來源 | Towards Data Science

作者 | Soner?Yildirim

編譯 | VK

Python在數據科學生態系統中占據主導地位。我認為，占據主導地位的兩大原因是相對容易學習和數據科學庫的豐富選擇。

Python是一種通用語言，因此它不僅僅用于數據科學，Web開發、移動應用程序和游戲開發也是Python的一些用例。

如果你僅將Python用于與數據科學相關的任務，那么你不必是Python專家。不過，我認為你必須掌握一些核心概念和功能。

我們在本文中介紹的內容不是特定于庫的。它們可以被認為是數據科學的基礎Python。即使你只使用Pandas、Matplotlib和sciket learn，也需要全面了解Python基礎知識。這些庫假設你熟悉Python的基礎知識。

我將用幾個例子簡要地解釋每個主題，并為大多數主題提供一個詳細文章的鏈接。

1.函數

函數是Python中的構建塊。它們接受零個或多個參數并返回一個值。我們使用def關鍵字創建一個函數。

這是一個簡單的函數，它將兩個數相乘。

def multiply(a, b):return a * bmultiply(5, 4) 20

下面是另一個根據單詞長度進行相關計算的示例。

def is_long(word):if len(word) > 8:return f"{word} is a long word."is_long("artificial") 'artificial is a long word.'

函數應該完成一項任務。創建一個執行一系列任務的函數違背了使用函數的目的。

我們還應該為函數指定描述性名稱，這樣我們就可以在不看到代碼的情況下了解函數的功能。

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2.位置參數和關鍵字參數

當我們定義一個函數時，我們指定它的參數。調用函數時，必須為其提供所需參數的值。

考慮在上一步中創建的乘法函數。它有兩個參數，所以我們在調用函數時為這些參數提供值。

• 位置參數僅由名稱聲明。

• 關鍵字參數由名稱和默認值聲明。

調用函數時，必須給出位置參數的值。否則，我們將得到一個錯誤。如果我們不為關鍵字參數指定值，它將采用默認值。

讓我們用關鍵字參數重新定義multiply函數，這樣我們就可以看到區別了。

def multiply(a=1, b=1):return a * bprint(multiply(5, 4)) 20print(multiply()) 1

3.args和*kwargs

函數是Python中的構建塊。它們接受零個或多個參數并返回一個值。Python在參數如何傳遞給函數方面非常靈活。args和*kwargs使處理參數更容易、更清晰。

• *args允許函數接受任意數量的位置參數。

下面是一個簡單的例子：

def addition(*args):result = 0for i in args:result += ireturn resultprint(addition(1,4)) 5print(addition(1,7,3)) 11

• **kwargs允許函數接受任意數量的關鍵字參數。

默認情況下，**kwargs是一個空字典。每個未定義的關鍵字參數都作為鍵值對存儲在**kwargs字典中。

下面是一個簡單的例子：

def arg_printer(a, b, option=True, **kwargs):print(a, b)print(option)print(kwargs)arg_printer(3, 4, param1=5, param2=6) 3 4 True {'param1': 5, 'param2': 6}

https://towardsdatascience.com/10-examples-to-master-args-and-kwargs-in-python-6f1e8cc30749

4.類

面向對象編程（OOP）范式是圍繞著擁有屬于特定類型的對象的思想構建的。從某種意義上說，類型是解釋我們的對象。

Python中的所有東西都是一種類型的對象，比如整數、列表、字典、函數等等。我們使用類定義一種對象類型。

類具有以下信息：

• 數據屬性：創建類的實例需要什么

• 方法（即過程屬性）：我們如何與類的實例交互。

https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-for-classes-in-python-e6bb72a25a5e

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5.列表

List是Python中的內置數據結構。它表示為方括號中的數據點集合。列表可用于存儲任何數據類型或不同數據類型的混合。

列表是可變的，這也是為什么它們如此常用的原因之一。因此，我們可以刪除和添加項。也可以更新列表中的項目。

下面是一些關于如何創建和修改列表的示例。

words = ['data','science'] # 創建一個列表print(words[0]) # 訪問項目 'data'words.append('machine') # 添加項目print(len(words)) # 列表長度 3print(words) ['data', 'science', 'machine']

https://towardsdatascience.com/11-must-know-operations-to-master-python-lists-f03c71b6bbb6

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6.列表生成式

列表生成式用更簡單、更吸引人的語法表示for和if循環。列表生成式相對比for循環快。

下面是一個簡單的列表生成式，它根據給定的條件從另一個列表創建一個列表。

a = [4,6,7,3,2]b = [x for x in a if x > 5] b [6, 7]

下面的列表將函數應用于另一個列表中的項。

words = ['data','science','machine','learning']b = [len(word) for word in words] b [4, 7, 7, 8]

https://towardsdatascience.com/11-examples-to-master-python-list-comprehensions-33c681b56212

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7.字典

字典是一個無序的鍵值對集合。每個條目都有一個鍵和值。字典可以看作是一個有特殊索引的列表。

密鑰必須是唯一且不可變的。所以我們可以使用字符串、數字（int或float）或元組作為鍵。值可以是任何類型。

考慮一個需要存儲學生成績的案例。我們可以把它們存儲在字典或列表中。

創建字典的一種方法是在大括號中編寫鍵值對。

grades = {'John':'A', 'Emily':'A+', 'Betty':'B', 'Mike':'C', 'Ashley':'A'}

我們可以使用字典中的值的鍵來訪問它。

grades['John'] 'A'grades.get('Betty') 'B'

https://towardsdatascience.com/12-examples-to-master-python-dictionaries-5a8bcd688c6d

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8.集合

集合是不同的可散列對象的無序集合。這是Python官方文檔中對集合的定義。讓我們打開它。

• 無序集合：它包含零個或多個元素。集合中的元素沒有順序。因此，它不支持索引或切片，就像我們對列表所做的那樣。

• 不同的可散列對象：一個集合包含唯一的元素。hashable表示不可變。盡管集合是可變的，但集合的元素必須是不變的。

我們可以通過將逗號分隔的對象放在大括號中來創建一個集合。

a = {1, 4, 'foo'}print(type(a)) <class 'set'>

集合不包含重復的元素，因此即使我們多次嘗試添加相同的元素，結果集合也將包含唯一的元素。

a = {1, 4, 'foo', 4, 'foo'}print(a) {1, 4, 'foo'}

https://towardsdatascience.com/12-examples-to-master-python-sets-71802ea56de3

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9.元組

元組是用逗號分隔并用括號括起來的值的集合。與列表不同，元組是不可變的。元組的不變性可以看作元組的識別特征。

元組由括號中的值和逗號分隔的值組成。

a = (3, 4)print(type(a)) <class 'tuple'>

我們也可以不使用括號來創建元組。用逗號分隔的值序列將創建一個元組。

a = 3, 4, 5, 6print(type(a)) <class 'tuple'>

元組最常見的用例之一是返回多個值的函數。

import numpy as npdef count_sum(arr):count = len(arr)sum = arr.sum()return count, sumarr = np.random.randint(10, size=8) a = count_sum(arr)print(a) (8, 39)print(type(a)) <class 'tuple'>

https://towardsdatascience.com/10-examples-to-master-python-tuples-6c606ed42b96

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10.Lambda表達式

Lambda表達式是函數的特殊形式。通常，lambda表達式不帶名稱。

考慮以下返回給定數字平方的函數。

def square(x):return x**2

等效lambda表達式為：

lambda x: x ** 2

考慮一個需要做一次或幾次的操作。此外，我們有許多變化，這一行動是略有不同，比原來的一個。在這種情況下，為每個操作定義一個單獨的函數并不理想。相反，lambda表達式提供了一種更有效的方法來完成任務。

https://towardsdatascience.com/the-power-of-lambda-expressions-in-python-c5a1dcea9837

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結論

我們已經介紹了Python的一些關鍵概念和主題。大多數與數據科學相關的任務都是通過第三方庫和框架完成的，如Pandas、Matplotlib、sciket-learn、TensorFlow等。

但是，我們應該全面了解Python的基本操作和概念，以便有效地使用這些庫。

謝謝你的閱讀。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Python基础】python必会的10个知识点的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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