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怎么用python写程序？
1、安装编译器，将工具双击打开，按照默认方式安装即可，安装完成后再开始程序中找到IDLE快捷方式，打开，可以新建一个窗口，保存为py的文件格式。
2、如果要执行该文件，应该点击菜单Run下的RunModuleF5按钮即可。
3、如果要调试，应该仔细的查看命令行回馈回来的信息，注意出错的位置，通过Alt加G命令迅速转到出错位置，仔细检出并改正。
Python简写叫py,C语言简写是什么?
C语言的简写就是C，已经非常简单了。
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。
是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
C语言是一门面向过程的、抽象化的通用程序设计语言，广泛应用于底层开发。C语言能以简易的方式编译、处理低级存储器。C语言是仅产生少量的机器语言以及不需要任何运行环境支持便能运行的高效率程序设计语言。
python中程序简写
def histogram(s):
d = {}
for c in s:
d[c] = d.get(c,0)+1
return d
Python程序编写
#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
dataFile = open('filename', 'r')
lines = datafile.readlines()
dataFile.close()
outputFile = open('output.txt', 'r')
for line in lines:
if line.count('◇'):
outputFile.write('888'+line[:-1]+'555\n')
outputFile.close()
#缩进似乎无法显示，清自己添加
python中的>>>是什么意思
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断
更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
在命令行的shell提示符下键入python，启动解释器。现在输入print 'Hello World'，然后按Enter键。你应该可以看到输出的单词Hello
World。
Windows用户，只要正确的设置了PATH变量，可以从命令行启动解释器。或者可以选择使用IDLE程序。IDLE是集成开
发环境的缩写。点击开始-程序-Python 2.3-IDLE(Python GUI)。Linux用户也可以使用IDLE。
注意，是你键入Python语句的提示符。
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python有哪些库
Python中6个最重要的库：
第一、NumPy
NumPy是Numerical
Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：
①快速、高效的多维数组对象ndarray
②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数
③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具
④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成
除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。
第二、pandas
pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。
pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。
第三、matplotlib
matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D.
Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。
对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。
第四、IPython
IPython项目开始于2001年，由Fernando
Pérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。
尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。
第五、SciPy
SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：
①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器
②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解
③scipy.optimize函数优化器和求根算法
④scipy.signal信号处理工具
⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器
SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。
第六、scikit-learn
scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：
①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等
②回归：Lasso、岭回归等
③聚类：K-means、谱聚类等
④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等
⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵
⑥预处理：特征提取、正态化
scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。
