…我很难相信。 以下是使python成为数据科学危险工具的10种方法。
Python具有许多应用程序-Web开发，桌面GUI，软件开发，业务应用程序和科学/数字计算。 在本系列中，我们将重点介绍如何在Python中将数值计算用于数据科学和ML。
这不是一个全面的Python教程，而是旨在强调该语言对我们而言最重要的部分（其中某些部分通常不是Python教程的重点）。
在本教程中，我们将研究Python的以下基本功能：
- Python功能
2.数据类型和顺序
3.日期和时间
4. Lambda
5.地图
6.筛选
7.减少
8.拉链
9. for循环
10.清单理解
1. Python函数
函数是仅在调用时运行的代码块。 您可以将数据（称为参数）传递给函数。 让我们编写一个将两个数字相乘的函数。
#multiply two numbers using a python function
def multiply(x,y):
z = x*y
return z
#call the function to multiply the numbers 2 and 3
multiply(4,3)
输出：12
2. Python数据类型和序列
Python具有内置的数据类型来存储数字和字符数据。 让我们看一些常见的类型。
type(' My name is Shimanto')输出：str
type(5)
输出：int
type(5.0)
输出：浮点
type( None ) #None signifies 'no value' or 'empty value'
输出：NoneType
type(multiply) #multiply is a function we created previously
输出：功能
现在，让我们看一下如何存储数字和字符的列表，以及如何执行一些基本操作。
一世。 元组：它们是不可变的数据结构，不能像列表一样进行更改
a = (1,2,3,4)
type(a)
输出：元组
ii。 列表：它们是可变对象
b = [1,2,3,4]
type(b)
输出：列表
让我们在上面创建的列表b后面加上一个数字。
b.append(2.5) #append to list using this function
print(b)
输出：[1,2,3,4,2.5]
循环浏览列表并打印数字
for number in b: #looping through list
print(number)
输出：
1个
2
3
4
2.5
现在，让我们合并两个列表
[1,2,3] + [5,'bc','de'] #concatenate lists
输出：[1,2,3,5，'bc'，'de']
创建一个包含重复编号的列表。
[1,2]*3 #repeat lists
输出：[1、2、1、2、1、2、2]
检查您要搜索的对象是否在列表中。
3 in b #in operator to check if required object is in list
输出：真
将列表解压缩到单独的变量中。
a,b = ('bc','def')
print(a)
print(b) 输出：公元前
定义
iii。 字符串：存储字符对象的字符串
x = 'My name is Shimanto'
访问字符串中的字符：
x[0] #Access first letter
输出：'M'
x[0:2] #Accesses two letters
输出：“我的”
x[:-1] #Accesses everything except last letter
输出：“我的名字是shimant”
x[10:] #returns all the characters from 10th position till end
输出：'Shimanto'
现在，让我们连接两个字符串。
first = 'Harun'
last = 'Shimanto'
Name = first + ' ' + last #string concatenation
print(Name)
输出：Harun Shimanto
仅显示第一个单词。
Name.split(' ')[0] #Show the first word 输出：“ Harun”
现在，仅显示字符串中的第二个单词
Name.split(' ')[1] #Show the second word 输出：“ Shimanto”
要将数字数据连接为字符串，请先将数字转换为字符串
#for concatenation convert objects to strings
'Harun' + str(2)
输出：Harun2
iv。 字典：字典是一个无序的集合，但已建立索引-它们具有键和值。
c = {"Name" : "Harun", "Height" : 175}
type(c)输出：dict
打印词典中包含的数据
print(c)
输出： {'Name'：'Harun'，'Height'：175}
根据键访问字典值
c['Name'] #Access Name
输出：“ Harun”
c['Height']
输出：175
打印字典中的所有键
#print all the keys
for i in c:
print(i)
输出：名称
高度
打印字典中的所有值
for i in c.values():
print(i)
输出：哈伦
175
遍历字典中的所有项目
for name, height in c.items():
print(name)
print(height)
输出：名称
哈伦
高度
175
3. Python日期和时间
以下模块可帮助我们以简单的方式操作日期和时间变量。
import datetime as dt
import time as tm
以秒为单位打印当前时间（从1970年1月1日开始）
tm.time() #print current time in seconds from January 1, 1970
输出： 1533370235.0210752
#convert timestamp to datetime
dtnow = dt.datetime.fromtimestamp(tm.time())
dtnow.year
产出：2018年
获取今天的日期
today = dt.date.today()
today
输出：datetime.date（2018，8，4）
从今天算起减去100天
delta = dt.timedelta(days=100)
today - delta
输出：datetime.date（2018，4，26）
4.地图功能
将给定函数应用于给定序列的每个项目后，Map函数将返回结果列表。 例如，让我们找到两对列表之间的最小值。
a = [1,2,3,5]
b = [8,9,10,11]
c = map(min,a,b) #Find the minimum between two pairs of lists
for item in c:
print(item) #print the minimum of the pairs
输出1
2
3
5
5. Lambda函数
Lambda函数用于在Python中创建小型的一次性匿名函数对象。
function = lambda a,b,c : a+b+c #function to add three numbers
function(5,6,8) #call the function
输出：19
6.过滤功能
过滤器提供了一种简便的方法来过滤出列表的所有元素。 Filter（语法：filter（function，list））需要一个函数作为其第一个参数，可以使用lambda 。 例如，让我们仅从列表中过滤掉大于5的数字
x = [0,2,3,4,5,7,8,9,10] #create a list
x2 = filter(lambda a : a>5, x) #filter using filter function
print(list(x2))
输出：[7,8,9,10]
7.减少功能
Reduce是用于对列表执行一些计算并返回结果的功能。 它将滚动计算应用于列表中的顺序值对。 例如，让我们计算列表中所有数字的乘积。
from functools import reduce #import reduce function
y = [6,7,8,9,10] #create list
reduce(lambda a,b : a*b,y) #use reduce
输出： 30240
8.邮编功能
Zip函数返回一个元组列表，其中第i个元组包含每个序列中的第i个元素。 让我们看一个例子。
a = [1,2,3,4] #create two lists
b = [5,6,7,8]
c = zip(a,b) #Use the zip function
print(list(c))
输出：[（1,5），（2,6），（3,7），（4,8）]
如果zip函数中使用的序列不相等，则返回的列表的长度将被截断为最短序列的长度。
a = [1,2] #create two lists
b = [5,6,7,8]
c = zip(a,b) #Use the zip function
print(c)
输出：[[1,5），（2,6）]
9. for循环
当您要重复固定次数的代码块时，通常使用for循环。
让我们使用一个for循环来打印从1到50的偶数列表。
#return even numbers from 1 to 50
even=[]
for i in range(50):
if i%2 ==0:
even.append(i)
else :
None
print(even) #print the list
输出： [0，2，4，6，8，10，12，14，16，18，20，22，24，26，28，30，32，34，36，38，40，42，44，46 ，48]
10.清单理解
列表理解提供了一种创建列表的简便方法。 继续同一示例，让我们使用列表理解来创建一个从1到50的偶数列表。
even = [i for i in range(50) if i%2==0]
print(even)
输出： [0，2，4，6，8，10，12，14，16，18，20，22，24，26，28，30，32，34，36，38，40，42，44，46 ，48]
我们查看的功能有助于理解用于数值计算的Python基本功能。 除了这些内置函数之外，还有其他库，例如Numpy和Pandas（我们将在以后的文章中介绍） ，它们在数据科学和机器学习中得到了广泛使用。
资源：
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谢谢大家。
From: https://hackernoon.com/10-ways-to-make-python-a-dangerous-language-for-data-science-6b88566ac040