用于数据分析的 Python 简介

在本周与肯尼亚 Lux Tech Academy 举行的一场引人入胜且内容丰富的会议中，我们全面介绍了用于数据和分析的 Python。

首先，您需要安装 Anaconda 下载并启动 Jupyter 笔记本。以下是下载 Anaconda/Jupyter Notebooks 的链接：Anaconda/Jupyter Notebooks 安装

我感觉自己就像一个容器，充满了所有这些知识的丰富，我将从中分享一些亮点。

元组是指有助于数据组织的内置数据类型，类似于列表，但更独特。它们是使用括号定义的；my_cars= (1,2,3)。元组表示不会随时间变化的固定项目集合，例如纬度和经度。与列表不同，元组不可修改；一旦定义，就无法更改或改变元组中的元素。

Python 列表还指内置的数据系统，使您能够将信息组织到与元组略有不同的某些类别中。以下是水果列表的示例： my_fruits=['mangos','apples','grapes']
列表可以存储不同数据类型的元素，它们的元素可以通过使用.apend()、.remove()等函数进行修改，因此可以在程序中动态增长。

NumPy 数组还提供了一种在 Python 库中存储大型数据集的有效方法，但与列表和元组的不同之处在于：它们仅存储相同数据类型的元素，它们使用更少的内存空间并且没有循环过程因为它们支持矢量化操作。

Python 中有多种处理内存使用的进程，但我们将主要关注垃圾收集。它通过删除程序不再需要的对象来保留内存。

1.垃圾收集可以通过：
引用计数：跟踪 Python 程序中指向特定对象的引用数量。当引用计数降到零时，对象使用的内存就会被丢弃。

2.循环集合：与后者类似，但用于对象循环引用的情况。

最后，我将对分析脚本中的函数进行一些说明。函数是可重用的代码行，可以单独调用它来执行相同的任务。基本语法是：
`def 函数名(操作)
代码块

描述函数

返回值
示例：
squared_list=[b**2 for b in range(1,10)]
打印（squared_list）`
输出：[1,4,9,16,49,64,81]

Jupyter Notebook 对初学者非常友好，所以我强烈推荐它。
这只是冰山一角，我迫不及待地想在下一堂课中了解更多信息。知识就是力量，让我们不断学习，不断建设，塑造自己更美好的未来！

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