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Python 已经成为数据科学家的必选语言，从数据处理到机器学习，它几乎无所不能。本文将探讨一些Python特性，这些特性不仅能帮助你编写更高效、更易读、更易维护的代码，还特别适合数据科学的需求，使你的代码简洁且优雅。 一：推导式（Comprehensions） Python中的推导式是机器学习和数据科学任务中的一个有用工具，因为它们可以用简洁且易读的方式创建复杂的数据结构。 列表推导式可以用来生成数据列表，例如，从一系列数字中创建平方值列表。嵌套列表推导式可以用来展平多维数组，这是数据科学中常见的预处理任务。 _list = [x**2 for x in range(1, 11)] matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] flat_list = [num for row in matrix for num in row] print (_list) print (flat_list) 字典和集合推导式分别用于创建数据的字典和集合。例如，字典推导式可以用来创建一个包
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