一、Python简介
Python是一种高级编程语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”，Python的语法简洁明了，易于阅读和编写，因此受到了广泛的欢迎，Python可以应用于各种领域，如Web开发、数据分析、人工智能等。
二、Python环境搭建
1、下载Python安装包
访问Python官网（）下载适合自己操作系统的Python安装包，建议选择最新的稳定版本。
2、安装Python
双击下载好的安装包，按照提示进行安装，在安装过程中，可以选择将Python添加到系统环境变量中，以便在命令行中直接使用Python。
3、验证Python安装
打开命令行，输入以下命令：
python --version
如果显示出Python的版本信息，说明Python已经成功安装。
三、Python基本语法
1、注释
在Python中，可以使用井号（#）进行单行注释，使用三个单引号（'''）或三个双引号（"""）进行多行注释。
2、变量与数据类型
Python中的基本数据类型有整数（int）、浮点数（float）、字符串（str）、布尔值（bool）等，变量可以通过赋值的方式创建，例如：
a = 10 b = 3.14 c = "Hello, Python!" d = True
3、控制结构
Python中的控制结构包括条件语句（if...elif...else）、循环语句（for、while）等。
# 条件语句
age = 18
if age >= 18:
print("成年")
else:
print("未成年")
# for循环
for i in range(5):
print(i)
# while循环
count = 0
while count < 5:
print(count)
count += 1
4、函数与模块
Python中可以使用def关键字定义函数，例如：
def add(a, b):
return a + b
Python还支持导入其他模块，例如：
import math print(math.sqrt(4)) # 输出2.0，计算平方根
四、Python常用库介绍
1、NumPy：用于科学计算和数据分析的库，提供了高性能的数组对象和相应的操作函数。
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) # 创建数组对象 print(arr * arr) # 输出数组元素的平方和，结果为[1, 4, 9]
2、pandas：用于数据处理和分析的库，提供了DataFrame和Series等数据结构，以及丰富的数据操作函数。
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} # 创建字典数据结构作为DataFrame的数据源
df = pd.DataFrame(data) # 创建DataFrame对象
print(df) # 输出DataFrame的内容，显示为两列三行的表格形式，行列名分别为'A'和'B'，对应值为[1, 2, 3]和[4, 5, 6]的列表元素。
3、matplotlib：用于绘制图形的库，提供了丰富的绘图函数和绘图对象。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3] # x轴数据列表，表示横坐标的值序列为[1, 2, 3]的列表元素。y = [2, 4, 6] # y轴数据列表，表示纵坐标的值序列为[2, 4, 6]的列表元素。plt.plot(x, y) # 根据x和y的数据绘制折线图plt.show() # 显示图形窗口，展示绘制的折线图。plt.scatter(x, y) # 根据x和y的数据绘制散点图plt.show() # 显示图形窗口，展示绘制的散点图。plt.bar(x, y) # 根据x和y的数据绘制柱状图plt.show() # 显示图形窗口，展示绘制的柱状图。plt.pie(y, labels=x) # 根据y的数据绘制饼图，labels参数指定饼图中每个扇形区域的标签为x的元素。plt.show() # 显示图形窗口，展示绘制的饼图。plt.title("示例图表") # 设置图表标题plt.xlabel("X轴") # 设置X轴标签plt.ylabel("Y轴") # 设置Y轴标签plt.legend() # 根据给定的标签绘制图例plt.grid() #
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