通往 AI 之路:Python 机器学习入门-语法基础

第一章 Python 语法基础

Python 是一种简单易学的编程语言,广泛用于数据分析、机器学习和人工智能领域。在学习机器学习之前,我们需要先掌握 Python 的基本语法。本章将介绍 Python 的变量与数据类型、条件语句、循环、函数以及文件操作,帮助你建立扎实的基础。

1.1 变量与数据类型

Python 支持多种数据类型,包括整数(int)、浮点数(float)、字符串(str)和布尔值(bool)。变量是用于存储数据的容器,我们可以给变量赋值并进行操作。

python 复制代码
# 整数
x = 10
print(type(x))  # <class 'int'>

# 浮点数
y = 10.5
print(type(y))  # <class 'float'>

# 字符串
name = "Python"
print(type(name))  # <class 'str'>

# 布尔值
flag = True
print(type(flag))  # <class 'bool'>

在 Python 中,变量是动态类型的,这意味着你可以在不指定数据类型的情况下直接赋值,Python 会自动推断类型。

1.2 条件语句(if-else 结构)

条件语句用于根据不同的条件执行不同的代码。在机器学习项目中,我们经常需要根据数据的不同情况执行不同的处理逻辑。

python 复制代码
age = 18
if age >= 18:
    print("成年")
else:
    print("未成年")

还可以使用 elif 进行多条件判断:

python 复制代码
score = 85
if score >= 90:
    print("优秀")
elif score >= 60:
    print("及格")
else:
    print("不及格")

在机器学习模型的训练过程中,我们可以使用条件语句来判断训练是否收敛,或者是否需要调整超参数。

1.3 循环(for 和 while)

循环是编程中的重要概念,允许我们重复执行某些操作。例如,在数据处理中,我们通常需要遍历数据集进行预处理。

for 循环

用于遍历序列(如列表、字符串等)。

python 复制代码
for i in range(5):
    print(i)

while 循环

基于条件执行循环。

python 复制代码
count = 0
while count < 5:
    print(count)
    count += 1

在机器学习中,我们可以使用 for 循环遍历训练数据,或者使用 while 循环控制训练迭代的次数。

1.4 函数

函数是代码的组织单元,使得代码更加模块化、可复用。在机器学习项目中,我们通常会定义函数来封装数据处理、特征工程和模型训练等逻辑。

Python 使用 def 关键字定义函数。

python 复制代码
def greet(name):
    return "Hello, " + name

print(greet("Alice"))

Lambda 表达式

用于定义匿名函数,适用于一些简单的计算。

python 复制代码
square = lambda x: x * x
print(square(5))  # 输出 25

在机器学习中,lambda 表达式常用于数据预处理,比如在 Pandas 数据分析中进行数据转换。

1.5 文件操作

在数据科学和机器学习项目中,我们经常需要读取和写入文件,如加载 CSV 数据集或保存模型训练结果。

读取文件

python 复制代码
with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)

写入文件

python 复制代码
with open("example.txt", "w") as file:
    file.write("Hello, Python!")

本章介绍了 Python 的基础语法,包括变量、数据类型、条件语句、循环、函数和文件操作等内容。这些基础知识不仅是 Python 编程的核心,也是后续数据处理、特征工程和机器学习算法实现的前提。下一步,我们将学习 Python 的数据结构,包括列表、字典、元组和集合,它们在数据分析和算法设计中具有广泛的应用。

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