python
python的基本规则?
一、python的基本规则?
Python语言规则
1、缩进统一,4个空格或tab,建议4个空格。
2、标识符的第一个字符必须是字母表中的字母(大写或小写)或者一个下划线('_')标识符名称的其他部分可以有字母(大写或小写),下划线('_')或数字(0-9)组成。
3、标识符名称是对大小写敏感的。
例如,myname和myName不是一个标识符。
4、Python注释#号为单行注释
python的多行注释三个单引号或三个双引号 '''要注释的内容''' 和 """要注释的内容"""
二、python参数传递规则?
Python参数传递规则如下:
不可变对象(数字、字符串、元组)作为函数参数传递时,相当于传递了对象的值,函数内部对该参数进行修改不会影响原对象。
可变对象(列表、字典、集合)作为函数参数传递时,相当于传递了对象的引用,函数内部对该参数进行修改会影响原对象。
函数参数默认值在函数定义时就已经确定,不会随着函数调用而改变。
位置参数必须按照函数定义的顺序传递,关键字参数可以任意顺序传递。
位置参数和关键字参数可以混合使用,但是位置参数必须放在关键字参数前面。
可以使用*args和**kwargs来处理可变数量的参数。其中,*args表示接收任意数量的位置参数,**kwargs表示接收任意数量的关键字参数。
如果函数需要修改全局变量,需要使用global关键字来声明
三、Python函数命名规则?
Python 变量命名规则
模块名 & 包名
纯小写字母,单词之间用 _ 分割
类名
首字母大写,不用 _ 分割
全局变量名(类似于 Java 中的 static 变量)
纯大写,单词之间用 _ 分割
普通变量
纯小写字母,_ 分割
私有实例变量(外部访问会报错)
以 __ (两个下划线)开头,其余和普通变量保持一致
专有变量
__ 开头 __ 结尾,一般为 python 的自有变量,不要以这种方式命名
普通函数
和普通变量保持一致
私有函数
以 __ (两个下划线)开头,其余和普通函数保持一致
文件名
全小写,可使用下划线
包名
简短的、小写的名字,如果下划线可以改善可读性,也可以加入下划线
模块名
与包的规范相同
类名
首字母大写,内部类可以用额外的下划线
函数名
全部小写、用下划线隔开增加可读性
四、python赋值语句规则?
1、赋值号(=)的右边是变量值、对象属性的值、表达式的值、计算式的值、函数值等等,不能是变量或对象。
2、赋值语句是由赋值表达式再加上分号构成的表达式语句。其一般形式为:变量=表达式;赋值语句的功能和特点都与赋值表达式相同。它是程序中使用最多的语句之一。
3、在赋值语句的使用中需要注意以下几点:由于在赋值符“=”右边的表达式也可以又是一个赋值表达式,因此,下述形式变量=(变量=表达式);是成立的,从而形成嵌套的情形。其展开之后的一般形式为:变量=变量=…=表达式;例如:a=b=c=d=e=5;按照赋值运算符的右接合性,因此实际上等效于:e=5;d=e;c=d;b=c;a=b;。
五、python空行添加规则?
在Python中,空行并不会被解释器解释为语句,而是被用来组织代码和提高代码可读性的。通常情况下,空行可以在以下几种情况下使用:
1. 在不同的函数或类定义之间添加空行,以突出不同部分之间的区别。
2. 在函数或类定义内部,使用空行来隔开不同的代码块,提高代码的可读性。
3. 在控制结构(如if语句、while循环等)的内部,使用空行来分隔不同的语句块。
4. 在文件的起始处和结束处留出空行,以方便文件的阅读和编辑。
Python中的代码块是通过缩进来定义的,因此,如果没有适当的使用空行,代码就会看起来非常混乱,难以阅读。因此,建议在编写Python代码时遵循一些基本的空行添加规则,以提高代码的可读
六、python声明字典的规则?
形式为dict a={key:value,...}这种形式。
七、python函数的命名规则?
1.模块名一般使用全部小写 如 myphone
2.类名第一个字母大写,如果有多个单词,每一个单词的第一个字母大写如 : MyPhone
3.函数名 : 小写, 如果有多个单词用下划线隔开 如 my_phone
4.常量名字一般全大写 : MYPHONE
5.对于可变的且可以通过导入自由访问的全局变量,如果它们需要被保护,那么应该使用下划线加小写字母变成私有变量。
八、python莺尾花数据集
Python莺尾花数据集
在机器学习和数据科学领域,数据集的选择是非常重要的一环。一个好的数据集不仅能够帮助我们进行模型训练和预测,还能够在理论上提供基础,并在实践中验证各种算法的有效性。说到经典的数据集,Python莺尾花数据集无疑是一个备受推崇的范例。
什么是莺尾花数据集?
莺尾花数据集(Iris Dataset)是一种常用的学术数据集,由英国统计学家、植物学家罗纳德·费舍尔于1936年提出,并在其论文《莺尾花的分类》(The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems)中进行了详细描述。
这个数据集包含了3种不同种类的莺尾花(山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾)每种花的特征参数,共计150个样本。它的特征包括花萼长度(Sepal Length)、花萼宽度(Sepal Width)、花瓣长度(Petal Length)和花瓣宽度(Petal Width)。莺尾花数据集可以说是模式识别和分类问题的经典案例,因为它很好地展示了如何根据这些特征来进行花卉分类。
为什么莺尾花数据集如此受欢迎?
莺尾花数据集在机器学习和数据科学领域非常受欢迎,这是有其原因的。
- 1. 数据集简单易懂:莺尾花数据集由于特征参数较为简单,易于理解和解释。这使得初学者可以很好地使用它来入门机器学习算法。
- 2. 数据集丰富:莺尾花数据集包含了多个样本和多个特征参数,使得它在训练模型和评估算法时更有说服力。
- 3. 数据集广泛应用:莺尾花数据集已经被广泛地应用于机器学习和数据科学的教学和研究中。许多经典的机器学习算法都以莺尾花数据集为基础进行实验和验证。
如何使用莺尾花数据集?
使用莺尾花数据集非常简单,你可以通过导入相应的Python库来获取该数据集。
import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) df['target'] = iris.target print(df.head())通过上述代码,我们可以将莺尾花数据集加载到Pandas的DataFrame中,并将相应的特征参数和目标变量进行展示。这样我们就可以针对不同的机器学习算法进行数据预处理和特征工程,并训练模型进行分类或回归任务。
莺尾花数据集的应用举例
莺尾花数据集作为一个经典的样本数据集,在机器学习和数据科学中有广泛的应用。
- 1. 分类算法:莺尾花数据集可以用于训练和评估各种分类算法,如K近邻、决策树、支持向量机(SVM)等。
- 2. 特征选择:通过对莺尾花数据集进行特征选择和特征工程的实验,可以帮助我们了解不同特征对机器学习算法的影响。
- 3. 可视化分析:通过数据可视化的方式,我们可以更直观地展示莺尾花数据集的特征分布和类别间的关系。
总而言之,Python莺尾花数据集作为一个简单且实用的范例,在机器学习和数据科学的学习、教学和研究中都起着重要的作用。无论你是初学者还是专业人士,这个数据集都是一个值得探索的资源。
希望通过本文的介绍,你对Python莺尾花数据集有了更深入的了解,并能够将其应用到机器学习和数据科学的实践中。请记住,在使用数据集时,要随时保持严谨的态度并根据实际问题进行合理的数据处理和分析。
感谢阅读!
九、python非法语句的规则?
四大基本语法: 1、变量命名规则:允许使用英文、数字以及下划线(_),但不能以数字开头,变量名称区分大小写 单前导下划线 _var: 以单个下划线开头的变量或方法仅供内部使用,不能通过导入模块,进行调用 单末尾下划线 var_:变量命名不能命名成特殊关键字相同,如果要设定的变量名同关键字,可在变量名后加_,避免冲突 双前导下划线 __var:双下划线前缀会导致Python解释器重写属性名称,以避免子类中的命名冲突 双前导下和双末尾下划线 __var__:不会应用名称修饰,变量不会被Python解释器修改 2、缩进原则:其他程序设计语言(Java、C)采用大括号“{}”分隔代码块不同,Python用代码缩进和冒号(:)来区分代码块之间的层次 3、特殊关键字:关键字keyword是编程语言中规定具有特殊用途的单词,在编程中不能使用和关键字相同的标识符、函数名、类名、属性名、方法名。关键字查看方法: import keyword print(keyword.kwlist) 4、特殊运算符:Python运算符包括算术运算符、比较运算符、逻辑运算符、赋值运算符以及位运算符
十、python文件名命名规则?
Python定义变量来命名文件的名称,案例方法代码如下: //以str1变量命名文件名 //错误方法:不能用引号把变量引用 output=open("str1.txt",'w') //结果为str1.txt,故该方法错误 //正确方法:用+号连接符连接后缀名 ouput=open(str1+".txt",'w') //用引号括起来表示的是字符串常量,不在引号中才表示变量 //注:如果是在windows下运行,变量str1中不能有在文件名中不能出现的特殊字符
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