在 Python 中要做的事情

作为一名 Python 程序员，你可能需要掌握以下技能：

数据分析

Python 作为一种高级编程语言，拥有强大的数据分析能力，许多公司在招聘 Python 工程师时都希望求职者能够熟练掌握数据分析相关知识。

Pandas

Pandas 是 Python 中非常流行的数据处理库，它可以帮助你轻松处理和处理数据集。以下是 Pandas 库的一些基本功能：

# Pandas 简单数据集操作
import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv("data.csv")

# 获取数据集信息
data.info()

# 数据统计分析
data.describe()

# 筛选数据子集
data = data[data["score"] > 90]

# 数据集排序
data = data.sort_values("score", ascending=False)

# 数据集分组求和
data.groupby("class")["score"].sum()

NumPy

NumPy 也是一个非常流行的数据分析库，它提供了 Python 中高效的数学、科学和工程计算支持。以下是 NumPy 库的一些基本功能：

# NumPy 基本数据操作
import numpy as np

# NumPy 数组创建
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 获取数组形状
x.shape

# 数组索引和切片
x[1, 2]

# 数组元素赋值
x[0, 0] = 100

# 数组运算
x + 1

# 数组矩阵乘法
np.dot(x, np.array([1, 2, 3]))

Web 开发

Python 程序员也可以通过使用 Flask、Django 等 Web 框架来创建 Web 应用程序和 Restful API。

Flask

Flask 是 Python 的 Web 应用程序开发框架，它可以帮助你轻松地创建基于 Python 的 Web 应用程序。以下是 Flask 的一个例子：

# Flask Web 应用程序基本示例
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
# 视图函数
def index():
    return "Hello, World!"

if __name__ == "__main__":
    app.run()

Django

Django 是一个高性能、功能丰富且易于使用的 Python Web 开发框架，它提供了许多内置的功能，如身份验证、会话、缓存、模板引擎等。以下是 Django 中实现网站注册功能的一个例子：

# Django 用户注册功能基本实现
from django.shortcuts import render, redirect
from django.contrib.auth.forms import UserCreationForm

def register(request):
    if request.method == "POST":
        form = UserCreationForm(request.POST)
        if form.is_valid():
            form.save()
            return redirect("login")
    else:
        form = UserCreationForm()
    return render(request, "registration/register.html", {"form": form})

机器学习

Python 与机器学习紧密相连。很多机器学习框架都提供了 Python API，并且 Python 还有一些出色的科学计算库，例如 NumPy、SciPy 和 Pandas，这些库可以帮助你处理原始数据以及在机器学习的上下文中进行统计分析。

Scikit-learn

Scikit-learn 是一个负责 Python 机器学习的流行库，它包括许多用于监督和无监督学习的经典算法。以下是 Scikit-learn 库的一个例子：

# Scikit-learn 机器学习基本示例
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

score = model.score(X_test, y_test)
print(score)

TensorFlow

TensorFlow 是一个开源深度学习框架，它旨在使构建和训练神经网络变得更加容易。以下是 TensorFlow 中实现 MNIST 数据分类任务的一个例子：

# TensorFlow 深度学习基本示例
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  layers.Flatten(),
  layers.Dense(128, activation="relu"),
  layers.Dropout(0.2),
  layers.Dense(10)
])

loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
model.compile(optimizer="adam", loss=loss_fn, metrics=["accuracy"])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

以上是 Python 中要做的一些事情，包括数据分析、Web 开发和机器学习。你可以根据自己的兴趣和技能方向选择其中一些进行学习和掌握。