第三方函数库python,常用第三方库

python第三方库——xlwt3

我们之前已经学习了xlrd这个库,这个库是读取excel表格内信息的,它并不能写入信息,这时候我们需要使用xlwt3这个库进行excel表格的写入。

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打开命令提示符,使用pip进行安装

安装完后进入下一步:

这个xlwt3的库,好像已经很久没有人维护了,所以有一个问题就是,你用pip安装的这个库,是有点问题的,需要咱们手动修改。

打开python的安装目录,就是你的python的安装位置,我的在D盘,找到D:\Python34\Lib\site-packages\xlwt3\formula.py这个文件,右键点击,使用IDLE打开

将其中的

修改为

就是把第一个" __init__ "删掉。

打开python shell

使用 import xlwt3 ,看看报不报错,没有报错说明修改成功。安装完成。

我们使用这个包主要是为了生成excel表格,将我们处理好的数据存到excel表格中。

为此,我们需要的是xlwt3里面的Workbook这个类。

先创建实例:

这样就创建完了一个实例。

我们知道,一个.xlsx文件或.xls文件称为一个工作簿,里面有好几张工作表,我们现在创建的这个Workbook()实例,它也是一个工作簿,我们要写入内容的话是要写进工作表里面的,这就需要我们创建一个工作表,工作表名是'test1'。

使用的是Workbook下属的add_sheet方法,add_sheet,新建工作表。

add_sheet(self, sheetname, cell_overwrite_ok=False)

需要注意的是,这个方法有两个参数

· 第一个是sheetname,这个是工作表的名字,必须要设置的

· 另一个参数是cell_overwrite_ok,这个参数是覆写的意思,默认是False,如果你现在要写的单元格里面,已经有内容了,就不能写了,如果你要是写的话会报错的。当然,我们在使用的时候,最好是设置成True。也就是上面的那个写法。这样对同一个单元格写入两次的话就不会报错了,当然,只会保留最后一次写入的值。

接下来可以写入信息了。

事实上,我们刚才使用add_sheet这个方法后,创建出了一个Worksheet类的实例。这个类有两个方法是我们需要使用的,一个是write,另一个是write_merge。前者用来写入一个单元格的内容,后者用来写入一个合并单元格的内容。

我们先看write方法,里面有四个参数,分别是r,c,label,style,

· r是行

· c是列

· label是内容

· style是格式

上面写的 table.write(1,0,'number') 是在第二行的第一列写入'number'这个字符串。

同理,另外两句分别是在第二行的第二列和第二行的第三列写入'name'和'score'这两个字符串。

write_merge是写合并单元格的方法

· r1是最上面的单元格所在的行数

· r2是最下面的单元格所在的行数

· c1是最左面的单元格所在的列数

· c2是最右面的单元格所在的列数

· label是要写入的内容

· style是格式

上面那个 table.write_merge(0,0,0,2,'Student information') ,是把第0行的第一列,第二列,第三列的单元格合并了,在里面写入'Student information'这个字符串。

如果我们写入信息的时候,不加style这个参数,那么里面的信息就是最普通的,没有什么格式,颜色啊,粗体啊,边框啊,什么的。

在xlwt3中,使用easyxf这个函数来设置单元格属性。

比如这句当中,我们可以看到传入了一个字符串作为参数:

'font: bold on, italic on, name 宋体, height 400, color red; align: vert centre, horiz centre; borders: top THIN,left THIN,right THIN,bottom THIN'

分解来看,这个字符串有三部分:

我们刚才不是用

创建了一个单元格属性吗,红色20号宋体,粗体,斜体,四周有边框,居中。

写入的使用加在作为style参数传入。

这样,我们就成功的设置单元格格式了。

接下来我们设置列宽。

使用这个方法就能设置列宽了,里面的0代表第一列,列宽是20。我也不知道这个列宽是怎么换算的,只要设置5293的话就是20,大家可以根据换算设置自己想要的列宽。

最后一步,保存我们建立的工作簿。

这里面就一个参数,你要保存的excel表格的文件名。需要加路径和后缀名的。需要注意的是,这个xlwt3只能保存成.xls的excel文件。

打开我们保存的excel表格。

可以看到,工作表名是我们设置的test1,第一行的前三个单元格合并了,内容是'Student information',红色20号宋体,粗体,斜体,四周有边框,居中。第二行分别是number,name,score。

以上就是创建这个excel表格的流程。

刚才上pypi发现,这个包好像就要被移除了,这样的话以后用pip就无法安装了。

xlwt3 0.1.2 : Python Package Index

以上就是关于xlwt3这个包的简单教程。

python有哪些库

Python中6个最重要的库:

第一、NumPy

NumPy是Numerical

Python的简写,是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容:

①快速、高效的多维数组对象ndarray

②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数

③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具

④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成

除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外,NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据,NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。

第二、pandas

pandas提供了高级数据结构和函数,这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年,帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame,它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series,一种一维标签数组对象。

pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数,使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能,pandas将是重要主题。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库,它由John D.

Hunter创建,目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。

对于Python编程者来说也有其他可视化库,但matplotlib依然使用最为广泛,并且与生态系统的其他库良好整合。

第四、IPython

IPython项目开始于2001年,由Fernando

Pérez发起,旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中,它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。

尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具,它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历,IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包:

①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器

②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解

③scipy.optimize函数优化器和求根算法

④scipy.signal信号处理工具

⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器

SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。

第六、scikit-learn

scikit-learn项目诞生于2010年,目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年,scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块:

①分类:SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等

②回归:Lasso、岭回归等

③聚类:K-means、谱聚类等

④降维:PCA、特征选择、矩阵分解等

⑤模型选择:网格搜索、交叉验证、指标矩阵

⑥预处理:特征提取、正态化

scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。

Python 常用的标准库以及第三方库有哪些

5个常用的Python标准库:

1、os:提供了不少与操作系统相关联的函数库

os包是Python与操作系统的接口。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能,比如管理系统进程,改变当前路径,改变文件权限等。但要注意,os包是建立在操作系统的平台上的,许多功能在Windows系统上是无法实现的。另外,在使用os包中,要注意其中的有些功能已经被其他的包取代。

我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件。查找、删除、复制文件以及列出文件列表等都是常见的文件操作。这些功能通常可以在操作系统中看到,但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函数等,在Python内部实现。

2、sys:通常用于命令行参数的库

sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器,也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数,比如说Python运行所能占据的内存和CPU,Python所要扫描的路径等。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动,从命令行读取命令和参数。

3、random:用于生成随机数的库

Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数、整数、字符串,甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素,打乱一组数据等。

4、math:提供了数学常数和数学函数

标准库中,Python定义了一些新的数字类型,以弥补之前的数字类型可能的不足。标准库还包含了random包,用于处理随机数相关的功能。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数,比如pi、三角函数等等。

5、datetime:日期和时间的操作库

日期和时间的管理并不复杂,但容易犯错。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善,你不仅可以进行日期时间的查询和变换,还可以对日期时间进行运算。通过这些标准库,还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式。

除此之外,Python还有很多第三方库,了解更多可移步:oldboyedu

python数据分析方向的第三方库是什么

Python除了有200个标准库以外,还有10万个第三方扩展库,囊括了方方面面。其中做数据分析最常用到的库有4个:

Numpy

Numpy是Python科学计算的基础包。它除了为Python提供快速的数组处理能力,还是在算法和库之间传递数据的容器。对于数值型数据,NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的 Python数据结构高效得多。此外,由低级语言(比如C和Fortran)编写的库可以直接操作NumPy 数组中的数据,无需进行任何数据复制工作。因此,许多Python的数值计算工具要么使用NumPy 数组作为主要的数据结构,要么可以与NumPy进行无缝交互操作。

Pandas

Pandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数,兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库(如SQL)灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能,能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。因为数据操作、准备、清洗是数据分析最重要的技能,所以Pandas也是学习的重点。

Matplotlib

Matplotlib是最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库,它非常适合创建出版物上用的图表。虽然还有其它的Python可视化库,但Matplotlib却是使用最广泛的,并且它和其它生态工具配合也非常完美。

Scikit-learn

Scikit-learn是Python的通用机器学习工具包。它的子模块包括分类、回归、聚类、降维、选型、预处理,对于Python成为高效数据科学编程语言起到了关键作用。


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