Python学习笔记(干货) 中文PDF完整版.pdf

21、数据可视化第三方库-scikitlearn 21.1 Pyplot绘图基础 21.2 线形图（折线图） 21.3 直方图 21.4 条形图 21.5 饼状图 21.6 散点图 21.7生成词云图 22、机器学习基础 22.1 机器学习概念 22.2 机器学习分类 22.3 机器学习应用场景 22.1 机器学习常见算法 22.4 机器学习的大致流程 23、鸢尾花分类问题 23.1 鸢尾花分类问题介绍 23.2 自主实现鸢尾花分类 23.3 调用scikit-learn库实现鸢尾花分类 24、波士顿房价预测问题 24.1 波士顿房价预测介绍 24.2 线性回归算法 24.3 调用scikit-learn库实现房价预测 Python是一种高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的功能深受程序员喜爱。它在1991年由Guido van Rossum创造，历经多年发展，已经成为数据科学、机器学习、网络开发等多个领域的首选语言。 Python的主要特点包括：面向对象、动态类型、解释型以及丰富的标准库。它的广泛应用场景涵盖Web开发、科学计算、自动化运维、数据分析、人工智能等多个领域。要开始Python编程，首先需要搭建Python环境，这通常包括安装Python解释器，如Python 3.x版本，并设置好环境变量。此外，选择一个合适的集成开发环境（IDE），如PyCharm、VS Code或Jupyter Notebook，能够提高编程效率和代码可读性。 Python语法基础是学习Python的第一步。输入输出是程序与用户交互的基础，Python提供了内置的input()函数用于接收用户输入，print()函数则用于输出信息。注释在代码中起到解释和说明的作用，单行注释以#开头，多行注释可以使用三引号包围。变量是存储数据的容器，Python支持动态类型，意味着无需提前声明变量类型，变量的类型由赋值决定，包括整型(int)、浮点型(float)、布尔型(bool)和字符串类型(str)等。 Python中的运算符丰富多样，算术运算符如加减乘除、取余、幂运算；关系运算符用于比较大小，如等于、不等于、大于、小于等；逻辑运算符包含与、或、非，用于组合布尔表达式；位运算符操作二进制数，如按位与、或、异或、左移、右移；成员运算符测试元素是否在序列中，如in和not in；身份运算符检查两个对象是否指向同一内存地址，包括is和is not。 在控制流程方面，Python提供了if单向分支语句进行条件判断，if...else双向分支则能根据条件执行不同的代码块。更复杂的多向分支可以用if...elif...else实现。循环结构有for循环和while循环，for循环常用于遍历序列，while循环则根据条件反复执行。此外，Python的异常处理通过try...except语句捕获和处理错误。 在数据可视化方面，Python有一个强大的第三方库——scikitlearn，其中的Pyplot模块提供基础绘图功能。线形图用于显示数据趋势，折线连接各个数据点；直方图展示数据分布，通过柱子高度反映频率；条形图用长短不一的条形表示数值；饼状图则以扇形比例展示各部分占比；散点图用于描绘两个变量间的关系；词云图是数据可视化的创新，以词语大小和颜色展示文本数据的频率。 机器学习是Python应用的重要领域。机器学习概念涉及让机器通过数据学习规律，可分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。在实际应用中，机器学习的一般流程包括数据预处理、模型训练、模型评估和调优。鸢尾花分类问题是机器学习的经典示例，使用scikit-learn库可以方便地实现分类任务。波士顿房价预测问题则展示了线性回归算法在预测问题中的应用，同样可以通过scikit-learn轻松完成。 Python的学习涵盖了从基础语法到高级应用的广泛内容，包括环境配置、数据类型、控制结构、数据可视化、机器学习等。深入理解并掌握这些知识，将使你在Python编程领域游刃有余。