python不同module功能简介

本文介绍了Python中的两个核心模块:operator和numpy。operator模块提供了一系列内置操作符的函数接口,能够加速逻辑、比较和计算等操作的执行。而numpy模块则为Python提供了强大的矩阵处理能力,通过内部使用C语言实现来提高运算效率。

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这篇博客想想应该也会是长篇大论,因为python的模块众多,可能经常使用的像numpy,matplotlib,tensorflow,math等等,有些模块很大像tensorflow就是一个完整的深度框架,基本上都不需要从底层编译网络什么的,有些模块可能就是基本的矩阵计算,对于不同的module,有对应的安装方法,这个可以看LZ的另外一篇博文啦,这一篇主要就是碰到一个module,简要介绍一下,纯当一个入门前的知识梗概了。

1.operator module

operator模块中包含了Python的各种内置操作符,诸如逻辑、比较、计算等。operator模块是python中内置的操作符函数接口,它定义了一些算术和比较内置操作的函数。operator模块是用c实现的,所以执行速度比python代码快。

2.numpy module

这个模块如果接触过python的小伙伴们应该很熟悉了,但是肯定会有小伙伴想:“这个依赖库到底是个啥玩意儿?有什么优势在?”正式地说,numpy是python的一个矩阵类型,提供了大量矩阵处理的函数。非正式来说,它是一个使运算更容易、执行更加迅速的库,因为它的内部运算使通过C语言而不是python实现的。

尽管声称是一个关于矩阵的库,numpy实际上包含了两种基本的数据类型:数组和矩阵。二者在处理上稍微有所不同。如果小伙伴们对MATLAB比较熟悉的话,矩阵实验室,那肯定对矩阵处理相当熟悉了。在使用标准的python时,处理这两种数据类型均需要循环语句。而在使用numpy时则可以省去这些语句。

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