


Einführung in die Datenanalyse mit Python: Teil Datentypen und Variablen
Datentypen
Datentypen sind Klassifizierungen, die die Art von Wert/Daten angeben, die eine Variable enthalten kann.
Dazu gehören:
Integer oder int: Ganze Zahlen (z. B. 1, 43, 78, 100, 34).
String oder str: In Anführungszeichen eingeschlossene Textdaten. Abhängig von der Programmiersprache können diese in einfachen Anführungszeichen ('') oder doppelten Anführungszeichen ("") stehen. (z. B. „Grace“, „height“, „school“)
Boolescher Wert oder Bool: Stellt Wahrheitswerte dar: Wahr oder Falsch.
Float: Dezimalzahlen (z. B. 2,9, 56,9, 0,0001).
Zeichen oder Zeichen: Ein einzelnes Zeichen (z. B. A, d).
Variablen
Variablen helfen uns, auf ein Datenelement für die spätere Verwendung zu verweisen. Sie können jeden Datentyp enthalten (z. B. Zeichenfolgen, Gleitkommazahlen, Ganzzahlen und Boolesche Werte).
Zeichenfolgen müssen in einfache oder doppelte Anführungszeichen gesetzt werden.
Floats sind Zahlen mit einem Dezimalpunkt.
Beispiele:
# String name = "Russell" # Integer age = 45 # Float height = 170.8 # Boolean is_customer = False
Hier sind Name, Alter und Größe Variablen. Wenn beispielsweise „Name“ aufgerufen wird, verweist es auf „Russell“, da „Russell“ dem Namen zugewiesen wurde.
Regeln für Variablen:
Variablen werden mit dem Gleichheitszeichen (=) definiert.
Variablen müssen mit einem Buchstaben beginnen.
Variablen können Zahlen und Unterstriche enthalten, diese dürfen jedoch nicht am Anfang stehen.
Variablen unterscheiden zwischen Groß- und Kleinschreibung (z. B. sind Name und Name zwei verschiedene Variablen).
Leerzeichen und Sonderzeichen dürfen in Variablennamen nicht verwendet werden.
Beispiele für gültige Variablennamen:
footballers_names
45 Jahre
x
Essen
*Beispiele für ungültige Variablennamen:
*
Fußballernamen (Bindestrich ist ein Sonderzeichen).
42age (Variablen dürfen nicht mit einer Zahl beginnen).
Schneehase (Leerzeichen sind nicht erlaubt).
Um den Wert einer Variablen zu erfahren, verwenden Sie die Druckfunktion:
name = "Russell" age = 45 height = 170 print(height) # Output: 170
Wichtig: Eine Variable selbst erfordert keine Anführungszeichen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEinführung in die Datenanalyse mit Python: Teil Datentypen und Variablen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
