Python是一种面向对象、解释型的高级编程语言,它被广泛用于数据科学、Web开发、人工智能等领域
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Python是一种面向对象、解释型的高级编程语言,它被广泛用于数据科学、Web开发、人工智能等领域。Python语言具有简单、易读易写的特点,因此非常适合初学者入门。
以下是一些Python的常见用法和例子:
1. 数据分析:使用pandas库读取和处理大型数据集,使用matplotlib库可视化数据
python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 查看前五行数据
print(df.head())
# 绘制散点图
plt.scatter(df['x'], df['y'])
plt.show()
2. Web开发:使用Flask或Django框架构建Web应用程序
python
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
3. 机器学习:使用scikit-learn库训练和评估机器学习模型
python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
X_train = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
y_train = [2, 4, 6]
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
X_test = [[7, 8], [9, 10]]
y_test = [8, 10]
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)
Python是一种面向对象、解释型的高级编程语言,它被广泛用于数据科学、Web开发、人工智能等领域。Python语言具有简单、易读易写的特点,因此非常适合初学者入门。
以下是一些Python的常见用法和例子:
1. 数据分析:使用pandas库读取和处理大型数据集,使用matplotlib库可视化数据
python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 查看前五行数据
print(df.head())
# 绘制散点图
plt.scatter(df['x'], df['y'])
plt.show()
2. Web开发:使用Flask或Django框架构建Web应用程序
python
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
3. 机器学习:使用scikit-learn库训练和评估机器学习模型
python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
X_train = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
y_train = [2, 4, 6]
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
X_test = [[7, 8], [9, 10]]
y_test = [8, 10]
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)
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