Python基础入门课程-学习笔记.docx

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！