python能干嘛

# 示例代码：Python能用来进行数据分析

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('example.csv')

# 查看数据的前几行
print(data.head())

# 计算描述性统计量
summary = data.describe()
print(summary)

# 示例代码：Python能用来进行Web开发

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run()

# 示例代码：Python能用来进行自动化脚本编写

import os

# 获取当前目录下的所有文件名
files = os.listdir('.')
print(files)

# 示例代码：Python能用来进行机器学习

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建KNN分类器并训练
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
predictions = knn.predict(X_test)
print(predictions)

# 示例代码：Python能用来进行图形界面开发

import tkinter as tk

# 创建主窗口
root = tk.Tk()
root.title("My First GUI")

# 添加一个标签
label = tk.Label(root, text="Hello, Tkinter!")
label.pack()

# 运行应用程序
root.mainloop()

解释说明：

1. 数据分析：

   • 使用 pandas 库读取 CSV 文件并进行基本的数据操作，如查看前几行数据和计算描述性统计量。

2. Web 开发：

   • 使用 Flask 框架创建一个简单的 Web 应用程序，访问根路径时返回 "Hello, World!"。

3. 自动化脚本：

   • 使用 os 模块列出当前目录下的所有文件名，展示 Python 在自动化任务中的应用。

4. 机器学习：

   • 使用 scikit-learn 库加载鸢尾花数据集，并使用 KNN 分类器进行训练和预测。

5. 图形界面开发：

   • 使用 tkinter 库创建一个简单的图形用户界面 (GUI) 应用程序，包含一个标签和一个主窗口。

这些示例展示了 Python 在不同领域的广泛应用。