Бібліотеки з відкритим кодом і Python в Excel
Python в Excel наразі перебуває в режимі підготовчої версії та може змінюватися на основі відгуків. Щоб використовувати цю функцію, приєднайтеся до Програми оцінювання Microsoft 365 і виберіть рівень оцінювачів Бета-каналу.
Python в Excel поступово розгортається для користувачів в Excel для Windows, які використовують Бета-канал. Наразі ця функція недоступна на інших платформах.
Якщо у вас виникли проблеми з Python в Excel, повідомте про них, вибравши Довідка > Відгуки в Excel.
Ще не використовували Python в Excel? Перегляньте Загальні відомості про Python в Excel і Початок роботи з Python в Excel.
Бібліотеки Python із відкритим кодом
Python в Excel постачається зі стандартним набором бібліотек Python, які надає Anaconda за допомогою захищеного розподілу. Використовуйте ці бібліотеки Python, щоб спростити аналіз даних, знайти шаблони та приховані аналітичні висновки, а також візуалізувати дані за допомогою графіків.
Основні бібліотеки Python в Excel
Наведені нижче бібліотеки з відкритим кодом доступні в Python в Excel за замовчуванням. Їх імпортовано за допомогою указаних операторів.
-
Matplotlib. Import оператор: import matplotlib.pyplot as plt
-
NumPy. Import оператор: import numpy as np
-
pandas. Import оператор: import pandas as pd
-
seaborn. Import оператор: import seaborn as sns
-
statsmodels. Import оператор: import statsmodels as sm
Примітка.: Ці основні бібліотеки також указано в області завдань ініціалізації Python в Excel. Відкрийте область завдань ініціалізації, вибравши Формули > Ініціалізація на стрічці Excel. Ця область завдань наразі доступна лише для читання. У ній відображаються параметри ініціалізації для середовища виконання Python в Excel.
Як імпортувати бібліотеки
Крім основних бібліотек, ви можете імпортувати додаткові бібліотеки, доступні через Anaconda. Імпортуйте бібліотеки Python до Excel за допомогою оператора імпорту Python у клітинці Python в Excel, наприклад import numpy as np. Цей оператор імпортує бібліотекуNumPy і призначає їй псевдонім np. Ввівши цей оператор імпорту в клітинку Python, ви можете посилатися на бібліотеку NumPy як на np у всіх формулах Python у цій книзі.
Порада.: Щоб переконатися, що бібліотеки імпортовано до запуску формул Python, введіть оператори імпорту та будь-які параметри на першому аркуші книги. За потреби можна зарезервувати перший аркуш спеціально для операторів імпорту та параметрів.
Увага!: Не в усіх бібліотеках використовується формат інструкції імпорту import [library] as [name]. Наприклад, щоб імпортувати бібліотеку beautifulsoup4, скористайтеся оператором імпорту from bs4 import BeautifulSoup. Перегляньте документацію до кожної бібліотеки, щоб дізнатися рекомендований оператор імпорту.
Список рекомендованих бібліотек
У таблиці нижче наведено підмножину бібліотек із відкритим кодом, які надає Anaconda і які можна використовувати в Python в Excel. Бібліотеки Matplotlib, NumPy, seaborn,statsmodels і pandasімпортуються за замовчуванням. Додаткові бібліотеки, перелічені в таблиці, не імпортуються автоматично. Їх можна імпортувати за потреби.
Увага!: Щоб забезпечити захист даних, ці бібліотеки не матимуть змоги надсилати мережеві запити або отримувати доступ до ваших файлів і даних на локальному комп’ютері. Докладні відомості див. в статті Безпека даних і Python в Excel.
Примітка.: Python в Excel підтримує англійські, китайські (спрощене письмо), французькі, німецькі, японські та іспанські шрифти.
|
Бібліотека |
Опис |
|---|---|
|
Бібліотека Python для астрономічних розрахунків. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
|
|
Бібліотека Python, призначена для аналізу екранних даних. Ліцензія: MIT. |
|
|
Допомагає вирішувати проблеми класифікації, пропонуючи методи повторної вибірки. Використовує scikit-learn. Ліцензія: MIT. |
|
|
Бібліотека для інтерактивних обчислень. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
|
|
Бібліотека для тематичного моделювання та обробки природної мови. Ліцензія: LGPL-2.1. |
|
|
Створює ілюстрації та діаграми якості публікацій у Python. Ліцензія: PSF. |
|
|
Пакет Python для створення складних мереж і роботи з ними. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
|
|
Пропонує обробку масивів чисел, рядків, записів і об’єктів. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
|
|
Пропонує структури даних і засоби аналізу даних. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
|
|
Додає підтримку для відкриття та збереження різних форматів графічних файлів і роботи з ними. Ліцензія: PIL. |
|
|
Об’єднує Python, бібліотекуHDF5 і бібліотекуNumPy для обробки великих обсягів даних. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
|
|
Бібліотека перетворення вейвлетів. Ліцензія: MIT. |
|
|
Набір модулів Python для машинного навчання та глибинного аналізу даних. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
|
|
Наукова бібліотека для Python. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
|
|
Бібліотека візуалізації статистичних даних. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
|
|
Колекція бібліотек алгоритмів для Python. Ліцензія: BSD-2-Clause. |
|
|
Статистичні обчислення та моделі. Для використання з бібліотекоюSciPy. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
|
|
Бібліотека Python для символьної математики. Ліцензія: BSD-3-Clause. |
|
|
Бібліотека для створення та форматування таблиць. Ліцензія: MIT. |
Додаткові відомості від Anaconda
Щоб дізнатися більше про інтеграцію та підтримувані бібліотеки, відвідайте сторінку Anaconda.
Пов’язані статті
Потрібна додаткова довідка?
Потрібні додаткові параметри?
Ознайомтеся з перевагами передплати, перегляньте навчальні курси, дізнайтесь, як захистити свій пристрій тощо.
Спільноти допомагають ставити запитання й відповідати на них, надавати відгуки та дізнаватися думки висококваліфікованих експертів.
