用於資料分析的 Python 簡介

在本週與肯亞 Lux Tech Academy 舉行的一場引人入勝且內容豐富的會議中，我們全面介紹了用於數據和分析的 Python。

首先，您需要安裝 Anaconda 下載並啟動 Jupyter 筆記本。以下是下載 Anaconda/Jupyter Notebooks 的連結：Anaconda/Jupyter Notebooks 安裝

我感覺自己就像一個容器，充滿了所有這些知識的豐富，我將從中分享一些亮點。

元組是指有助於資料組織的內建資料類型，類似於列表，但更獨特。它們是使用括號定義的；my_cars= (1,2,3)。元組表示不會隨時間變化的固定項目集合，例如緯度和經度。與清單不同，元組不可修改；一旦定義，就無法變更或改變元組中的元素。

Python 清單也指內建的資料系統，使您能夠將資訊組織到與元組略有不同的某些類別中。以下是水果清單的範例： my_fruits=['mangos','apples','grapes']
列表可以儲存不同資料類型的元素，它們的元素可以透過使用.apend()、.remove()等函數進行修改，因此可以在程式中動態成長。

NumPy 陣列也提供了一種在Python 庫中儲存大型資料集的有效方法，但與清單和元組的不同之處在於：它們僅儲存相同資料類型的元素，它們使用較少的記憶體空間並且沒有循環過程因為它們支援向量化操作。

Python 中有多種處理記憶體使用的進程，但我們將主要關注垃圾收集。它透過刪除程式不再需要的物件來保留記憶體。

1.垃圾收集可以通過：
引用計數：追蹤 Python 程式中指向特定物件的參考數量。當引用計數降到零時，物件使用的記憶體就會被丟棄。

2.循環集合：與後者類似，但用於物件循環引用的情況。

最後，我將對分析腳本中的函數做一些說明。函數是可重複使用的程式碼行，可以單獨呼叫它來執行相同的任務。基本語法是：
`def 函數名稱(操作)
程式碼區塊

描述函數

傳回值
例：
squared_list=[b**2 for b in range(1,10)]
列印（squared_list）`
輸出：[1,4,9,16,49,64,81]

Jupyter Notebook 對初學者非常友好，所以我強烈推薦它。
這只是冰山一角，我迫不及待地想在下一堂課中了解更多。知識就是力量，讓我們不斷學習，不斷建設，塑造自己更美好的未來！

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