Python基础入门课程-学习笔记.docx
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Python是一种广泛应用于数据分析、机器学习、网络爬虫等领域的高级编程语言,因其语法简洁明了,非常适合初学者入门。在“Python基础入门课程”的学习笔记中,我们将关注以下几个关键知识点: 1. **环境搭建**: - 为了学习Python,你需要一个合适的测试环境。这里推荐的是64位的Windows 7系统,搭配Google Chrome浏览器,而不是IE,因为某些功能可能在IE中无法正常使用。 - 安装Python环境时,推荐使用Anaconda3,这是一个包含Python和许多科学计算库的集合,特别适合数据科学工作。你可以自行通过百度搜索下载并安装到D盘,因为安装文件较大。 2. **Jupyter Notebook**: - 安装完成Anaconda后,可以在开始菜单中找到Jupyter Notebook,这是个交互式的编程环境,用于编写和运行Python代码。启动Jupyter Notebook后,你可以创建一个新的Python 3笔记本开始编码。 3. **基础编程**: - **Hello World!**:这是每个编程语言入门的第一步,Python中使用`print()`函数输出字符串,例如`print("Hello, World!")`。 - **变量**:Python是动态类型语言,变量在赋值时确定类型。例如`a = 3`,`a`即被赋予整型值3,`Say_Hello = "你好,很高兴见到你"`则为字符串类型。使用`type()`函数可以查看变量类型。 4. **类型转换**: - 可以通过内置函数将一种类型转换为另一种。例如,将字符串"666"转换为整型:`int_666 = int(str_666)`。但需要注意,不是所有字符串都能转换为整型,比如非数字的字符串会引发错误。 5. **运算符**: - Python支持基本的算术运算符,如加`+`、减`-`、乘`*`、除`/`和乘方`**`。例如,`a = 10`,`b = 5`,`print(a+b)`将输出15,`print(a**b)`将输出1000(即10的5次方)。 这些只是Python基础的一部分,随着学习的深入,你还将接触到条件语句、循环、函数、模块、异常处理等更复杂的内容。Python的强大力量在于其丰富的库和生态系统,所以当你掌握基础知识后,可以进一步探索Numpy、Pandas、Matplotlib等用于科学计算和数据可视化的库。祝你在Python的学习旅程中取得成功!




































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