导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于python有多少数据集的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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数据分析库有哪些
Python数据分析必备的第三方库：
1、Pandas
Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Serise、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。
Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初使用用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具。
2、Numpy
Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是Scipy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。
Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。
3、Matplotlib
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。
Matplotlib是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。
Matplotlib是基于Numpy的一套Python包，这个包提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形。
4、SciPy
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。
SciPy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化。
5、Keras
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
6、Scrapy
Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。
7、Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。
python数据集
python数据集
===
列表
创建列表
a = [23, 45, 1, -3434, 43624356, 234]
查询列表
切片
增加
修改
删除
循环
排序
===
元组
元组是由数个逗号分割的值组成
a = 'Fedora', 'catkin', 'Kubuntu', 'Pardus'
===字符串
字符串是一个有序的字符集合，用于存储和表示基本的文本信息，用单引号，或双引号，或三引号括起来
===字典
字典是一种key---value的数据类型，使用就像我们使用字典，通过拼音或笔画查找字的详细类容
字典是是无序的键值对（key:value）集合，同一个字典内的键必须是互不相同的。一对大括号 {} 创建一个空字典。初始化字典时，在大括号内放置一组逗号分隔的键：值对，这也是字典输出的方式。我们使用键来检索存储在字典中的数据。
data = {'kushal':'Fedora', 'kart_':'Debian', 'Jace':'Mac'}
===集合
集合是一个无序的，不重复的数据组合，
集合是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系测试和消除重复元素。集合对象还支持 union（联合），intersection（交），difference（差）和 symmetric difference（对称差集）等数学运算。
作用：
去重，把一个列表当成集合，就自动去重了
关系测试，测试两组数据之间的交集，差集，并集等关系
Python中主要使用哪些数据库?
Python中常用的数据库有很多,需要根据不同的业务和应用场景来选择合适的数据库,才能使程序更高效.
一般常用的主要有 MySQL, Redis, MangoDB 等数据库
学习这些数据库，可以看黑马程序员视频库的学习视频，有代码、有资料，有PPT，不了解还可以问老师！
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python有多少数据集的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。