马哥Python开发用法介绍

本文将从多个方面详细阐述马哥Python开发，包括Python语法基础、常用模块与库、Web开发、数据分析和机器学习等内容。

一、Python语法基础

1、Python简介

print("Hello, world!")

2、变量和数据类型

x = 10
y = 20
z = x + y
print(z)

3、条件语句和循环

if x > y:
    print("x is greater than y")
else:
    print("y is greater than x")

for i in range(5):
    print(i)

二、常用模块与库

1、NumPy库

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(x)

2、Pandas库

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'John', 'Jane'], 'Age': [20, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

3、Matplotlib库

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 30, 40, 50]
plt.plot(x, y)
plt.show()

三、Web开发

1、Flask框架

from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

if __name__ == '__main__':
    app.run()

2、Django框架

# urls.py
from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [
    path('', views.index, name='index'),
]

# views.py
from django.shortcuts import render

def index(request):
    return render(request, 'index.html')

四、数据分析

1、数据预处理

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
data.dropna(inplace=True)
data.reset_index(drop=True, inplace=True)
print(data.head())

2、数据可视化

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 30, 40, 50]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Line Plot')
plt.show()

五、机器学习

1、线性回归

from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [10, 20, 30, 40, 50]
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
print(model.coef_)

2、决策树

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]]
y = [0, 0, 1, 1, 1]
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)
print(model.predict([[3, 4]]))

六、总结

通过本文的介绍，我们了解了马哥Python开发的基础知识和常用技术，包括Python语法基础、常用模块与库、Web开发、数据分析和机器学习等内容。希望本文对初学者有所帮助，能够在Python开发的路上越走越远。