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Python:一行代码,导入Python所有库

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要一行代码导入Python所有库，可以使用以下代码：

import importlib
[importlib.import_module(name) for name in sorted(set(globals()) | set(__builtins__.__dict__)) if not name.startswith('__')]

这行代码的作用是获取所有已导入的库，包括内置库和第三方库，并按字母顺序对它们排序。然后使用列表推导式和import_module函数一一导入它们。在导入前需要排除以双下划线开头的缺省模块。

下面我们来看两个导入库的示例：

示例1：导入numpy和matplotlib库

在运行此示例之前需要先使用pip安装numpy和matplotlib库。

import importlib
[importlib.import_module(name) for name in sorted(set(globals()) | set(__builtins__.__dict__)) if not name.startswith('__')]
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()

这个例子中，我们使用一行代码导入所有库，其中包括numpy和matplotlib库。然后我们使用numpy库中的linspace函数生成0到10之间的100个等分点，并使用sin函数生成对应的正弦值。接着我们使用matplotlib库绘制出正弦波形图像。

示例2：导入pandas和scikit-learn库

在运行此示例之前需要先使用pip安装pandas和scikit-learn库。

import importlib
[importlib.import_module(name) for name in sorted(set(globals()) | set(__builtins__.__dict__)) if not name.startswith('__')]
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

这个例子中，我们使用一行代码导入所有库，其中包括pandas和scikit-learn库。然后我们使用scikit-learn库中的load_iris函数加载鸢尾花数据集，并将其分为训练集和测试集。接着我们使用逻辑回归模型对数据进行拟合，并计算出模型在测试集上的准确率。

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