Python语法速通：机器学习实战【Python语法速通：机器学习实战】.pptx

Python语法速通：机器学习实战

1. 目录 CONTENTS 从已知语言迁移 01 环境与工具链 02 迷你数据集实战 03 语法与场景映射 04 收束与预告 05

2. 从 其他编程 语言迁移 01

3. 01 语法简洁性 Python语法简洁，无需分号和大括号，用缩进区分代码块。例如，if语句和循环直接用缩进表示，与Java的{}形成鲜明对比，代码更易读。 02 动态类型 Python支持动态类型，无需声明变量类型。例如，x = 5可定义整数，x = 'ml'可直接转为字符串。这种灵活性让编程更便捷，但需注意类型一致性。 03 对比Java/C++ 与Java和C++相比，Python的简洁性显著降低了代码量。例如，C++中需用int x声明整数，而Python直接赋值即可，减少了冗余，提高了开发效率。 Python极简语法

4. 列表list 列表是Python的内置数据结构，类比数组但支持不同类型元素。例如，[1, 'apple', 3.14]。常用操作如append()添加元素，切片data[0:5]可截取前5个数据，适用于机器学习中的样本存储。 字典dict 字典是键值对结构，类比哈希表，如{"name": "iris", "label": 0}。通过dict[key]可快速获取标签，适用于机器学习中匹配样本与标签的场景。 列表与字典

5. 列表推导式如[x*2 for x in range(5)]，可快速生成[0,2,4,6,8]。相比传统for循环，它更高效，适用于机器学习中的批量数据处理和特征衍生。 列表推导式 与Java相比，Python的函数定义更简洁。Java需声明返回值类型，而Python直接用def定义，减少了冗余代码，提高了开发效率。 对比Java Python用def快速定义函数，如def mean(x): return sum(x)/len(x)，无需写返回值类型，适配机器学习中自定义评估指标的场景。 函数定义简化 在机器学习中，列表推导式和简化函数定义可快速实现数据处理和评估指标的自定义，让实验迭代更高效，减少代码量。 机器学习中的应用 一行顶多行：推导式与函数

6. 环境与工具链 02

7. 推荐环境 推荐使用Anaconda+Jupyter Notebook，无需复杂配置，支持代码块运行和实时注释，适合边学边调数据，是机器学习实验的好帮手。 Anaconda+Jupyter一键起飞 界面演示 简单演示Anaconda和Jupyter Notebook的界面：新建Notebook、运行代码块（Shift+Enter）、添加Markdown注释（记录数据处理思路），帮助学员快速上手。

8. 导入语法与别名 Python常用库导入语法为import numpy as np、import pandas as pd，别名是行业通用的简化方式。这些库是机器学习的工具包，原生Python无法满足数值计算和数据处理的需求。 核心库导入与别名约定

9. 迷你数据集实战 03

10. 01 数据存储 用列表存储房价数据：area = [80, 100, 120]，price = [150, 200, 240]。列表简单易用，适合存储批量数据。 02 字典关联 用字典关联特征与标签：house_data = {"area": area, "bedroom": [2, 3, 3], "price": price}。字典的键值对结构让数据组织更清晰。 03 机器学习场景 在机器学习中，列表和字典是常用的数据结构。列表用于存储批量数据，字典用于关联特征与标签，为后续数据处理和模型训练打下基础。 3样本房价数据结构

11. 自定义函数 定义calc_avg函数计算平均面积：def calc_avg(x): return sum(x)/len(x)。自定义函数让数据处理更灵活，适配机器学习中的各种计算需求。 列表推导式 使用列表推导式计算每平米单价：[p/a for p,a in zip(price, area)]。这种写法简洁高效，适用于机器学习中的特征衍生和数据转换。 自定义函数与列表推导

12. 输出与过渡 通过print(f"平均面积：{calc_avg(area)} ㎡")格式化输出结果。当数据量增大时，基础语法的局限性显现，引出下一课时更高效工具的必要性。 结果输出与思维过渡

13. 语法与场景映射 04

14. 列表特性 列表支持动态扩容、切片操作和异构元素，适合存储批量样本。例如，通过切片可快速截取数据子集，适用于机器学习中的数据划分。 机器学习应用 在机器学习中，列表常用于存储特征列和目标列。通过列表推导式可快速实现特征缩放和缺失值填充，提高数据预处理效率。 列表→批量样本存储

15. 字典特性 字典以键值对形式存储数据，键名可读性强，访问速度快。例如，通过house_data["area"]可直接获取面积数据。 01 机器学习应用 在机器学习中，字典用于关联特征与标签，天然对应监督学习的X与y。通过键名访问数据，让数据处理更直观。 灵活性 字典在小型实验、配置超参数和记录评估结果时非常灵活，适合快速迭代和验证机器学习模型。 字典→特征与标签映射 02 03

16. 函数角色 函数在机器学习中用于自定义评估指标、特征变换和数据清洗。例如，calc_avg函数计算平均值，列表推导式实现特征衍生，让实验更高效。 函数→评估与变换

17. 收束与预告 05

18. 01 回顾 回顾本课时内容：用列表存储数据、用字典关联特征与标签、用函数进行计算和变换，为机器学习实验打下基础。 从3样本到1000样本的跃迁 02 规模差异 对比3样本与1000样本的规模差异，基础语法在性能和可读性上存在瓶颈，无法满足大规模数据处理需求。 03 下一课时预告 引出下一课时内容：NumPy和Pandas等高效工具，将帮助学员更好地处理大规模数据，提升机器学习实验效率。 04 学习路径 鼓励学员带着已建立的Python思维，迎接更高效的工具，形成从简单到复杂、从基础到高级的学习路径。