套件

透過python中現成的模組與套件，可以減少大量重複性的程式碼，對開發而言更加便利。

Pip

Pip為用來管理Python套件的工具，功能包含:下載、安裝、升級、管理、移除套件等。Pip 預設會從 Python Package Index 安裝套件。可以透過瀏覽器瀏覽 Python Package Index。

如何安裝

使用pip3安裝，必須安裝pip喔，理論上在安裝python時就會一併安裝囉。
使用pip3 -help 可以查看一些pip的常用命令
使用pip3 install來安裝

pip3 install packageName

例如:

pip3 install matplotlib

最後會出現Successfully installed ...就代表安裝好囉！

或者利用whl檔案安裝
首先要去下載python 版本的 wheel (.whl)檔案
https://pypi.org/project/matplotlib/
接著到whl檔案目錄下指令

pip3 install xxx.whl

例如:

pip3 install matplotlib-x.x.x-cpxx-none-winxx.whl

常用指令

• 安裝 => pip3 install PackageName
• 更新 => pip3 install -U PackageName
• 移除 => pip3 uninstall PackageName
• 搜尋 => pip3 search PackageName
• 幫助 => pip3 help

如何使用

import 語句

import cv2
import random

範例:
加.使用套件內容功能

import random
random.randint(0,99)

也可以再import套件時取別名。簡短套件名稱以方便後續編寫程式。
透過import...as...
範例:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

介紹常用好用套件:

運算:

• math => 數學功能的操作。

• random => 產生隨機亂數。

• numpy => 矩陣運算的必備套件，和python本身的list比起來，numpy-array運算速度較快，處理矩陣也較方便，不管是數值轉換方面還是矩陣加法、減法、乘法。方便建立多維數據以及大型矩陣運算。

圖形、資料視覺化:

• matplotlib => 基本的繪圖、圖表化工具，可以畫散點圖、長條圖、折線圖等等…

• Pandas => 有了Pandas可以讓Python做到數據操作、可視化，表格如小記、欄位加總，對處理數據更加便利。

機器學習:

• SciKit-Learn => 常見的機器學習演算法以及常用的資料集合，性能高且容易使用。

• TensorFlow => 可以利用大數據訓練人工神經網絡。透過Tensorflow進行矩陣運算來實行機器學習，並且能在在不同平台上執行。

• Keras => 建立深度學習模型，並進行訓練評估準確率。實行深度學習底層的運作，支持CNN和RNN。