Python知识图谱

Python是一种动态、面向对象、解释型的程序设计语言，具有简单易学、代码简洁等优点，因此在数据分析、人工智能、Web开发等领域广泛应用。

下面是Python知识图谱代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 数据分析和处理
df = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据
df.head() # 查看前5行数据
df.describe() # 描述性统计
df.isnull().sum() # 缺失值统计
df.dropna() # 删除缺失值
# 数据可视化
sns.barplot(x='column1', y='column2', data=df) # 箱线图
sns.distplot(df['column']) # 直方图
sns.countplot(x='column', hue='column2', data=df) # 条形图
# 机器学习
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = df.drop('y', axis=1) # 特征变量
y = df['y'] # 目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 划分训练集和测试集
model = LinearRegression() # 线性回归模型
model.fit(X_train, y_train) # 模型训练
model.predict(X_test) # 模型预测
model.score(X_test, y_test) # 模型评估
# Web开发
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
@app.route('/about')
def about():
return '关于我们'
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)