代码收藏家 一句话说清楚python各个包的作用
突如其来想要总结一下各个包到底有什么用途，想要简单一点，直接一些
1、numpy——多维数组对象，数值计算、线性代数、傅里叶变换等
2、math.ceil——用于返回大于或等于给定数字的最小整数
3、glob——用于 查找 符合特定模式的文件路径名
4、shutil——对文件和目录进行高级操作，比如复制、删除、移动等
5、osgeo——用于处理栅格和矢量地理空间数据，包含GDAL,OGR,OSR等
6、pathchify——用于将大型图像或数组分割成小块（patches）的库
7、gdal——用于读取和写入栅格地理空间数据格式的库。它支持多种格式，如GeoTIFF、JPEG、PNG等。
8、ogr——GDAL的一部分，用于处理矢量空间数据
9、osr——GDAL的一部分，用于坐标转换、投影变换等
10、tqdm——用于在Python循环中显示进度条的库
11、math——数学函数和常数库
12、cv2——计算机视觉库，提供了丰富的图像和视频处理功能
13、onnxruntime——用于运行ONNX（Open Neural Network Exchange）模型的推理引擎
14、torch——torch是 PyTorch 的核心库， 提供了张量（Tensor）操作、自动求导（autograd）、神经网络构建工具以及 GPU 加速等功能。
15、torchvision—— PyTorch 的扩展库，专门用于计算机视觉任务。它提供了常用的数据集、模型架构、图像转换工具和可视化功能
16、imageio——用于读取和写入图像数据的Python库，主要用于处理各种图像文件格式。
17、os——Python标准库的一部分，用于与操作系统进行交互。它提供了一系列函数和方法，用于处理文件和目录、获取系统信息等。
18、argparse——用于解析命令行参数。
19、datetime——用于处理与日期和时间相关的操作，可以方便地创建、操作和格式化日期和时间数据，包括date、time、datetime和timedelta
20、data——用于表示日期（年、月、日）
21、time——用于表示时间（时、分、秒、微秒）
22、datetime——用于同时表示日期和时间
23、timedelta——用于表示时间间隔（如天数、秒数等）
24、pandas——提供了高效的数据结构和数据分析工具，能够极大地简化数据处理流程。
pandas 提供了两种核心数据结构：Series 和 DataFrame。
Series 是一个一维数组，类似于 Python 的列表，但具有更强大的功能。它支持索引标签，可以方便地进行数据访问和操作。
DataFrame 是一个二维表格数据结构，类似于 Excel 表格或 SQL 表。它支持行和列的标签索引，可以方便地进行数据选择。
数据结构：Series 和 DataFrame。
数据读取和写入：支持多种数据格式。
数据筛选和过滤：方便地根据条件选择数据。
数据处理和转换：排序、分组、聚合、填充缺失值等。
数据合并和连接：类似于 SQL 的数据操作。
数据可视化：与可视化库无缝集成。
时间序列分析：强大的时间数据处理功能。
25、 thop——用于计算PyTorch模型操作数和计算量的工具，主要用于评估深度学习模型的复杂度和性能
参数量是指模型中可训练参数的总数，通常用来衡量模型的大小（空间复杂度）。
应用场景：
模型评估：在模型开发过程中，使用thop评估模型的计算复杂度和参数量，选择合适的模型架构。
性能优化：通过分析计算量和参数量，优化模型结构，减少计算资源消耗。
研究与比较：在学术研究中，thop可用于比较不同模型的效率和性能。
26、functools ——作用是增强函数的功能、提高代码的复用性和可读性。
27、torch.nn.functional——PyTorch 中的一个模块，通常简称为 F。它提供了一系列无状态（stateless）的神经网络操作函数，这些函数可以用于构建和操作神经网络
与 torch.nn.Module 提供的有状态层（如 nn.Conv2d、nn.Linear 等）不同，torch.nn.functional 中的函数不保存任何状态，因此它们通常用于在前向传播过程中直接调用操作，而不涉及参数的存储和管理。
28、pillow ——功能强大的图像处理库
图像读取和保存：支持多种格式。
图像显示：在系统或环境中显示图像。
图像处理：裁剪、旋转、缩放、滤镜等。
图像合成：支持透明度和图层操作。
图像转换：模式转换（如RGB到灰度）。
图像增强：调整亮度、对比度等。
图像序列处理：处理GIF动画。
文字绘制：在图像上绘制文字。
生成二维码：结合qrcode库生成二维码。
作者：与风共舞true
