的语法和逻辑。
Pydas、Matplotlib等。
3. 掌握数据结构和算法
进行数据科学和机器学习时,你需要掌握一些基础的数据结构和算法。例如,你需要了解列表、元组、字典等数据结构,以及二分查找、排序、递归等算法。这些内容可以帮助你更好地处理和分析数据,提高编程效率。
的包管理器pip。
5. 学习调试和测试技巧
的调试器和测试框架,以便快速定位和解决问题。此外,你还需要学习如何编写测试用例和单元测试,以确保代码的正确性和可靠性。
进行数据科学、机器学习等领域的工作。
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的语法和逻辑。
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3. 掌握数据结构和算法
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