Python 是数据科学领域中最受欢迎的编程语言之一。它以其简洁的语法和强大的库支持而闻名。以下是一些 Python 在数据科学中的基础概念。
基础语法
- 变量赋值：在 Python 中，变量不需要声明类型，直接赋值即可。
x = 10 y = "Hello" - 数据类型：Python 支持多种数据类型，如整数、浮点数、字符串等。
- 整数：
int - 浮点数：
float - 字符串：
str - 列表：
list - 元组：
tuple - 字典：
dict - 集合：
set
- 整数：
常用库
- NumPy：用于数值计算，提供多维数组对象。
- Pandas：提供数据结构和数据分析工具。
- Matplotlib：用于数据可视化。
- Scikit-learn：用于机器学习。
实例
以下是一个简单的 NumPy 示例：
import numpy as np
# 创建一个 2x3 的数组
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 打印数组
print(array)
扩展阅读
想要了解更多关于 Python 的知识，可以访问我们的Python 教程。