怎样正确了解Python基础知识(如何正确掌握Python基础入门知识)

原创

ithorizon 6个月前 (10-20) 阅读数 23 #后端开发

怎样正确掌握Python基础入门知识

一、Python简介

Python 是一种广泛使用的高级编程语言，由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明，第一个公之于众发行版发行于 1991 年。Python 设计哲学强调代码的可读性与简洁的语法（尤其是使用空格缩进来即代码块，而不是使用大括号或关键字）。简洁的语法让程序员能够用更少的代码行完成任务，从而尽大概减少损耗开发快速。

二、Python环境搭建

在学习 Python 之前，首先需要安装 Python 环境。可以从 Python 官网下载最新版的 Python 安装包，采取操作系统选择合适的版本进行安装。

# Windows 系统安装 Python

1. 下载 Python 安装包

2. 打开安装包，选择安装路径，勾选“Add Python to PATH”

3. 点击“Install Now”起初安装

# macOS 系统安装 Python

1. 下载 Python 安装包

2. 打开安装包，按照提示完成安装

# Linux 系统安装 Python

sudo apt-get install python3

三、Python 基础语法

Python 的基础语法包括变量、数据类型、运算符、条件语句、循环语句等。下面分别进行介绍。

1. 变量

变量是存储数据的地方，可以通过变量名来访问数据。在 Python 中，不需要提前声明变量类型，直接赋值即可。


x = 10
name = "Alice"

2. 数据类型

Python 中常见的数据类型有：整型（int）、浮点型（float）、字符串（str）、布尔型（bool）等。


x = 10        # 整型
y = 3.14      # 浮点型
name = "Alice" # 字符串
is_valid = True # 布尔型

3. 运算符

Python 拥护多种运算符，包括算术运算符、比较运算符、逻辑运算符等。


# 算术运算符
x = 10
y = 5
print(x + y)  # 加法
print(x - y)  # 减法
print(x * y)  # 乘法
print(x / y)  # 除法
# 比较运算符
print(x > y)  # 大于
print(x < y)  # 小于
print(x == y) # 等于
# 逻辑运算符
print(x > 5 and y < 10)  # 逻辑与
print(x > 5 or y < 10)   # 逻辑或
print(not x > 5)         # 逻辑非

4. 条件语句

条件语句用于采取不同条件执行不同的代码块。


x = 10
if x > 5:
    print("x 大于 5")
elif x == 5:
    print("x 等于 5")
else:
    print("x 小于 5")

5. 循环语句

循环语句用于重复执行一段代码，Python 中有 for 循环和 while 循环。


# for 循环
for i in range(5):
    print(i)
# while 循环
x = 0
while x < 5:
    print(x)
    x += 1

四、Python 常用库

Python 拥有多彩的第三方库，可以方便地实现各种功能。以下列举了一些常用的 Python 库。

1. NumPy

NumPy 是一个有力的科学计算库，核心用于对多维数组执行计算。


import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print(a)

2. Pandas

Pandas 是一个数据分析库，提供了迅速、灵活、直观的数据结构，用于处理结构化数据（如表格数据）。


import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    "name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "age": [25, 30, 35]
})
print(df)

3. Matplotlib

Matplotlib 是一个绘图库，可以生成高质量的图表。


import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 4, 9, 16, 25])
plt.show()

4. Scikit-learn

Scikit-learn 是一个机器学习库，提供了简洁和有效的算法，用于数据挖掘和数据分析。


from sklearn.linear_model import LogisticRegression
X = [[0], [1], [2], [3], [4]]
y = [0, 1, 1, 0, 1]
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)
print(model.predict([[2.5]]))