数据分析
Python CPython 提供了强大的数据分析功能，使您可以轻松处理和分析海量数据集。
- Pandas 库： Pandas 是一款流行的数据操作和分析库。它允许您创建数据帧，对数据进行切片、分组和聚合，执行复杂的操作。
import pandas as pd
data_frame = pd.read_csv("data.csv") # 读入数据
data_frame["total_sales"] = data_frame["quantity"] * data_frame["price"] # 添加新列
data_frame.groupby("product").agg({"total_sales": "sum"}) # 根据产品聚合销售总额- Numpy 库： Numpy 提供了高效的数学和科学计算功能。它支持高维数组和矩阵操作。
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建数组
mean = np.mean(array) # 计算均值
std = np.std(array) # 计算标准差机器学习
Python CPython 拥有广泛的机器学习库，可帮助您构建和训练复杂的模型。
- Scikit-learn 库： Scikit-learn 提供了一套广泛的机器学习算法，包括分类、回归和聚类。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X, y) # 训练模型
y_pred = model.predict(X_test) # 预测新数据- TensorFlow 库： TensorFlow 是一款深度学习框架，允许您构建和训练神经网络和机器学习模型。
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu"))
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid"))
model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy")
model.fit(X, y, epochs=10) # 训练模型自动化
Python CPython 可用于自动化各种任务，例如 Web 爬取、数据提取和文本处理。
- Requests 库： Requests 是一个 HTTP 库，允许您轻松发送 HTTP 请求和分析响应。
import requests
response = requests.get("https://example.com/")
print(response.text) # 打印响应内容- BeautifulSoup 库： BeautifulSoup 是一个 HTML 解析库，可帮助您从 HTML 文档中提取数据。
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
for link in soup.find_all("a"):
print(link.get("href")) # 打印所有链接结论
Python CPython 是解决各种现实世界问题的强大工具。其丰富的库和社区支持使其能够有效地处理数据，构建机器学习模型并自动化任务。本教程提供了几个示例，展示了如何利用 CPython 的功能来解决实际问题。
