python3.6对应的常用库
时间: 2025-06-17 12:40:10 浏览: 11
### 常用 Python 3.6 库列表
以下是 Python 3.6 中一些常用的库及其功能描述:
#### 数据处理与科学计算
1. **NumPy**: 提供高性能的多维数组对象以及用于操作这些数组的工具[^4]。
```python
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3])
print(array)
```
2. **Pandas**: 提供强大的数据分析结构和函数,适合处理表格型数据[^5]。
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
print(df)
```
3. **SciPy**: 构建于 NumPy 上,提供优化、积分、插值等功能[^6]。
#### Web 开发
4. **Django**: 高级 Python Web 框架,鼓励快速开发和干净的设计[^7]。
```bash
pip install django
django-admin startproject mysite
```
5. **Flask**: 轻量级框架,适用于小型项目或微服务架构[^8]。
```python
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello, World!'
```
#### 自然语言处理 (NLP)
6. **NLTK**: 提供自然语言处理的功能模块,支持分词、标注等任务[^9]。
```python
import nltk
tokens = nltk.word_tokenize("This is a sentence.")
print(tokens)
```
7. **spaCy**: 工业级别的 NLP 库,性能优越且易于扩展[^10]。
```python
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
doc = nlp("Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion")
for token in doc:
print(token.text, token.pos_)
```
#### 图像处理
8. **OpenCV**: 计算机视觉库,广泛应用于图像识别等领域[^11]。
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
9. **Pillow**: Python Imaging Library 的分支版本,支持多种图片格式的操作[^12]。
```python
from PIL import Image
im = Image.open("example.jpg")
im.rotate(45).show()
```
#### 数据可视化
10. **Matplotlib**: 绘制高质量二维图形的基础绘图库[^13]。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()
```
11. **Seaborn**: Matplotlib 的高级接口,专注于统计图表绘制[^14]。
```python
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.relplot(x="total_bill", y="tip", data=tips);
```
#### 系统集成与自动化
12. **Requests**: HTTP 请求库,简化网页抓取过程[^15]。
```python
import requests
response = requests.get('https://api.github.com/')
print(response.status_code)
```
13. **BeautifulSoup**: HTML 和 XML 文档解析库,常用于网络爬虫[^16]。
```python
from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = "<html><body><p>Hello</p></body></html>"
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print(soup.p.string)
```
#### 测试与调试
14. **unittest**: Python 标准测试框架,帮助开发者编写单元测试[^17]。
```python
import unittest
class TestStringMethods(unittest.TestCase):
def test_upper(self):
self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
```
15. **pdb**: Python 内置调试器,允许设置断点并逐步执行代码[^18]。
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