Python基础知识:Python注释及print函数、input函数

news2024/9/24 1:24:07

Python中,注释是对相应代码的解释,以增加代码的可读性,让用户能够更好地理解相应代码的含义。注释通过在相应代码后面加上“#”号来实现。比如以下代码

data.describe()#对数据集进行描述性分析

其中data.describe()为需要被执行的代码,而“#”号及后面的内容则为对data.describe()这一代码的注释,其作用仅在于告知使用者该代码的具体含义或其他相关信息;“#”号及后面的内容将被python忽略掉,并不执行运行。注释可以放在代码的后面,也可以放到代码的前面,比如上述代码及注释也可被展示为:

#对数据集进行描述性分析

data.describe()

注释可以为一行,与可以为多行,但需要注意的是,如果为多行,需要在每一行的行首都加上“#”

print()函数用来实现基本的输出,用户通过print()函数将括号的内容向计算机发出指令,计算机输出括号内容。

具体来说,print()函数使用时,有不带引号、搭配单引号、搭配双引号、搭配三引号四种情形。其中不带引号通常用于括号内容为数字情形,如果括号内容为字符串,则需要使用搭配单引号、搭配双引号、搭配三引号三种情形

input函数用来实现基本的输入,是最常用的输入函数,该函数用来获取用户的输入,输入的内容会以返回值的形式返回。Python3.x版本中,用户输入的任何内容,返回值均为字符串类型,如果涉及到计算,那么就需要将字符串类型转化为数值型的整数型或浮点型(关于数据类型,将在下一节中详解)。基本语法格式为:

 variable=input(“提示文字”)

 其中variable为保存用户输入结果的变量,双引号内的文字用于提示要输入的内容

很多朋友反映学Python、学机器学习比较难、效果不好,我的观点是:需要拿到Python、机器学习的源代码边学习边操作,从解决问题、上手操作中获得成就感,才会越学越深入,学习效果才会好。

针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书:《Python机器学习原理与算法实现》(杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社)《Python数据科学应用从入门到精通》(张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社)。这两本书的特色是在数据分析、机器学习各种算法的介绍方面通俗易懂,较少涉及数学推导,对数学基础要求相对不高,在python代码方面讲的很细致,看了以后根据自身需要选取算法、优化代码、科学调参。

《Python机器学习原理与算法实现》(杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社)内容非常详实,包含了Python和机器学习,相当于一次获得了两本书。在讲解各类机器学习算法时,逐一详解用到的各种Python代码,针对每行代码均有恰当注释(这一点基本上是大多数书目做不到的)。《Python机器学习原理与算法实现》一书创作完成后,在正式出版之前,已经开发成一套系统课程,分9次授课,在某银行内部开展了培训,490人根据行内组织统一学习,授课完成后放在知鸟平台供回放学习,9次课程累计回放量近3万次,得到参训学员的一致好评,广泛应用于各位学员的工作实践。(所以,这是一本避雷避坑、已经被亲测可行的网红书,只要用心学,都没问题哦)

《Python机器学习原理与算法实现》(杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社)

《Python数据科学应用从入门到精通》一书,旨在教会读者实现全流程的数据分析,并且相对《Python机器学习原理与算法实现》一书增加了很多概念性、科普性的内容,进一步降低了学习难度。国务院发展研究中心创新发展研究部第二研究室主任杨超 ,山东大学经济学院金融系党支部书记、副主任、副教授、硕士生导师张博,山东管理学院信息工程学院院长 袁锋 教授、硕士生导师,山东大学经济学院 刘一鸣 副研究员、硕士生导师,得厚投资合伙人 张伟民等一众大牛联袂推荐。全书内容共分13章。其中第1章为数据科学应用概述,第2章讲解Python的入门基础知识,第3章讲解数据清洗。第4~6章介绍特征工程,包括特征选择、特征处理、特征提取。第7章介绍数据可视化。第8~13章介绍6种数据挖掘与建模方法,分别为线性回归、Logistic回归、决策树、随机森林、神经网络、RFM分析。从数据科学应用和Python的入门,再到数据清洗与特征工程,最终完成数据挖掘与建模或数据可视化,从而可以为读者提供“从拿到数据开始,一直到构建形成最终模型或可视化报告成果”的一站式、全流程指导。买这一本书相当于一下子得到了5本书(Python基础、数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模),入门超级简单,不需要编程基础,也不需要过多数学推导,非常适用于零基础学生。

两本书随书赠送的学习资料也很多,包括全部的源代码、PPT、思维导图,还有10小时以上的讲解视频,每一章后面还有练习题及参考答案,还有学习群,相对于只看网络上的视频,一方面更加系统、高效,另一方面照着书一步步操作学起来也事半功倍。全网热销中,当当、京东等平台搜索“Python机器学习 杨维忠”“Python数据科学 杨维忠”即可。

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