Python 是一種在數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域中廣泛使用的編程語言。而在 Python 學(xué)習(xí)的過程中，如果沒有一個(gè)好的學(xué)習(xí)資源，很難將 Python 的強(qiáng)大功能充分發(fā)揮出來。這時(shí)候，嵩天 Python 課件的出現(xiàn)就可以為大家解決這個(gè)問題。

嵩天 Python 課件是國內(nèi)專業(yè)的 Python 開發(fā)教育機(jī)構(gòu)嵩天教育旗下的課件產(chǎn)品，該課件涵蓋 Python 基礎(chǔ)、web 開發(fā)、數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等方面，同時(shí)還包含大量的習(xí)題、案例和筆記。嵩天 Python 課件通過實(shí)踐性、系統(tǒng)性和實(shí)用性三個(gè)方面進(jìn)行教學(xué)，讓學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中能夠逐步了解 Python 的特點(diǎn)和使用場景。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import metrics
# 讀入數(shù)據(jù)集
data = pd.read_csv("iris.csv")
# 將特征和標(biāo)簽分為兩部分
X = np.array(data.iloc[:, :-1])
y = np.array(data.iloc[:, -1])
# 劃分訓(xùn)練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 建立決策樹模型
dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
dtc.fit(X_train, y_train)
# 預(yù)測測試集
y_pred = dtc.predict(X_test)
# 計(jì)算準(zhǔn)確率等指標(biāo)
print("Accuracy:",metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

課件的內(nèi)容非常豐富，可以幫助學(xué)生從入門到精通 Python 領(lǐng)域的知識，同時(shí)還能夠借助課件中的實(shí)踐項(xiàng)目，更加深入地理解知識點(diǎn)。此外，該課件還針對 Python 知識點(diǎn)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域，學(xué)生可以更好地將自己的學(xué)習(xí)成果應(yīng)用到實(shí)際情況中。

總的來說，嵩天 Python 課件是 Python 學(xué)習(xí)的一個(gè)很好的資源，特別是對于那些想要深入學(xué)習(xí) Python 領(lǐng)域的學(xué)生來說，它是不可多得的。