Python 是数据科学领域最受欢迎的语言之一，其强大的生态系统为数据科学家提供了丰富的工具和库。以下是一些关于 Python 数据科学生态系统的教程。

安装 Python 和相关库

首先，确保你已经安装了 Python。然后，你可以使用 pip 安装以下库：

  • NumPy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Scikit-learn

你可以通过以下命令安装这些库：

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn

NumPy 教程

NumPy 是 Python 中用于数值计算的库。以下是一个简单的 NumPy 教程：

import numpy as np

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

# 计算数组之和
sum_array = np.sum(array)

print(sum_array)

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Pandas 教程

Pandas 是一个强大的数据分析库，它提供了数据结构 DataFrame，可以方便地进行数据处理。

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
        'Age': [20, 21, 19, 18]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

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Matplotlib 教程

Matplotlib 是 Python 中用于数据可视化的库。以下是一个简单的 Matplotlib 教程：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个图表
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 4, 9, 16, 25])
plt.show()

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Scikit-learn 教程

Scikit-learn 是 Python 中用于机器学习的库。以下是一个简单的 Scikit-learn 教程：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)

print(predictions)

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