今天，首席CTO指出，与您分享Python中存在多少个工具包还将在Python中引入许多包装管理工具。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站，让我们立即开始吧！
本文目录清单：
1. Python的编辑是什么？2。Python数据挖掘中需要使用哪些库和工具3. Python数据挖掘工具是什么？4. Python有什么？
Sublime Text LightWeight代码编辑器，交叉平台，支持数十种编程语言，包括Python，Java，C/C/C ++等，小而灵活，快速运行，支持代码突出显示，自动补充，语法提示，插件，插件-inExpansion Expansionrich是一个非常好的代码编辑器。在配置了相关文件后，您可以直接运行Python程序。公共文本是开发人员中最受欢迎的编辑之一，多函数支持多种语言，并且在开发人员社区中非常受欢迎。公共拥有自己的包装管理器。开发人员可以使用TA安装组件，插头和额外样式，所有这些都可以增强您的编码体验。
2. VS代码
这是Microsoft开发的跨平台代码编辑器。它支持常见的编程语言开发和丰富的插件扩展。编辑器，在安装相关插件后，您可以直接运行Python程序。
3，原子
这是专门为程序员开发的代码编辑器。它也是一个平台。该界面简单明了。使用非常方便。它会自动完成完整性，代码高，语法提示。它是一个非常好的代码编辑器。
4. Pycham：
这是专门为Python开发的IDE。常见的代码完成，智能提示和语法检查。该软件支持。此外，它还集成了版本控件，单元测试，git功能，它们可以快速创建django.flask和其他Python Web Frameworks非常好的使用。它通常用于开发大型项目。唯一的缺点是有一些卡可以启动，但是您可以下载社区的免费版本。Pycharm是JetBrains开发的Python IDE。管理，代码跳跃，智能提示，自动完成，单元测试，版本控制...此外，Pycharm还提供了一些供其使用的好功能，可用于使用它，以适用于某些优质功能，用于它。用于使用它。Django已开发并支持Google App Engine。凉爽的是Pycharm支持Ironpython。
5. vim
可以说VIM是Python.vim的最佳IDE。VIM是高端文本编辑器，旨在提供实际的UNIX编辑器“ VI”功能来支持越来越完整的功能集。VIM不需要花费太多学习时间。一旦您需要无缝的编程体验，就可以将VIM集成到工作流程中。
6. Eclipse与Pydev
Eclipse是一个非常受欢迎的IDE，并且具有悠久的历史。与Pydev一起使用，使开发人员能够创建有用的交互式Web应用程序。Pydev是Python开发的Python的开发，它支持Python，Jython和Ironpython的开发。
7. emacs
GNU EMAC是可扩展的，自定义的文本编辑器，甚至更多功能。Emacs的核心是Emacs Lisp Parser，但它支持文本编辑器。如果您已经使用了VIM，则可以尝试Emacs。
8. Komodo编辑
Komodo Edit是一个非常干净和专业的Python IDE。
9.机翼
机翼支持测试驱动的开发，集成了单元测试，鼻子和DJANGO框架执行和调试功能。WingIDE启动和运行非常快，支持Windows，Linux，OS X和Python Versi。
10. Pyscripter
Pyscripter是一个免费的开源Python集成开发环境（IDE）。
11. Eric Python ID
ERIC是一个完整的Python，Ruby Editor和IDE，它用Python.ereric的Cui工具包QT编写，基于Cross -Platform GUI工具包集成了一个高度灵活的scintilla Editor.eric Control.eric Control.eric包括插件系统，该系统允许简单地使用一个允许的插件系统IDE的功能扩展。
12. Python的交互式编辑器
IEP是一个跨平台Python IDE，旨在提供一个简单有效的Python开发环境。包括两个重要组成部分：编辑器和外壳，以及从各个方面提供插头的工具集，以提高开发人员的效率。
以上是我总结的12位Python编辑。每个人的不同操作习惯，它是适合他们的python编辑器。
1. numpy
Numpy是Python科学计算的基本包。它提供了许多功能：快速有效的多维数组对象ndarray，用于对数组执行元素 - 级计算，以及直接执行数学操作的函数。数据集的工具，线性代数操作，傅立叶转换和傅立叶变换和随机数生成。笨拙在数据分析中具有另一个主要角色，即作为在算法和库之间传输数据的容器。
2.熊猫
熊猫为快速，方便处理结构化的数据提供了大量的数据结构和功能。由于2010年的出现，它帮助python一个强大而有效的数据分析环境。最常用的熊猫对象是数据框架，这是两个维度框架表结构，另一个是系列，一个维标记阵列对象。Pandas具有Numpy的高绩效数组计算函数，以及电子表和关系数据库的灵活数据处理功能。，可以更方便地完成重塑，切片和块，聚合和数据集的选择的操作。
3. matplotlib
Matplotlib是用于绘制图表和其他QR数据可视化的最流行的Python库。
创建了D.Hunter（JDH），目前由一个庞大的开发团队维护。它非常适合在出版物上创建图表。尽管还有其他Python视觉库，但Matplotlib是最广泛使用的。
4. Scipy
Scipy是一组包裹，专门解决了科学计算中各种标准问题。它与Numpy一起使用，形成一个非常完整且成熟的计算平台，可以处理各种传统的科学计算问题。
5. Scikit-Learn
自2010年出生以来，Scikit -Learn已成为Python通用机器学习工具包。它的子模型包括：分类，回归，聚类，降低尺寸，选择，预处理，预处理等。- 学习在Python的语言科学编程语言中起关键作用。
6. StatsModels
StatsModels是一个统计分析软件包，源自斯坦福大学的统计数据。他设计了各种以R语言流行的返回分析模型。SkiperSeabold和Josef
Perktold在2010年正式建立了STATSMODELS项目，然后将大量用户和贡献者汇总到Scikit-Learn，STATSMODELS包括经典统计和经济测量算法。
1. numpy
您可以提供数组支持，执行向量操作，并有效地处理功能，线性代数处理等。对于真实数组，Numpy比Python的构建-in list list.togeth，Scipy，Matplotlib，Pandas，Pandas和其他库都来自Numpy。由于numpy构建的功能将数据速度作为C语言处理，因此建议在使用时尽可能多地使用构建的功能。
2.Scipy
根据Numpy的说法，可以提供实际矩阵支持，并根据矩阵计算大量数值计算模块，包括：插值操作，线性代数，图片信号，快速傅立叶变换，优化处理，通常是微分方程。
3.熊猫
它源自numpy，提供强大的数据读取和写作功能，支持添加，删除和对类似SQL的更改，数据处理功能非常丰富，并且支持了支持时间序列分析功能。
Pandas的基本数据结构是串联和数据框。系列是一个序列，类似于一个维数组，数据框相当于两个维表，类似于两个维数阵列，并且每个dataFrame的每一列都是一个序列。
4. matplotlib
数据可视化是最常用的，它也是易于使用的东西之一。Python中著名的绘图库主要用于2维图。图，图表，图形，图形，带图，数字，图形，图形，图形和带图。SanxinMaps等也可以执行简单的3维图。
5.Scikit-Learn
Scikit-Learn起源于Numpy，Scipy和Matplotlib。这是一个强大的机器学习python库。Essencelack不是神经网络和深度学习模型。
6.福拉斯
根据Theano的深度学习Python图书馆，它不仅可以用来建立正常的神经网络，而且还可以构建各种深度学习模型，例如：自我编码器，循环神经网络，递归神经网络，卷积神经网络网络等，重要的部分等，简化了一些操作，以建立建立各种神经网络模型的过程。您可以保证普通用户可以轻松建立一个由数百个输入节点组成的深层神经网络，并且定制程度也很高。
关于Python数据挖掘工具，小小的全球抗我将在这里与您分享。学习是无休止的。学习生活的技能利益。因此，只要您愿意努力工作，就不会开始。如果您仍然想继续了解Python编程的材料和学习方法，则可以单击此网站上的其他文章进行学习。
1. PIP是Python的管理工具。它是一种现代通用的Python软件包管理工具，它提供了Python软件包的搜索，下载，安装和卸载的功能。
如下命令：
$ PIP安装请求，
$ PIP搜索XML，
$ pip show beautifulsoup4，
$ PIP卸载请求。
2. Anaconda是一个开源Python发行版本，其中包括180多个科学包及其依赖性（例如Conda和Python）。Anaconda包括Conda，Python和许多已安装的工具软件包，例如Numpy，Pandas等。
扩展信息：
PIP快速按钮使用：
安装：安装包装（安装包装。）。
下载：下载下载软件包（下载软件包。）
卸载：卸载和卸载包（卸载软件包。）。
Anaconda默认安装：
Python-3.6.0-0 ...
_license-1.1-py36_1 ...
Alabaster-0.7.9-PY36_0 ...
anaconda-client-1.6.0-py36_0 ...
anaconda-navigator-1.4.3-py36_0 ...
astroid-1.4.9-py36_0 ...
Astropy-1.3-NP1111PY36_0 ...
babel-2.3.4-py36_0 ...
backports-1.0-py36_0 ...
BeautifulSoup4-4.5.3-py36_
参考材料来源：百度百科全书-Anaconda
参考信息来源：百度百科全书PIP
1. wxpython
WXPYTHON是一个跨平台GUI工具集。它是Python语言的一组出色的GUI图形库。它允许程序员创建一个完整的功能性关键GUI用户界面。基于WXWIDGETS，他们可以分别在Windows，Mac OS，Linux上调用其本地组件，以便GUI程序在不同平台上显示相应的样式。
2. Kivy
Kivy是一个开源库，它启用由同一源代码创建的过程以实现交叉平台操作，并且也可以为创新的用户界面开发它。如果您有创新的用户界面，则可以注意。
3.达博
DABO是一个跨平台应用程序开发框架。它使用Python语言来开发，基于WXPYTHON的重新包装库。作为交叉平台应用程序开发框架，它可用于建立以数据为中心的应用程序，并且还提供数据库访问，业务逻辑和用户界面。
4. Flexx
FlexX是一个Python工具包，可用于创建图形接口程序。它还支持使用Web技术进行接口渲染。它可以运行到Python和浏览器。
5. tkinter
这是一个跨平台图形用户界面GUI开发工具。它是TK图形用户界面工具包的标准Python接口。它非常轻巧，可以在绝大多数Unix平台，Windows和Macintosh系统上运行。
6. pyqt
PYQT是一个非常全面的库，是Python编程语言和QT库的成功融合。QT本身是一个扩展的C ++ GUI应用程序开发框架，可以在Unix，Windows和Mac OS X上运行。它也可以在平台和平台和平台上使用它广泛用于许多行业。
7. pygtk
PYGTK主要适合Linux/Unix系统。基于GTK+2库的旧版本，它提供了绑定。在基础GTK+2提供的各种视觉元素和组件的帮助下，它可以在GNOME桌面系统上开发运行的软件。值得一提的是，Pygtk只是简单地封装了GTK+2的C语言，并提供了面向对象的编程界面。
8. Pywin32
Windows Pywin32库允许我们以Python的形式开发Win32应用程序，例如VC.PyWin32提供了许多访问Windows的API。三个重要的模块是Win32API，Win32Gui和Win32Con。
结论：以上是首席CTO注释汇编的Python现有python现有内容的所有内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。关于Python的更多信息具有许多包装管理工具，并且不要忘记找到Python现有工具包的相关内容。