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Python 附加工具类和函数是指那些不属于标准 Python 库的、需要额外安装的第三方库或模块，它们扩展了 Python 的功能，提供了更多实用的工具类和函数，使得开发者可以更快捷、更高效地完成各种任务。

以下是一些常用的 Python 附加工具类和函数以及相应的例子：

1. NumPy（Numerical Python）：提供了许多科学计算相关的函数和数据类型，如数组操作、线性代数、傅里叶变换等。

python
import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 矩阵乘法
c = np.dot(a, b)
print(c)

# 求逆矩阵
d = np.linalg.inv(a)
print(d)


2. Pandas（Python Data Analysis Library）：提供了高级数据结构和分析工具，支持读取和处理大型数据集。

python
import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看前五行数据
print(data.head(5))

# 统计每列数据的基本信息
print(data.describe())


3. Matplotlib（Matlab-like Plotting Library）：提供了数据可视化相关的函数和类，支持绘制各种图表。

python
import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1, 11)
y = [i**2 for i in x]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('Square Numbers')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Square of Value')

plt.show()


4. Requests：提供了简单易用的 HTTP 库，支持发送 HTTP 请求、处理响应等操作。

python
import requests

# 发送 GET 请求
response = requests.get('https://www.baidu.com')

# 打印响应内容
print(response.text)

# 发送 POST 请求
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post('https://httpbin.org/post', data=payload)

# 打印响应内容
print(response.json())


5. Scikit-learn（Machine Learning in Python）：提供了机器学习相关的函数和类，包括分类、回归、聚类、降维等算法。

python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)

# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print('Accuracy:', accuracy)