Python 是数据科学领域中最受欢迎的语言之一，它具有强大的数据处理和分析能力。以下是一些基础教程，帮助您入门 Python 数据科学。

安装 Python

首先，您需要安装 Python。您可以从 Python 官网 下载并安装。

基础语法

  • 变量赋值
x = 10
y = "Hello, World!"
  • 数据类型
# 整数
a = 100
# 浮点数
b = 3.14
# 字符串
c = "Python"
# 布尔值
d = True

数据处理

  • NumPy NumPy 是一个强大的 Python 库，用于数组操作和数值计算。
import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 计算数组元素的总和
sum_arr = np.sum(arr)

print(sum_arr)  # 输出：15
  • Pandas Pandas 是一个强大的数据分析工具，用于数据处理和分析。
import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'Salary': [50000, 60000, 70000]
})

# 查看 DataFrame 的前几行
print(df.head())

可视化

  • Matplotlib Matplotlib 是一个常用的数据可视化库。
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个散点图
plt.scatter([1, 2, 3], [1, 4, 9])
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('散点图')
plt.show()

机器学习

  • Scikit-learn Scikit-learn 是一个强大的机器学习库。
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit([[1, 2], [2, 3], [3, 4]], [1, 2, 3])

# 预测
y_pred = model.predict([[4, 5]])

print(y_pred)  # 输出：[3.]

扩展阅读

希望这些教程能帮助您入门 Python 数据科学。祝您学习愉快！