人工智能語言Python中的庫是如何應用的

在Python中，第三方庫有不少種，pandas是其中之一。那麼pandas是用來作什麼的呢？其實pandas的存在很大程度上是爲解決數據分析問題而存在的。pandas中不只包含着大量的關於數據分析的庫和通用的數據模型，也包含處理數據的較爲齊全完備的函數，這就使得Python的數據分析功能很是強大，從而當仁不讓地成爲人工智能語言。

pandas是Python的第三方庫，也能夠說是Python的數據分析包。同時，它也是開源的，是在數據分析中常見的庫。相似於Python這樣的開源編程的體系中，庫通常有三類。第一類就是開發平臺爲咱們提供的接口；第二類就是咱們開發者本身寫的程序；第三類就是pandas這樣的可以專門用於解決某一領域問題的專用庫。

常常使用Python的朋友都能體驗到擁有強大標準庫的Python是怎樣處理數據的。Python語言的核心，除了數字、字符串、列表、字典、文件等常見類型和函數，還有Python標準庫提供的各類功能，如系統管理、網絡通訊、文本處理、數據庫接口、圖形系統、XML處理等等，這些都創建在Python標準庫的基礎上。尚學堂陳老師指出關於其標準庫的功能大概有如下幾點：
1.文本處理：包括文本的格式化、正則表達式匹配、Unicode、文本差別的計算等；
2.文件處理：Python可直接操做與建立文件、對文件進行壓縮歸檔、操做配置文件等；
3.操做系統：支持線程與進程、IO的複用、日期與時間處理、調用系統函數、日誌等；
4.網絡通訊：主要內容是異步網絡通訊等；
除此以外，網絡通訊、科學計算也是Python標準庫不可或缺的功能。

Python做爲一種開源的編程體系也有大量第三方模塊，和標準庫的使用是同樣的。從功能角度而言一樣覆蓋科學計算、Web開發、數據庫接口、圖形系統多個領域。並且功能更加完備，更可以解決具體問題。這些模塊不只可用Python來寫，同時也能夠用C/C++，做爲「膠水語言」的Python也能夠將其粘合在一塊兒。SWIG,SIP經常使用於將C語言編寫的程序庫轉化爲Python模塊。Boost C++ Libraries包含了一組函式庫，Boost.Python，使得以Python或C++編寫的程式能互相調用。

在Python中安裝第三方庫能夠在PyCharm中進行
首先打開PyCharm，選擇頂部菜單File，選擇Default Settings；
而後搜索project interpreter，選擇當前Python環境，而後底部點擊「+」號添加庫；
其次搜索數據庫名稱，選中一個庫以後點擊底部的Install Package，安裝成功便可，此時能夠返回到以前的Project Interpreter中查看已經安裝好的庫，點擊「-」號能夠卸載不須要的庫。
在使用第三方庫時，在PyCharm中輸入庫以後便可開始使用，輸入庫用import，後面加上庫的名稱就能夠了。
其實Python的優勢就在於它的第三方庫的調用方便易行，爲開發者提供了很大的便利，也使得Python成爲一門受歡迎的編程語言，同時Python中庫的應用也是用Python開發其餘程序的基礎。