Python 数据科学入门教程

欢迎来到 Python 数据科学的世界！以下是一些基础教程，帮助您开始探索 Python 在数据科学领域的应用。

安装 Python 和相关库

首先，您需要安装 Python 和一些常用的数据科学库，如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib。

pip install python
pip install numpy pandas matplotlib

Python 数据结构

Python 中常用的数据结构包括列表、元组、字典和集合。

• 列表：用于存储一系列有序元素。
• 元组：类似于列表，但不可变。
• 字典：用于存储键值对。
• 集合：用于存储不重复的元素。

# 列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# 元组
my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)

# 字典
my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 25}

# 集合
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}

NumPy 库

NumPy 是 Python 中用于数值计算的库，提供了强大的数组操作功能。

import numpy as np

# 创建一个 NumPy 数组
my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 数组操作
print(my_array.sum())  # 求和
print(my_array.mean())  # 求平均值

Pandas 库

Pandas 是 Python 中用于数据分析的库，提供了强大的数据处理功能。

import pandas as pd

# 创建一个 Pandas DataFrame
my_dataframe = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})

# 数据处理
print(my_dataframe.head())  # 显示前几行数据
print(my_dataframe.describe())  # 显示统计数据

Matplotlib 库

Matplotlib 是 Python 中用于数据可视化的库，可以生成各种图表。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个图表
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 4, 9, 16, 25])
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.title('示例图表')
plt.show()

扩展阅读

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