Python在数据科学与机器学习中的应用

Python 是数据科学与机器学习领域的首选语言之一，广泛应用于数据处理、分析、建模以及预测任务中。Python 拥有丰富的库和工具，能够帮助开发者高效处理数据，并构建各种机器学习模型。下面我们将详细介绍 Python 在数据科学与机器学习中的应用，从基础的数据处理、可视化到复杂的模型训练和预测。

一、Python 数据科学的核心库

在数据科学领域，Python 的三大核心库是 Pandas、NumPy 和 Matplotlib/Seaborn。它们用于数据的读取、处理、分析和可视化。

1.1 Pandas

Pandas 是用于数据处理和分析的最常用库，主要提供 DataFrame 和 Series 这两种数据结构，方便处理结构化数据（如表格、CSV 文件等）。

• 安装 Pandas：

  pip install pandas
  

• 读取和处理数据：

  import pandas as pd
  
  # 读取 CSV 文件
  df = pd.read_csv('data.csv')
  
  # 查看数据的前几行
  print(df.head())
  
  # 数据筛选和过滤
  filtered_data = df[df['age'] > 30]
  
  # 添加新列
  df['new_column'] = df['salary'] * 0.1
  
  # 缺失值处理
  df.fillna(0, inplace=True)
  
  # 分组统计
  grouped_data = df.groupby('department')['salary'].mean()
  print(grouped_data)
  

1.2 NumPy

NumPy 是用于数值计算的基础库，特别适合处理大规模的多维数组和矩阵运算。Pandas 数据处理的底层数据结构其实基于 NumPy。

• 安装 NumPy：

  pip install numpy
  

• 基本数组操作：

  import numpy as np
  
  # 创建数组
  arr = np.array([1, 2, 3, 4])
  
  # 生成 2D 矩阵
  matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
  
  # 数组运算
  arr_squared = arr ** 2
  matrix_sum = matrix + 10
  
  # 数组统计
  mean_value = np.mean(arr)
  std_dev = np.std(arr)
  print(mean_value, std_dev)
  

1.3 数据可视化（Matplotlib 和 Seaborn）