Python是一种动态解释型编程语言，以其简洁明了的语法、良好的可读性和广泛应用的优点，被越来越多地应用于机器学习、人工智能、云计算等领域。
一、Python基础语法
1、Python变量与数据类型
Python的变量可以改变其指向的内存地址和存储的值，支持多重赋值
x = 1
y = 2
x, y = y, x
Python的数据类型包括字符串、数字、列表、元组、集合、字典等
str = 'Hello, world!'
num = 100
list = [1, 2, 3]
tuple = (1, 2, 3)
set = {1, 2, 3}
dict = {'name': 'John', 'age': 25}
2、Python运算符
Python的运算符包括算术运算符、比较运算符、赋值运算符、逻辑运算符、位运算符等 a, b = 10, 20 print(a + b) # 加 print(a - b) # 减 print(a * b) # 乘 print(a / b) # 除 print(a % b) # 取模 print(a ** b) # 幂 print(a // b) # 整除 print(a == b) # 等于 print(a != b) # 不等于 print(a > b) # 大于 print(a = b) # 大于等于 print(a <= b) # 小于等于 print(a and b) # 与 print(a or b) # 或 print(not a) # 非 print(a & b) # 按位与 print(a | b) # 按位或
3、Python控制流
Python的控制流包括条件语句、循环语句等
if 10 > 20:
print('10大于20')
elif 10 == 20:
print('10等于20')
else:
print('10小于20')
for i in range(1, 6):
print(i)
while i < 6:
print(i)
i += 1
二、Python常见模块
1、NumPy
NumPy是Python的一个用于科学计算的核心库，它提供了多维数组对象、各种派生对象(如掩码数组和矩阵)以及用于数组快速运算的API函数。
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(a.shape) # (3,) print(b.shape) # (2, 3) print(a.ndim) # 1 print(b.ndim) # 2
2、Pandas
Pandas是Python的一个用于数据处理和分析的库，它提供了Series和DataFrame两个核心数据结构以及各种用于数据清洗、分组、聚合等操作的API函数。
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), columns=list('ABCD'))
print(s)
print(df)
3、Matplotlib
Matplotlib是Python的一个用于数据可视化的库，它提供了各种类型的图表以及各种用于自定义绘图样式的API函数。
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Sin Wave')
plt.show()
三、Python常用框架
1、Django
Django是Python的一个用于Web开发的高级框架，其核心特点包括：强大、易于扩展、自带ORM、自带模板系统、自带管理后台等。
2、Flask
Flask是Python的一个用于Web开发的轻量级框架，其核心特点包括：简单、灵活、易于扩展、自由度高。
3、Tornado
Tornado是Python的一个用于Web开发的高性能框架，其核心特点包括：异步I/O、轻量级、可扩展性强、协程支持。
四、结语
Python作为一种简单易学的编程语言，被越来越多地应用于各种领域，成为IT行业不可或缺的一部分。希望这篇文章能对Python初学者有所帮助，也希望大家能够深入学习Python，为自己的编程事业打下坚实的基础。
原创文章，作者：IRGD，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/134359.html
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