Python によるデータ分析入門: パート データ型と変数
データ型
データ型は、変数が保持できる値/データの種類を指定する分類です。
それらには以下が含まれます:
整数または整数: 整数 (例: 1、43、78、100、34)。
文字列または文字列: 引用符で囲まれたテキスト データ。プログラミング言語に応じて、これらは一重引用符 ('') または二重引用符 ("") で囲むことができます。 (例: "容姿"、"身長"、"学校")
ブール値または bool: 真理値を表します: True または False。
浮動小数点数: 10 進数 (例: 2.9、56.9、0.0001)。
文字または文字: 単一の文字 (A、d など)。
変数
変数は、後で使用するためにデータの一部を参照するのに役立ちます。あらゆるデータ型 (文字列、浮動小数点数、整数、ブール値など) を保持できます。
文字列は一重引用符または二重引用符で囲む必要があります。
浮動小数点数は小数点を持つ数値です。
例:
# String name = "Russell" # Integer age = 45 # Float height = 170.8 # Boolean is_customer = False
ここでは、名前、年齢、身長が変数です。たとえば、「name」が呼び出されると、「Russell」が name に割り当てられているため、「Russell」を参照します。
変数のルール:
変数は等号 (=) で定義されます。
変数は文字で始める必要があります。
変数には数字とアンダースコアを含めることができますが、これらを先頭に置くことはできません。
変数では大文字と小文字が区別されます (たとえば、Name と name は 2 つの異なる変数です)。
変数名にはスペースや特殊文字は使用できません。
有効な変数名の例:
サッカー選手名
45 歳
×
食べ物
*無効な変数名の例:
*
サッカー選手の名前 (ハイフンは特殊文字です)。
42 年齢 (変数を数字で始めることはできません)。
雪ウサギ (スペースは使用できません)。
変数の値を知るには、print 関数を使用します。
name = "Russell" age = 45 height = 170 print(height) # Output: 170
重要: 変数自体には引用符は必要ありません。
以上がPython によるデータ分析入門: パート データ型と変数の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
