本节书摘来自华章社区《Python数据科学实践指南》一书中的第2章Python基础知识，作者纪路，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看
第2章
Python基础知识
为了开启我们的数据科学之旅，本章会进行一些基础的编程训练。第1章中已经搭建好了Python的运行环境，读者应该已经能够在Python shell中执行简单的打印和四则运算了。接下来我们要完整地学习一遍构成一个Python程序的基本要素。
《Python数据科学实践指南》——第2章Python基础知识
2017-05-02
1004
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
目录
相关文章
|
21天前
|
机器学习/深度学习
数据可视化
数据挖掘
探索Python的奥秘：数据科学中的利器
本文将深入探讨Python编程语言在数据科学领域的强大应用。通过简洁易懂的语言，我们将解析Python的核心概念、流行库以及在实际项目中的应用，帮助您理解为何Python成为数据科学家的首选工具。
36
0
0
|
4月前
|
设计模式
开发者
Python
探索Python中的异步编程：从基础知识到实践应用
【6月更文挑战第6天】本文旨在深入探讨Python中的异步编程概念，包括其背后的原理、常用的库和框架以及如何在实际项目中应用这些知识。文章将通过具体的代码示例和场景分析，帮助读者理解异步编程在提升程序性能和处理并发任务中的重要性。
51
4
4
|
15天前
|
机器学习/深度学习
数据可视化
TensorFlow
探索Python在数据科学中的应用
这篇文章深入探讨了Python编程语言在数据科学领域的强大应用。从数据处理、分析到可视化，再到机器学习和深度学习，Python因其丰富的库和框架而成为数据科学家的首选工具。文章不仅介绍了Python的基本语法和数据结构，还详细讨论了如何使用Pandas进行数据清洗和预处理，以及NumPy和SciPy在数值计算中的重要性。此外，文章还涵盖了使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化的技巧，以及Scikit-learn和TensorFlow在构建预测模型中的应用。通过综合运用这些工具，数据科学家能够更有效地分析大量复杂的数据集，从而洞察趋势、模式和关联性，支持决策制定和策略优化。
20
2
2
|
27天前
|
数据采集
机器学习/深度学习
数据可视化
Python 在数据科学中的应用
这篇文章将深入探讨 Python 在数据科学中的多种应用，包括数据清洗、数据分析、可视化及机器学习。我们将通过实例展示如何利用 Python 的强大库和工具，如 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn 以及 Scikit-learn，来高效地进行数据处理与分析。无论您是初学者还是有经验的开发者，这篇文章都能为您提供宝贵的见解和实用技巧。
35
4
4
|
2月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
数据可视化
使用Python进行数据科学入门指南
【8月更文挑战第6天】使用Python进行数据科学是一条充满挑战和机遇的道路。本文提供了入门指南，帮助您快速上手Python数据科学。通过实践项目和资源推荐，您将能够深入学习Python数据科学，成为一名合格的数据科学家。
52
2
2
|
3月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
IDE
使用Python进行数据科学探索
【7月更文挑战第30天】通过本文，我们了解了如何使用Python进行数据科学探索的全过程，从环境搭建、数据收集、清洗、分析到机器学习应用。Python的强大功能和丰富的库使得数据科学探索变得简单而高效。希望这篇文章能为您的数据科学之旅提供有价值的参考。随着实践的深入，您将逐渐掌握更多高级技术和方法，解锁数据背后的无限潜力。
19
2
2
|
2月前
|
机器学习/深度学习
数据挖掘
数据处理
|
3月前
|
数据采集
机器学习/深度学习
数据可视化
了解数据科学面试中的Python数据分析重点，包括Pandas（DataFrame）、NumPy（ndarray）和Matplotlib（图表绘制）。
【7月更文挑战第5天】了解数据科学面试中的Python数据分析重点，包括Pandas（DataFrame）、NumPy（ndarray）和Matplotlib（图表绘制）。数据预处理涉及缺失值（dropna(), fillna()）和异常值处理。使用describe()进行统计分析，通过Matplotlib和Seaborn绘图。回归和分类分析用到Scikit-learn，如LinearRegression和RandomForestClassifier。
75
3
3
|
3月前
|
存储
人工智能
数据挖掘
十分钟学习Python基础知识
Python是一种高效、易学且功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。如果你是编程新手，想要快速入门Python，那么这篇文章将是你的最佳选择。我将在十分钟内带你了解Python的基础知识。
36
1
1
|
3月前
|
数据采集
机器学习/深度学习
数据可视化
完整的Python数据分析流程案例解析-数据科学项目实战
【7月更文挑战第5天】这是一个Python数据分析项目的概览，涵盖了从CSV数据加载到模型评估的步骤：获取数据、预处理（处理缺失值和异常值、转换数据）、数据探索（可视化和统计分析）、模型选择（线性回归）、训练与评估、优化，以及结果的可视化和解释。此流程展示了理论与实践的结合在解决实际问题中的应用。
99
1
1
热门文章
最新文章
1
5分钟构建API接口服务 | python小知识
2
Python文件上传Minio和阿里Oss工具 | Python工具
3
笨办法学 Python · 续 练习 40：SQL 读取
4
Python 数据科学手册 5.6 线性回归
5
一篇博客带你领略学习Python的第三方库---如何获取和安装第三方库，关于三种常见第三方库的下载和讲解（pyinstall库，jieba库，wordcloud库），更多第三方库的分类介绍
6
python 正则表达式简单学习记录
7
python rabbitmq send messages
8
使用Python代码处理Excel
9
Python可视化神器-Plotly动画展示
10
Python列表推导式与生成器
1
Python模块化方式编程实践
72
2
使用Python读取本地行情csv文件，做出web网页画出K线图实现案例
66
3
Python进阶语法之推导式
40
4
Python基础语法：类笔记
43
5
[oeasy]python0015_键盘改造_将esc和capslock对调_hjkl_移动_双手正位
47
6
Python中的面向对象
37
7
python制作七夕音乐贺卡
90
8
Python自动化测试代理程序可用性
53
9
使用Python pandas的sort_values()方法可按一个或多个列对DataFrame排序
219
10
在Python的Pandas中，可以通过直接赋值或使用apply函数在DataFrame添加新列。
239