Python知識圖譜

Python是一種動態、面向對象、解釋型的程序設計語言，具有簡單易學、代碼簡潔等優點，因此在數據分析、人工智能、Web開發等領域廣泛應用。

下面是Python知識圖譜代碼：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 數據分析和處理
df = pd.read_csv('data.csv') # 讀取數據
df.head() # 查看前5行數據
df.describe() # 描述性統計
df.isnull().sum() # 缺失值統計
df.dropna() # 刪除缺失值
# 數據可視化
sns.barplot(x='column1', y='column2', data=df) # 箱線圖
sns.distplot(df['column']) # 直方圖
sns.countplot(x='column', hue='column2', data=df) # 條形圖
# 機器學習
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = df.drop('y', axis=1) # 特征變量
y = df['y'] # 目標變量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 劃分訓練集和測試集
model = LinearRegression() # 線性回歸模型
model.fit(X_train, y_train) # 模型訓練
model.predict(X_test) # 模型預測
model.score(X_test, y_test) # 模型評估
# Web開發
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
@app.route('/about')
def about():
return '關于我們'
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)