【翻译】2018年，20大Python数据科学库都做了哪些更新？-低调大师

【翻译】2018年，20大Python数据科学库都做了哪些更新？

2018-08-20 636

Python今年依旧保持着数据科学领域的领先地位。去年，我们在博客上列出了15个顶级Python数据科学库的榜单，当时大家都觉得非常好。这次，介绍一下这些顶级数据科学Python库今年有哪些更新，同时，我们还为这个榜单添加了一些新库。

实际上，这次的榜单不止20个库，主要是因为现在某些领域里有多个库都能解决相同的问题，而且暂时也不好说哪个库能成为领头羊，因此，我们将这些库分为一组，供大家选择。

核心库与统计库

1. NumPy (提交修改: 17911, 贡献者: 641)

按惯例，本榜单首先列出科学应用库，Numpy是这一类的首选，它是处理大型多维数组、矩阵及高级数学函数的工具集合，提供了多种数据操作方法。

今年，Numpy进行了很多改进。除了修复Bug和加强兼容性外，关键的改进是增加了可选样式，即Numpy对象的打印格式。此外，还增加了

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5分钟，关于Python 解包，你需要知道的一切

解包在英文里叫做 Unpacking，就是将容器里面的元素逐个取出来（防杠精：此处描述并不严谨，因为容器中的元素并没有发生改变）放在其它地方，好比你老婆去菜市场买了一袋苹果回来分别发给家里的每个成员，这个过程就是解包。Python 中的解包是自动完成的，例如： >>> a, b, c = [1,2,3] >>> a 1 >>> b 2 >>> c 3 如果列表中有3个元素，那么刚好可以分配给3个变量。除了列表对象可以解包之外，任何可迭代对象都支持解包，可迭代对象包括元组、字典、集合、字符串、生成器等实现了__next__方法的一切对象。元组解包 >>> a,b,c = (1,2,3) >>> a 1 >>> b

2018-08-21

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