EINFÜHRUNG IN PYTHON FÜR DIE DATENANALYSE

Während einer spannenden und informativen Sitzung diese Woche mit der Lux Tech Academy Kenya erhielten wir eine umfassende Einführung in Python für Daten und Analysen.

Als Erstes müssen Sie Anaconda installieren, das Jupyter-Notebook herunterladen und starten. Hier ist ein Link zum Herunterladen von Anaconda/Jupyter Notebooks: Anaconda/Jupyter Notebooks-Installation

Ich fühle mich wie ein bis zum Rand gefülltes Gefäß mit einer Fülle all dieses Wissens, von dem ich einige Highlights teilen werde.

Tupel beziehen sich auf integrierte Datentypen, die die Organisation von Daten erleichtern, ähnlich wie Listen, aber einzigartiger. Sie werden durch Klammern definiert;my_cars= (1,2,3). Tupel stellen eine feste Sammlung von Elementen dar, die sich im Laufe der Zeit nicht ändern, z. B. Breiten- und Längengrade. Im Gegensatz zu Listen sind Tupel nicht veränderbar; einmal definiert, kann man die Elemente in einem Tupel nicht mehr ändern oder verändern.

Python-Listen beziehen sich auch auf integrierte Datensysteme, die es Ihnen ermöglichen, Informationen in bestimmten Kategorien zu organisieren, die sich geringfügig von Tupeln unterscheiden. Hier ist ein Beispiel für eine Liste von Früchten: my_fruits=['mangos','apples','trauben']
Listen können Elemente unterschiedlicher Datentypen speichern, ihre Elemente sind durch die Verwendung von Funktionen wie .apend(),.remove()usw. veränderbar und können daher im Programm dynamisch wachsen.

NumPy-Arrays bieten ebenfalls eine effiziente Möglichkeit, große Datensätze in Python-Bibliotheken zu speichern, unterscheiden sich jedoch von Listen und Tupeln in folgenden Punkten: Sie speichern nur Elemente desselben Datentyps, sie verbrauchen weniger Speicherplatz und haben keine Schleifenprozesse da sie vektorisierte Operationen unterstützen.

Es gibt verschiedene Prozesse, die die Speichernutzung in Python verwalten, aber wir werden uns hauptsächlich auf die Garbage Collection konzentrieren. Dadurch wird Speicher reserviert, indem Objekte entfernt werden, die von Programmen nicht mehr benötigt werden.

1.Die Müllabfuhr kann erfolgen durch:
Referenzzählung: verfolgt die Anzahl der Referenzen, die auf ein bestimmtes Objekt in einem Python-Programm verweisen. Wenn der Referenzzähler auf Null sinkt, wird der vom Objekt verwendete Speicher verworfen.

2. Zyklische Sammlung: Dies ähnelt der letzteren, wird jedoch in Fällen verwendet, in denen Objekte in einem Zyklus aufeinander verweisen.

Zuletzt werde ich etwas Licht auf die Funktionen in einem Analyseskript werfen. Eine Funktion ist eine wiederverwendbare Codezeile, die einzeln aufgerufen werden kann, um dieselbe Aufgabe auszuführen. Die grundlegende Syntax lautet:
`def Funktionsname(Operation)
Codeblock

Beschreibung der Funktion

Rückgabewert
Beispiel:
quadratliste=[b**2 für b im Bereich(1,10)]
print(squared_list)`
Ausgabe: [1,4,9,16,49,64,81]

Jupyter Notebook ist sehr einsteigerfreundlich, daher kann ich es hier wärmstens empfehlen.
Dies ist nur die Spitze des Eisbergs und ich kann es kaum erwarten, in meinem nächsten Kurs mehr zu lernen. Wissen ist Macht, also lasst uns weiter lernen und aufbauen, um uns eine bessere Zukunft zu gestalten!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEINFÜHRUNG IN PYTHON FÜR DIE DATENANALYSE. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!