Python数据科学核心API详解目录深入研究机器学习，感觉与以往的数学建模有相似之处，包括回归、分类、聚类等方面，同时强调对结果的可视化。不同之处在于，采用了Python语言替代了MATLAB。为了更好地应用数据科学中的关键包，本文将详细介绍相关的API。这样做的目的有两个，一是为了避免频繁查阅官方文档，另一是希望读者能更熟练地运用pandas和numpy等包的API，这对于机器学习以外的数据处理任务同样十分便捷。比如，从Elasticsearch中提取数据并导出，直接运用pandas的DataFrame.to_csv即可完成。在使用本文介绍的API之前，需要满足一些前提条件。本文主要使用的包包括numpy、pandas和matplotlib.pyplot，以下是它们的简写形式：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas pd这三个包的官方API链接如下。如需查看详细的关键字说明，请参阅官方文档：Python3 API zip()：zip()函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。该函数的设计旨在优化内存使用。如果只有一个参数，建议直接使用元