Python Look Up Dictionary: 快速查詢Python相關術語及其解釋

Python是一種動態解釋型編程語言，以其簡潔明了的語法、良好的可讀性和廣泛應用的優點，被越來越多地應用於機器學習、人工智能、雲計算等領域。

一、Python基礎語法

1、Python變量與數據類型

Python的變量可以改變其指向的內存地址和存儲的值，支持多重賦值
x = 1
y = 2
x, y = y, x
Python的數據類型包括字符串、數字、列表、元組、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運算符

Python的運算符包括算術運算符、比較運算符、賦值運算符、邏輯運算符、位運算符等
a, b = 10, 20
print(a + b) # 加
print(a - b) # 減
print(a * b) # 乘
print(a / b) # 除
print(a % b) # 取模
print(a ** b) # 冪
print(a // b) # 整除
print(a == b) # 等於
print(a != b) # 不等於
print(a > b) # 大於
print(a = b) # 大於等於
print(a <= b) # 小於等於
print(a and b) # 與
print(a or b) # 或
print(not a) # 非
print(a & b) # 按位與
print(a | b) # 按位或

3、Python控制流

Python的控制流包括條件語句、循環語句等
if 10 > 20:
    print('10大於20')
elif 10 == 20:
    print('10等於20')
else:
    print('10小於20')
for i in range(1, 6):
    print(i)
while i < 6:
    print(i)
    i += 1

二、Python常見模塊

1、NumPy

NumPy是Python的一個用於科學計算的核心庫，它提供了多維數組對象、各種派生對象(如掩碼數組和矩陣)以及用於數組快速運算的API函數。

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的一個用於數據處理和分析的庫，它提供了Series和DataFrame兩個核心數據結構以及各種用於數據清洗、分組、聚合等操作的API函數。

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的一個用於數據可視化的庫，它提供了各種類型的圖表以及各種用於自定義繪圖樣式的API函數。

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()