：生成格式可定製的響應
5. g：會話相關的全局變數
所以對於常用Flask框架的，這5個函數就需要特別熟悉。
9. app_mgnt.py：871行。管理後台，也是常見的業務模塊，所以互相之間無依賴，使用到的flask功能也同上，不過這里開始使用Flask的Form，所以需要記住一些常用的欄位類型：TextField、PasswordField、IntegerField、BooleanField、SelectField、TextAreaField，有6個。
10. app_teacher.py：366行。一個業務管理模塊，沒啥新意。

所以根據如上項目的分析可見，需要背下來的函數主要是在項目里需要使用多於1次的。包括框架的功能和自己寫的共享庫等。累計下來一共30個函數或對象。背30個函數可真是沒難度的。

-- 補充 --
web.py的作者去世多年，之後有些人嘗試維護，但維護水平實在不敢恭維。至今在表單缺欄位的處理，單元測試中set-cookie支持等存在缺陷。所以盡管我很喜歡這個框架的思路，但以後不會再用了。

❹ python中predict函數在哪個庫

一般來說predict函數都是要import一些機器學習演算法庫後用於建模後預測用的。比如說sklearn庫裡面的回歸，分類，聚類等等都是有對應predict函數的。

舉個最簡單的例子：

線性回歸的函數可以在C:Python27Libsite-packagessklearnlinear_model文件夾中找到。腳本名為base.py，predict（）在187行就有。

❺ 如何查看python庫函數的代碼

python 所有版本的源代碼可以在這里下載到：https://www.python.org/downloads/source/
python沒有像matlab那樣的函數可以直接查看某個函數的源代碼，只有去下載整個源代碼查看了，不過找起來應該也不難，另外你也可以寫一個小程序來查看對應函數的源代碼

❻ python sigmoid函數屬於哪個庫

Sigmoid函數,即f(x)=1/(1+e-x).神經元的非線性作用函數. 人工神經網路的學習演算法-BP演算法 神經網路的學習是基於一組樣本進行的,它包括輸入和輸出（這里用期望輸出表示）,輸入和輸出有多少個分量就有多少個輸入和輸出神經元與之對應.最初神經網路

❼ python可不可以直接調用函數庫,進行數學計算

python還有一個標准庫math庫，用來進行常用的數據計算。
python math模塊：http://hi..com/yinkeju/blog/item/5c5ab1def93f6c54cdbf1a79.html

我引用別人的文章來回答：
python-科學計算1：兩個基本的模塊的安裝與測試

在網上看到了一本《用Python做科學計算的》的書，感覺挺有趣的，就下載下來學習了一下。

但這本書一開始就講配置環境，Python(X,Y)等東西，我覺得這個反而增加了入門的難度，倒不如一開始就用一些原始的python IDE介紹，

使讀者不覺得那麼的難。我現在讀了25頁，要用到本書的例子，就安裝兩個模塊：NumPy,Scipy可以在http://www.scipy.org/ 找到他倆。

http://hi..com/billschen/blog/item/9677b708e64d35c562d986bf.html

❽ python3 file函數在哪個庫

>>>help(file)
Helponclassfileinmole__builtin__:
#可直接使用，無需導入模塊

❾ python的內建函數和庫函數的區別是什麼

【區別】：
標准庫函數都需要import xxx才能取得。
內建函數都在__builtins__裡面，在global里直接就能用。

【補充】：
1.python中，我們可以通過對內建的比較函數進行自定義，來實現運算符重載。
我們常用的比較運算符有
大於 > 對應的內建比較函數為 __gt__()
大於等於 >= 對應的內建比較函數為 __ge__()
等於 == 對應的內建比較函數為 __eq__()
小於 < 對應的內建比較函數為 __lt__()
小於等於 <= 對應的內建比較函數為 __le__()

2.庫函數（Library function）是把函數放到庫里，供別人使用的一種方式。.方法是把一些常用到的函數編完放到一個文件里，供不同的人進行調用。調用的時候把它所在的文件名用#include<>加到裡面就可以了。一般是放到lib文件里的。