python如何添加函数库（python怎么添加库函数）

在Python中，我们可以通过导入模块的方式来添加函数库，模块是Python中的一个重要概念，它包含了一组相关的函数、类和变量，当我们需要使用某个模块中的函数时，只需要导入该模块即可，以下是如何在Python中添加函数库的详细步骤：

1、安装函数库

我们需要安装所需的函数库，可以使用pip工具来安装，在命令行中输入以下命令：

pip install 库名

如果我们想要安装numpy库，可以输入：

pip install numpy

2、导入函数库

安装完成后，我们可以在Python代码中使用import关键字来导入函数库，如果我们想要导入numpy库，可以输入：

import numpy as np

这样，我们就可以使用numpy库中的函数了，需要注意的是，为了避免命名冲突，我们可以为导入的库指定一个别名，在上面的例子中，我们将numpy库的别名设置为np。

3、使用函数库中的函数

导入函数库后，我们可以使用其中的函数，我们可以使用numpy库中的array函数来创建一个数组：

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

输出结果为：

[1 2 3 4 5]

4、查看已导入的函数库

我们还可以使用sys.modules来查看已导入的函数库。sys.modules是一个字典，其中包含了所有已导入的模块。

import sys
print(sys.modules)

输出结果为：

{'__main__': <module '__main__' (builtin)>, 'numpy': <module 'numpy' from 'C:\Users\用户名AppData\Local\ProgramsPython\Python38\libsitepackages
umpy\__init__.py'>, ...}

从输出结果中，我们可以看到已导入的numpy模块。

接下来，我们来看一下如何使用as关键字为导入的函数库指定别名，我们可以将numpy库的别名设置为np：

import numpy as np

我们可以使用np来调用numpy库中的函数，而不需要每次都输入完整的模块名。

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

我们还可以使用from ... import ...语句来导入函数库中的特定函数或变量，我们可以只导入numpy库中的array函数：

from numpy import array

我们可以直接使用array函数，而不需要输入完整的模块名：

arr = array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

我们来看一下如何查看已导入的函数库的详细信息，我们可以使用dir()函数来查看模块中的所有属性和方法。

import numpy as np
print(dir(np))

输出结果为：

['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', '_globals', '_gbl_externalize', '_gbl_unpickle_frame', 'amax', 'amin', 'arange', 'argmax', 'argmin', 'array', 'array_equal', 'array_equivalent', 'array_repr', 'array_str', 'array_ufunc', 'asanyarray', 'asarray', 'atan2', 'atanh', 'atleast_1d', 'atleast_2d', 'atleast_3d', 'atleast_ndarray', 'attest', 'average', 'bincount', 'bitwise_and', 'bitwise_not', 'bitwise_or', 'block', 'bool_', 'byteswapper', 'ceil', 'choose', 'clip', 'ctypeslib', 'cumprod', 'cumsum', 'deg2rad', 'deprecate_function', 'diagonal', 'diff', 'dot', 'dump', 'dumps', 'einsum', 'empty', 'endian_nop8']...（省略部分内容）...'zeros_like'}