完整Python代码

完整的Python代码通常包括以下几个基本组成部分：

# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取数据（假设是CSV文件）
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 数据预处理（如果需要清洗、缺失值填充等）
if 'column_name' in data.isnull().sum():
    data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)

# 特征工程（如计算数学性质）
mean_values = data.mean()
variance_values = data.var()

# 可视化
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(data['column_of_interest'], 'o', label='Original Data')
plt.plot(mean_values, 'r-', label='Mean')
plt.legend()
plt.title('Feature Distribution and Mean')
plt.show()

# 如果有分类任务，可能会进行编码或划分特征
X = data.drop('target_column', axis=1)
y = data['target_column']

# 划分数据集（训练集和测试集）
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 模型训练
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估结果
predictions = model.predict(X_test)
accuracy = model.score(X_test, y_test)

# 输出结果
print("Model accuracy:", accuracy)

# 相关问题--
1. Python代码的基本结构有哪些模块？
2. 数据预处理阶段一般会做哪些操作？
3. 在机器学习项目中，如何确保代码的复用性和可维护性？

这段代码示例展示了从数据加载到模型评估的一般流程，实际应用中可能根据具体需求调整。