大连理工大学《数据挖掘》20秋在线作业1答案.pdf

数据挖掘是信息技术领域中一个重要的学科，涉及到统计分析、机器学习和数据库技术等多个方面。大连理工大学的《数据挖掘》课程20秋季学期的在线作业1主要涵盖了基础的Python编程知识，这是数据挖掘常用的一种编程语言。以下是根据题目内容解析的一些知识点： 1. Python语言特性： - Python是一种解释性语言，意味着它的代码不需要预先编译即可运行。 - Python是跨平台的，可以在多种操作系统上运行，如Windows、Linux和Mac OS等。 - Python是脚本语言，适合快速开发和编写自动化任务。 - Python是开源语言，拥有广泛的社区支持和丰富的库资源。 2. Python程序结构与语法： - Python代码块使用缩进来表示层次结构，例如在多分支结构中，冒号和缩进用于标记代码块的归属。 - 变量命名规则：变量名应由字母、数字和下划线组成，不能以数字开头，且不能是Python的关键字或保留字。 - 变量命名非法的例子包括以数字开头（如`2018python`）或使用保留字（如`list`作为变量名）。 3. Python数据类型与操作： - Python有多种数据类型，包括字符串、数字、列表、元组、字典等。其中，列表和元组是序列类型，而字典是映射类型。 - 列表是可变的，可以通过索引访问和修改其元素，但不能使用`add()`方法添加元素，应使用`append()`。 - 元组是不可变的，可以作为字典的键，但不能作为字典的值，因为字典的键必须是不可变的。 - 集合是无序的、不重复的元素集合，它可以包含其他数据类型，如数字、字符串、甚至其他集合。 - 字典是键值对的集合，键是唯一的，可以用来快速查找和存取对应的值。 4. Python内置函数： - `round()`函数用于四舍五入，例如`round(3.1415923, 4)`返回`3.1416`。 5. 数据结构的遍历： - 可以使用for循环遍历字符串、元组和字典，但不能直接遍历数字类型，因为数字不是可迭代的。 6. 函数的使用： - 定义函数的主要目的是提高代码的重用性和模块化，而不是为了执行速度更快。 这些知识点构成了Python编程的基础，并且对于进行数据挖掘工作至关重要，因为数据预处理、模型构建和结果解释通常都需要用到Python的这些特性。理解并掌握这些基础知识，将有助于学生在后续的数据挖掘课程中更有效地应用Python进行数据分析。