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這篇文章主要講解了“Python庫pyforest有什么優點”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“Python庫pyforest有什么優點”吧!
一個示例
看到了吧,開頭什么都沒import,依然可以正常使用常用庫。
安裝
需要安裝Python3.6以上的版本,然后終端運行:
pip install pyforest
使用方法
非常簡單!!!
一行代碼就可以解決。
from pyforest import *
如果使用Jupyter或IPython,甚至可以跳過此行,因為pyforest會將其自身添加到自動啟動中。
而且,完成腳本后,可以通過以下方式導出所有導入語句:
active_imports()
通過這個指令,我們就可以看到腳本所涉及到的全部已經被我省略的庫。
好了,你可能會問,如果需要的庫不在pyforest中怎么辦?
首先,pyforest支持大部分流行的數據科學庫,比如pandas,numpy,matplotlib,seaborn,sklearn,tensorflow等等,以及常用的輔助庫如os,sys,re,pickle等。
### Data Wranglingpd = LazyImport("import pandas as pd")np = LazyImport("import numpy as np")dd = LazyImport("from dask import dataframe as dd")SparkContext = LazyImport("from pyspark import SparkContext")load_workbook = LazyImport("from openpyxl import load_workbook")### Data Visualization and Plottingmpl = LazyImport("import matplotlib as mpl")plt = LazyImport("import matplotlib.pyplot as plt")sns = LazyImport("import seaborn as sns")py = LazyImport("import plotly as py")go = LazyImport("import plotly.graph_objs as go")px = LazyImport("import plotly.express as px")dash = LazyImport("import dash")bokeh = LazyImport("import bokeh")alt = LazyImport("import altair as alt")pydot = LazyImport("import pydot")# statisticsstatistics = LazyImport("import statistics")### Machine Learningsklearn = LazyImport("import sklearn")OneHotEncoder = LazyImport("from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder")TSNE = LazyImport("from sklearn.manifold import TSNE")train_test_split = LazyImport("from sklearn.model_selection import train_test_split")svm = LazyImport("from sklearn import svm")GradientBoostingClassifier = LazyImport( "from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier")GradientBoostingRegressor = LazyImport( "from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor")RandomForestClassifier = LazyImport( "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier")RandomForestRegressor = LazyImport("from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor")TfidfVectorizer = LazyImport( "from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer")# TODO: add all the other most important sklearn objects# TODO: add separate sections within machine learning viz. Classification, Regression, Error Functions, Clustering# Deep Learningtf = LazyImport("import tensorflow as tf")keras = LazyImport("import keras")# NLPnltk = LazyImport("import nltk")gensim = LazyImport("import gensim")spacy = LazyImport("import spacy")re = LazyImport("import re")### Helpersys = LazyImport("import sys")os = LazyImport("import os")re = LazyImport("import re")glob = LazyImport("import glob")Path = LazyImport("from pathlib import Path")pickle = LazyImport("import pickle")dt = LazyImport("import datetime as dt")tqdm = LazyImport("import tqdm")
其次,如果真的沒有也沒關系,pyforest支持向其中添加庫。操作方法也很簡單,找到pyforest庫的user_imports.py文件,然后添加一個語句就好了,比如像下面這樣:
################################ User-specific imports ################################# You can save your own imports in ~/.pyforest/user_imports.py# Please note: imports in ~/.pyforest/user_imports.py take precedence over the# imports above.
所以我們可以根據平時自己的使用習慣添加一套屬于自己的萬能import,爽歪歪了。
有的同學可能還會問,所有的庫添加進入運行速度會不會變慢?
答案是不會,因為只有你后面真正使用了到了pyforest里的包含的庫,程序才會真正import,否則不會。
感謝各位的閱讀,以上就是“Python庫pyforest有什么優點”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對Python庫pyforest有什么優點這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!
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