Python代码典例：涵盖数据处理、算法、Web开发等领域的实用示例26

Python以其简洁易读的语法和丰富的库而闻名，成为数据科学、机器学习、Web开发等领域的热门选择。本文将提供一系列Python代码典例，涵盖不同应用场景，帮助读者快速掌握Python的实际应用技巧。每个典例都包含代码、注释和运行结果，便于理解和复制。

一、 数据处理与分析

Python强大的数据处理能力主要得益于NumPy和Pandas库。以下典例展示了这两个库的基本用法。

典例1：使用NumPy进行数组操作```python
import numpy as np
# 创建一个NumPy数组
arr = ([1, 2, 3, 4, 5])
# 计算数组的平均值
mean = (arr)
print(f"数组的平均值: {mean}")
# 计算数组的标准差
std = (arr)
print(f"数组的标准差: {std}")
# 数组的形状修改
arr2 = (5,1)
print(f"修改形状后的数组:{arr2}")
```

典例2：使用Pandas处理DataFrame```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 28],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = (data)
# 打印DataFrame
print(df)
# 筛选年龄大于28的数据
filtered_df = df[df['Age'] > 28]
print(f"年龄大于28的数据:{filtered_df}")
# 计算年龄的平均值
average_age = df['Age'].mean()
print(f"平均年龄: {average_age}")
```

二、 算法与数据结构

Python内置的数据结构和丰富的算法库使得实现各种算法变得简单高效。

典例3：冒泡排序```python
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
for j in range(0, n-i-1):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
return arr
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
sorted_arr = bubble_sort(arr)
print(f"排序后的数组: {sorted_arr}")
```

典例4：二分查找```python
def binary_search(arr, target):
low = 0
high = len(arr) - 1
while low

2025-05-09

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