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Python是一种高级编程语言，目前在理工类应用领域广泛应用。Python具有丰富的库和开发工具，可以轻松处理数据、图像和机器学习等方面的问题，下面介绍一些Python在理工类应用中的应用。

1. 数据处理

import pandas as pddata = pd.read_csv('data.csv')#读入数据文件mean = data.mean()#计算均值std = data.std()#计算标准差

上述代码使用Pandas库读入CSV格式的数据文件，并计算了该数据文件的均值和标准差。Pandas提供了很多工具，使得数据处理变得非常容易。

2. 图像处理

from PIL import Imageim = Image.open("image.jpg")#打开图片文件im.show()#显示图片gray_im = im.convert('L')#将彩色图片变为灰度图片gray_im.save('gray_image.jpg')#保存灰度图片

Pillow库是Python中一个常用的图像处理库，上述代码使用该库打开一张图片文件，并将该图片变为灰度图片，最后保存该灰度图片。Pillow同样提供了很多强大的功能，可以很好地完成图像处理问题。

3. 机器学习

from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier#导入必要的库和算法iris = load_iris()X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)#将数据集分成训练集和测试集knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)knn.fit(X_train, y_train)#使用KNN算法建立分类器accuracy = knn.score(X_test, y_test)#计算分类器准确度

Scikit-learn库是Python中非常流行的机器学习库，在上述代码中，我们使用该库实现了基于KNN算法的分类器。我们还将数据集分成训练集和测试集，并计算了该分类器的准确度。Scikit-learn提供了很多常用的机器学习算法和工具，使得机器学习变得简单易用。

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