


Introduction à l'analyse de données avec Python : types de données de pièces et variables
Types de données
Les types de données sont des classifications qui spécifient le type de valeur/données qu'une variable peut contenir.
Ils comprennent :
Entier ou entier : nombres entiers (par exemple, 1, 43, 78, 100, 34).
String ou str : données texte entre guillemets. Selon le langage de programmation, ceux-ci peuvent être entre guillemets simples ("") ou doubles (""). (par exemple, "Grâce", "taille", "école")
Booléen ou booléen : représente les valeurs de vérité : Vrai ou Faux.
Flottant : nombres décimaux (par exemple, 2,9, 56,9, 0,0001).
Caractère ou caractère : un seul caractère (par exemple, A, d).
Variables
Les variables nous aident à référencer une donnée pour une utilisation ultérieure. Ils peuvent contenir n'importe quel type de données (par exemple, des chaînes, des flottants, des entiers et des booléens).
Les chaînes doivent être placées entre guillemets simples ou doubles.
Les flottants sont des nombres avec un point décimal.
Exemples :
# String name = "Russell" # Integer age = 45 # Float height = 170.8 # Boolean is_customer = False
Ici, le nom, l'âge et la taille sont des variables. Par exemple, lorsque « nom » est appelé, il fait référence à « Russell » car « Russell » a été attribué au nom.
Règles pour les variables :
Les variables sont définies avec le signe égal (=).
Les variables doivent commencer par une lettre.
Les variables peuvent inclure des chiffres et des traits de soulignement, mais ceux-ci ne peuvent pas apparaître au début.
Les variables sont sensibles à la casse (par exemple, Nom et nom sont deux variables différentes).
Les espaces et les caractères spéciaux ne peuvent pas être utilisés dans les noms de variables.
Exemples de noms de variables valides :
noms_footballeurs
45 ans
x
Nourriture
*Exemples de noms de variables invalides :
*
noms de footballeurs (le trait d'union est un caractère spécial).
42age (les variables ne peuvent pas commencer par un chiffre).
lapin des neiges (les espaces ne sont pas autorisés).
Pour connaître la valeur d'une variable, utilisez la fonction print :
name = "Russell" age = 45 height = 170 print(height) # Output: 170
Important : Une variable elle-même ne nécessite pas de guillemets.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
