Python語言中,使用函數是模塊化設計的充分必要條件。對嗎？

任何語言，使用函數都是模塊化設計的充分必要條件

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這個題目很奇怪，因為他的問題是所有語言都有的，而不是python獨有的

Python中數據模塊化你不容錯過的庫！

1、Scikit Learn

在沉溺于“深度學習”之前，所有人都應當從使用Scikit Learn來開啟自己的機器學習之旅。Scikit Learn有六大主要模塊，如下：

· 數據預處理

· 維度縮減

· 數據回歸

· 數據分類

· 數據聚類分析

· 模型選擇

只要能用好Scikit Learn，就已經算得上是一名優(yōu)秀的數據科學家了。

2、Tensorflow

Tensorflow是由谷歌推出的開源機器學習庫。它最受歡迎的功能便是Tensorboard上的數據流圖像。

Tensorboard是一個基于網頁自動生成的儀表盤，它將數據學習流和結果進行了可視化處理，這一功能對于排錯和展示都十分有用。

3、?PyTorch

PyTorch是由Facebook發(fā)布的一個開源庫，用作Python的公用機器學習框架。與Tensorflow相比，PyTorch的語句更加適用于Python。正因此，學習使用PyTorch也更加容易。

作為一個專注于深度學習的庫，PyTorch還具有非常豐富的應用程序接口函數和內置函數來協助數據科學家更加快捷地訓練自己的深度學習模型。

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什么是python模塊

簡而言之，在python中，一個文件(以“.py”為后綴名的文件)就叫做一個模塊，每一個模塊在python里都被看作是一個獨立的文件。模塊可以被項目中的其他模塊、一些腳本甚至是交互式的解析器所使用，它可以被其他程序引用，從而使用該模塊里的函數等功能，使用Python中的標準庫也是采用這種方法。

名稱欄目：python函數模塊化 python模塊化程序設計
本文鏈接：http://aaarwkj.com/article42/hhhhec.html

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