1、使用turtle 库绘制轮廓颜色为红色(red)、填充颜色为粉红色(pink)的心形图形,效果如下图所示。阅读程序框架,补充横线处代码。
from turtle import *
color('red', ____①____)
(____②____)
left(135)
fd(100)
right(180)
circle(50, –180)
left(90)
circle(50, –180)
right(180)
fd(100)
end_fill()
hideturtle()
done()
输出
参考代码:
from turtle import *
color('red','pink')
begin_fill()
left(135)
fd(100)
right(180)
circle(50,-180)
left(90)
circle(50,-180)
right(180)
fd(100)
end_fill()
hideturtle()
done()
2、使用turtle 库绘制红色五角星图形,效果如下图所示。阅读程序框架,补充横线处代码。(____①____)
setup(400,400)
penup()
goto(–100,50)
pendown()
color("red")
begin_fill()
for i in range(5):
forward(200)
(____②____)
end_fill()
hideturtle()
done()
输出
参考代码:
from turtle import *
setup(400,400)
penup()
goto(-100,50)
pendown()
color("red")
begin_fill()
for i in range(5):
forward(200)
right(144)
end_fill()
hideturtle()
done()
3、使用turtle 库绘制正方形螺旋线,效果如下图所示。阅读程序框架,补充横线处代码。import turtle
n = 10
for i in range(1,10,1):
for j in [90,180,–90,0]:
turtle、seth (____①____)
turtle、fd(____②____)
n += 5
输出
参考代码:
import turtle
n = 10
for i in range(1,10,1):
for j in [90,180,-90,0]:
turtle、seth(j)
turtle、fd(n)
n += 5
4、使用turtle 库绘制简单城市剪影图形,效果如下图所示。阅读程序框架,补充横线处代码。
import turtle
turtle、setup(800,300)
turtle、penup()
turtle、fd(–350)
turtle、pendown()
def DrawLine(____①____)
for angle in [0,90,–90,–90,90]:
turtle、left(angle)
turtle、fd(size)
for i in [20,30,40,50,40,30,20]:
(____②____)
turtle、hideturtle()
turtle、done()
输出
参考代码:
import turtle
turtle、setup(800,300)
turtle、penup()
turtle、fd(-350)
Python实例应用 她——一种最初由Guido van Rossum开发的开源(Open Source)的脚本语言。 Python已经有10年的历史了，在国外十分盛行。 Google搜索引擎的脚本，现在流行的BT(Bite Torrnet)，还有著名的应用服务器Zope都是用Python编写的。但在国内的使用还不是很多。她十分有自己的特色。语法简洁，但功能强大，可以跨平台使用，在Linux、Windows和Mac上都有很好支持。她的设计很出色。 这里有两个Python的使用例子，都是对磁盘文件的操作，以次来看看Python 的特色。以下的程序是在 Windows平台上完成的。在Windows上安装Python十分方便，到Python的官方站点(https://www.doczj.com/doc/605279533.html,)可以免费下载 Windows平台上的二进制安装包后直接安装就可以了，安装程序会完成所有的配置，不用象Java 一样要自己设置环境变量。 情景一： 在文件夹里有六十多个RM格式的视频文件，我现在需要把它们的文件名都提取出来，并去掉文件的扩展名，以便放到需要的网页里。 应该有什么软件可以完成这个简单的要求，可是一时间到哪里去找这样一个符合要求的软件呢？总不能手工完成把。在Linux上用强大的shell脚本应该也可以完成，可是使用Windows的朋友呢？其实象这样一个简单任务用Python这个强大脚本语言只要几条语句就可以搞定了。个大家知道，要完成这样一个任务根本不用动用C/C++或Java这样的大家伙。 好来看看Python的身手，用自己喜欢的文本编辑器或者直接使用安装包自带的IDE都可以： # --- picknames.py --- import os filenames=os.listdir(os.getcwd()) for name in filenames: filenames[filenames.index(name)]=name[:-3] out=open('names.txt','w') for name in filenames: out.write(name+'\n') out.close() 句字不多，一句句看。
《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结 构数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index，有点像字典，用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])
#print obj['a'] #也就是说，可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.doczj.com/doc/605279533.html, = 's1' https://www.doczj.com/doc/605279533.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析
o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
Python的应用领域有哪些？ Python是一门简单、易学并且很有前途的编程语言，很多人都对Python感兴趣，但是当学完Python基础用法之后，又会产生迷茫，尤其是自学的人员，不知道接下来的Python学习方向，以及学完之后能干些什么？以下是Python十大应用领域！ 1. WEB开发 Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。 2. 网络编程 网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。 3. 爬虫开发 在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。 4. 云计算开发 Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python 的技能。
5. 人工智能 MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI 时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。 6. 自动化运维 Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。 7. 金融分析 金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。 8. 科学运算 Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python 进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。 9. 游戏开发 在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。 10. 桌面软件 Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！
第十三课人生苦短我用Python语法简单才会越来越被编程界欢迎初始函数 1.1 函数的作用 ;1.2函数的组成 1.3定义和调用函数 函数的进阶使用 2.1函数类型 2.2返回多个值 多函数协作 3.1变量作用域 3.2函数嵌 /\e这两节课的主要内容是带大家探究“熟悉的陌生人”——函数。之所以这么说，是因 为我们之前已经接触过Python函数，但是对它没有系统地了解过。这节课，我们一起经营KFC，在我们KFC门店里通过运用函数解决我们的问题。首先在学习具体知识前，我向大家简 要的介绍下函数的作用，知道函数是做什么用的？ 1 函数的作用 人生苦短，我用Python”，正因为Python语法简单，才会越来越被编程界欢迎。换言之，我们编程，更应该避免重复性代码。前面学习的循环是减少代码重复的一种手段，那么接下来要学习的函数也是减少重复性代码的另一种手段。它的定义是：
什么意思呢？我们之前写的代码只能执行一次，但是函数中的代码可以使用多次。通俗来讲，函数就如同一个包裹，每个包裹都有一个功能，无论你在哪儿，只要你需要包裹，就把它拿过去用；你需要什么样功能的包裹，就用什么样的包裹；你需要使用多少次包裹，就使用多少次。这就是函数，在之后的旅程中，你会越来越体会到函数的妙用。讲了这么多了，先看一下函数长什么样子？ 1.2函数的组成 先不着急看Python的函数，先来个数学函数，那些年，我们错过的函数。数学函数y = 6*x +9 ， x是自变量，6*x+9是执行过程，y是因变量，自变量x决定了因变量y得值。那么，你可以将y = 6*x +9看作成3部分 在Python中，我们遇到很多函数，有负责输入数据的函数，有负责数据处理的函数，有负责数据输出的函数。 以上就是我们见过的Python的函数，这些函数是Python自带的函数，我们不需要管这些函数怎么来的，就负责用就好了，这些函数也叫内置函数。你会发现，上面这些函数，都有括号（），里面存放我们需要传给函数的数据，在Python江湖中，这种数据称为【函数的参数】。【参数】指的是函数要接受、处理的数据，其实就是一个变量。
用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：
Python学习之Python应用领域介绍（一） 最近Python这个词可是在我们的生活里火了，无论是朋友圈还是身边的人，几乎所有人都知道Python，那Python到底有多大魅力呢，今天我们就从Python的一方面来分析，就是Python的应用领域有哪些。 下面就让我们一起来看看它的强大功能： Python（派森），它是一个简单的、解释型的、交互式的、可移植的、面向对象的超高级语言。这就是对Python语言的最简单的描述。 Python有一个交互式的开发环境，因为Python是解释运行，这大大节省了每次编译的时间。Python语法简单，且内置有几种高级数据结构，如字典、列表等，使得使用起来特别简单，程序员一个下午就可学会，一般人员一周内也可掌握。Python具有大部分面向对象语言的特征，可完全进行面向对象编程。它可以在MS-DOS、Windows、Windows NT、Linux、Soloris、Amiga、BeOS、OS/2、VMS、QNX等多种OS上运行。
编程语言 Python语言可以用来作为批处理语言，写一些简单工具，处理些数据，作为其他软件的接口调试等。Python语言可以用来作为函数语言，进行人工智能程序的开发，具有Lisp语言的大部分功能。Python语言可以用来作为过程语言，进行我们常见的应用程序开发，可以和VB等语言一样应用。Python 语言可以用来作为面向对象语言，具有大部分面向对象语言的特征，常作为大型应用软件的原型开发，再用C++改写，有些直接用Python来开发。 数据库 Python在数据库方面也很优秀，可以和多种数据库进行连接，进行数据处理，从商业型的数据库到开放源码的数据库都提供支持。例如：Oracle,Ms SQL Server等等。有多种接口可以与数据库进行连接，至少包括ODBC。有许多公司采用着Python＋MySql的架构。因此，掌握了Python使你可以充分利用面向对象的特点，在数据库处理方面如虎添翼。
1.使用turtle 库绘制轮廓颜色为红色（red）、填充颜色为粉红色（pink）的心形图形，效果如下图所示。阅读程序框架，补充横线处代码。 from turtle import * color('red', ____①____) (____②____) left(135) fd(100) right(180) circle(50, –180) left(90) circle(50, –180) right(180) fd(100) end_fill() hideturtle() done() 输出 参考代码： from turtle import *
color('red','pink') begin_fill() left(135) fd(100) right(180) circle(50,-180) left(90) circle(50,-180) right(180) fd(100) end_fill() hideturtle() done() 2.使用turtle 库绘制红色五角星图形，效果如下图所示。阅读程序框架，补充横线处代码。(____①____) setup(400,400) penup() goto(–100,50) pendown() color("red") begin_fill() for i in range(5): forward(200) (____②____) end_fill()
hideturtle() done() 输出 参考代码： from turtle import * setup(400,400) penup() goto(-100,50) pendown() color("red") begin_fill() for i in range(5): forward(200) right(144) end_fill() hideturtle() done() 3. 使用turtle 库绘制正方形螺旋线，效果如下图所示。阅读程序框架，补充横线处代码。import turtle n = 10
1.使用 turtle 库绘制轮廓颜色为红色（red）、填充颜色为粉红色（pink）的心形图形，效果如下图所示。阅读程序框架，补充横线处代码。 from turtle import * color('red', ____①____) (____②____) left(135) fd(100) right(180) circle(50, –180) left(90) circle(50, –180) right(180) fd(100) end_fill() hideturtle() done() 输出 参考代码： from turtle import * color('red','pink') begin_fill() left(135) fd(100) right(180) circle(50,-180) left(90) circle(50,-180) right(180) fd(100) end_fill() hideturtle() done() 2.使用 turtle 库绘制红色五角星图形，效果如下图所示。阅读程序框架，补充横线处代码。(____①____)
setup(400,400) penup() goto(–100,50) pendown() color("red") begin_fill() for i in range(5): forward(200) (____②____) end_fill() hideturtle() done() 输出 参考代码： from turtle import * setup(400,400) penup() goto(-100,50) pendown() color("red") begin_fill() for i in range(5): forward(200) right(144) end_fill() hideturtle() done() 3. 使用 turtle 库绘制正方形螺旋线，效果如下图所示。阅读程序框架，补充横线处代码。 import turtle n = 10 for i in range(1,10,1): for j in [90,180,–90,0]: (____①____) (____②____) n += 5
计算机病毒 实验报告 姓名：郭莎莎学号： 201306043023 培养类型：技术类年级： 2013级 专业：信息安全所属学院：计算机学院 指导教员：龙军职称：教授 实验室：实验日期： 2016.7.3 国防科学技术大学训练部制
《本科实验报告》填写说明 1．学员完成人才培养方案和课程标准要所要求的每个实验后，均须提交实验报告。 2．实验报告封面必须打印，报告内容可以手写或打印。 3．实验报告内容编排及打印应符合以下要求： （1）采用A4（21cm×29.7cm）白色复印纸，单面黑字打印。上下左右各侧的页边距均为3cm；缺省文档网格：字号为小4号，中文为宋体，英文和阿拉伯数字为Times New Roman，每页30行，每行36字；页脚距边界为2.5cm，页码置于页脚、居中，采用小5号阿拉伯数字从1开始连续编排，封面不编页码。 （2）报告正文最多可设四级标题，字体均为黑体，第一级标题字号为3号，其余各级标题为4号；标题序号第一级用“一、”、“二、”……，第二级用“（一）”、“（二）” ……，第三级用“1.”、“2.”……，第四级用“（1）”、“（2）” ……，分别按序连续编排。 （3）正文插图、表格中的文字字号均为5号。
实验题目 Python病毒功能实现 目录 一、实验目的 (4) 二、实验内容 (4) 三、实验原理 (4) （一）Linux病毒 (4) 1.Linux病毒的发展史 (4) 2.Linux平台下的病毒分类 (5) （二）文件型病毒 (6) 1.感染COM文件： (6) 2．感染EXE文件： (6) （三）python文件 (7) 四、实验所需软硬件 (8) 五、实验步骤 (8) （一）程序框架 (8) 1.传播感染模块 (8) 2.备份模块 (9) 3.触发和破坏模块 (9) （二）具体实现 (9) （三）结果截屏 (11) 六、实验结果与分析 (12) 七、思考与总结 (12)
实训：Python数据分析 〖实训目的〗 了解Python基本编程语法，掌握Python进行数据载入、预处理、分析和可视化的方法。 〖实训内容与步骤〗 1.在Python中导入数据 （1）读取CSV文件 CSV文件是由由逗号分割字段构成的数据记录型文件。我们可以方便地把 EXCEL中的电子表格存储为CSV文件。例如，我们有一份CSV 数据是英国近些年的降雨量统计数据，可以从以下网址找https://https://www.doczj.com/doc/605279533.html,/dataset/average-temperature-and-rainfall-england-and- source/3fea0f7b-5304-4f11-a809-159f4558e7da） 从EXCEL中看到的数据如下图2-53所示： 图2-53 读取CSV文件 如果这个文件被保存在以下位置： D:\data\uk_rain_2014.csv 我们可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_csv('d:\\data\\uk_rain_2014.csv', header=0) 这里需要注意的是，因为windows下用于分割目录的“\”符号在Python中被用于转义符（转义符就是用来输入特殊符号的引导符号，例如\n是回车,\r是换行等），因此“\”本身在Python语言中需要通过“\\”来输入。 以上两行程序就将这个csv文件导入成pandas中的一种类型为Dataframe的对象中，并给这个对象起名为df。
为了验证我们确实导入了这个数据文件，我们可以把df的内容打印出来：>>>print df Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \ 0 1980/81 1182 5408 292 1 1981/8 2 1098 5112 257 2 1982/8 3 1156 5701 330 3 1983/8 4 993 426 5 391 4 1984/8 5 1182 5364 217 5 1985/8 6 102 7 4991 304 6 1986/8 7 1151 5196 295 7 1987/88 1210 5572 343 8 1988/89 976 4330 309 9 1989/90 1130 4973 470 10 1990/91 1022 4418 305 11 1991/92 1151 4506 246 121992/93 1130 5246 308 （2）读取EXCEL文件 因为EXCEL文件本身可以方便地另存为CSV文件，所以把EXCEL文件导入Python的一种办法就是将EXCEL中的数据表另存为CSV文件，然后利用上一节的方法将CSV导入Python。 当然，Pandas也提供了直接读取EXCEL文件的方法。同样，如果相应的EXCEL 文件放在D:\data\uk_rain_2014.xlsx，我们同样可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel('d:\\data\\uk_rain_2014.xlsx') 同样，我们也可以把df的内容打印出来作为验证。 将数据导入Python之后，我们就可以对数据进行分析了。但在数据量很大的时候，我们往往需要从数据中提取和筛选出一部分数据来进行针对性的分析。 2.数据提取和筛选 仍然针对上面导入的英国天气数据，由于数据有很多行，我们希望只看到数据的前5行： >>> df.head(5) Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \
Python的特点 1. 简单 Python是一种代表简单思想的语言。 2. 易学 Python有极其简单的语法。 3. 免费、开源 Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。 4. 高层语言 使用Python编写程序时无需考虑如何管理程序使用的内存一类的底层细节。 5. 可移植性
Python已被移植到很多平台，这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、 BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、 Windows CE甚至还有PocketPC。 6. 解释性 可以直接从源代码运行。在计算机内部，python解释器把源代码转换为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言。 7. 面向对象 Python既支持面向过程编程也支持面向对象编程。 8. 可扩展性
部分程序可以使用其他语言编写，如c/c++。 9. 可嵌入型 可以把Python嵌入到c/c++程序中，从而提供脚本功能。 10. 丰富的库 Python标准库确实很庞大。它可以帮助你处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、 电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk 和其他与系统有关的操作。 ---------------分割线------------------------以下是Python的基本语法--------------------------------------------------------- 一、基本概念
python数据分析过程示例
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构
o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：
你为什么想搭建一个Web框架？我想有下面几个原因： 有一个新奇的想法，将会取代其他框架。 获得一些疯狂的街头信誉。 你的问题比较独特，现有的框架不适合。 你想成为一位更好的Web开发者，你对Web框架是如何运行的感到好奇。 我将集中精力在最后一点上。这篇文章旨在描述我从写一个小型的服务框架中学到了什么，我将解释框架的设计，以及如何一步一步，一个函数一个函数的实现这个框架的。关于此项目完整的代码可以点击此链接。 我希望我的行为可以鼓励大家去尝试因为真的非常有趣，我们可以从中学到很多关于web 应用程序是如何工作的知识，而且比我想象的要容易的多。 范围 框架的功能有：请求-响应周期、身份验证、数据库访问、模板的生成等。Web开发者使用框架，因为大多数Web应用程序共享大量的相同功能，并且没必要为每个项目都重新实现这些功能。 像Rails或Django这些较大的框架做了高层次的抽象并且功能完备。这些框架经历了很长时间来完成所有这些特性，因此，我们重点完成一个微型框架。开始写代码前，我先列一下这个微型框架的功能及一些限制。 功能： 可以处理GET和POST的HTTP请求。从该WIKI中你可以了解获得关于HTTP简介。 异步的（我喜欢Python3 asyncio这个模块）。 包含简单的路由逻辑，以及参数捕获。 像其他酷的微框架一样，提供简单的用户级API。 可以处理身份验证，因为学会会非常的酷（在第2部分介绍）。 限制：
仅完成HTTP/1.1协议的一小部分：不实现transfer-encoding, http-auth, content-encoding (gzip), persistant connections（持久连接）这些功能。 响应信息中无MIME-guessing，用户将不得不手动设置。 无WSGI-只是简单的TCP连接处理。 不支持数据库。 我决定用一个小的用例来使上面的需求更具体，同样可以演示这个框架的API： 用户应该能够定义几个异步函数返回字符串或响应对象，然后用表示路由的字符串与这些函数配对，最后通过一个函数调用（start_server）开始处理请求。 有了这些设计后，我需要编码来实现这些抽象： 一个可以接受TCP连接和进度的异步函数。
1、使用turtle 库绘制轮廓颜色为红色(red)、填充颜色为粉红色(pink)的心形图形,效果如下图所示。阅读程序框架,补充横线处代码。 from turtle import * color('red', ____①____) (____②____) left(135) fd(100) right(180) circle(50, –180) left(90) circle(50, –180) right(180) fd(100) end_fill() hideturtle() done() 输出 参考代码: from turtle import * color('red','pink') begin_fill() left(135) fd(100) right(180) circle(50,-180) left(90) circle(50,-180) right(180) fd(100) end_fill() hideturtle() done() 2、使用turtle 库绘制红色五角星图形,效果如下图所示。阅读程序框架,补充横线处代码。(____①____)
setup(400,400) penup() goto(–100,50) pendown() color("red") begin_fill() for i in range(5): forward(200) (____②____) end_fill() hideturtle() done() 输出 参考代码: from turtle import * setup(400,400) penup() goto(-100,50) pendown() color("red") begin_fill() for i in range(5): forward(200) right(144) end_fill() hideturtle() done() 3、使用turtle 库绘制正方形螺旋线,效果如下图所示。阅读程序框架,补充横线处代码。import turtle n = 10 for i in range(1,10,1): for j in [90,180,–90,0]: turtle、seth (____①____) turtle、fd(____②____) n += 5 输出
智慧树Python数据分析与数据可视化答案第一章单元测试 1、缩进对于Python程序至关重要。 A:错 B:对 正确答案:【对】 2、在Python 3.x中不能使用汉字作为变量名。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、下面哪些是正确的Python标准库对象导入语句？ A:from math import B:import math.sin as sin C:from math import sin D:import math. 正确答案:【from math import *; from math import sin】 4、Python支持面向对象程序设计。 A:对 B:错 正确答案:【对】
5、下面属于Python编程语言特点的有？ A:扩展库丰富 B:代码运行效率高 C:支持命令式编程 D:支持函数式编程 正确答案:【扩展库丰富; 支持命令式编程; 支持函数式编程】 第二章单元测试 1、已知列表x = [1, 2, 1, 2, 3, 1]，那么执行x.remove(1)之后，x的值为[2, 2, 3]。A:对 B:错 正确答案:【错】 2、已知列表x = [1, 2, 3]，那么执行y = x.reverse()之后，y的值为[3, 2, 1]。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。 A:错 B:对 正确答案:【对】 4、表达式3 > 5 and math.sin(0)的值为0。
B:错 正确答案:【错】 5、表达式4 < 5 == 5的值为True。 A:错 B:对 正确答案:【对】 第三章单元测试 1、生成器表达式的计算结果是一个元组。 A:错 B:对 正确答案:【错】 2、包含列表的元组可以作为字典的“键”。 A:错 B:对 正确答案:【错】 3、列表的rindex()方法返回指定元素在列表中最后一次出现的位置。A:对 B:错 正确答案:【错】 4、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。A:错
创作编号：BG7531400019813488897SX 创作者：别如克* Python入门教程超详细1小时学会Python 为什么使用Python 假设我们有这么一项任务:简单测试局域网中的电脑是否连通.这些电脑的ip 范围从192.168.0.101到192.168.0.200. 思路:用shell编程.(Linux通常是bash而Windows是批处理脚本).例如,在Windows上用ping ip 的命令依次测试各个机器并得到控制台输出.由于ping通的时候控制台文本通常是"Reply from ... " 而不通的时候文本是"time out ... " ,所以,在结果中进行字符串查找,即可知道该机器是否连通. 实现:Java代码如下: String cmd="cmd.exe ping "; String ipprefix="192.168.10."; int begin=101; int end=200; Process p=null; for(int i=begin;i nputStream())); while((line = reader.readLine()) != null) { //Handling line , may logs it. } reader.close(); p.destroy(); } 这段代码运行得很好,问题是为了运行这段代码,你还需要做一些额外的工作.这些额外的工作包括: 1.编写一个类文件 2.编写一个main方法 3.将之编译成字节代码 4.由于字节代码不能直接运行,你需要再写个小小的bat或者bash脚本来运行. 当然,用C/C++同样能完成这项工作.但C/C++不是跨平台语言.在这个足够简单的例子中也许看不出C/C++和Java实现的区别,但在一些更为复杂的场景,比如要将连通与否的信息记录到网络数据库.由于Linux和Windows的网络接口实现方式不同,你不得不写两个函数的版本.用Java就没有这样的顾虑. 同样的工作用Python实现如下: import subprocess cmd="cmd.exe" begin=101 end=200 while begin 实验三Python简单应用 一、实验目的 1）熟悉Python开发环境； 2）掌握简单程序的编写； 3）掌握Python命令行与程序运行方式。 二、实验内容 1）算法的描述工具； 2）排序算法应用； 3）Python程序的调试与运行。 三、预备知识 1.算法的描述工具 1）用自然语言描述算法； 2）用流程图描述算法； 3）用N-S图描述算法； 4）用伪代码描述算法 5）用计算机程序表述算法。 2.排序算法应用 1）选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。 2）赋值语句（=）； 3）输出语句print，可以用格式符控制输出样式，print“格式字符串”%(data1,data2,……)其中，%左边部分的“格式字符串”包含普通字符串和%开头的特殊字符序列，如%d表示输出十进制整数，“%f”表示浮点型型数据的输出等。 4）输入函数input()或raw_input()。 5）自定义函数def 6)最小数据的下标用变量index表达。 4.循环结构 1）for语句，基本格式： for控制变量in可遍历的表达式： 循环体 2）while语句 while表达式: 循环体 5.函数应用 自定义函数格式： def函数名(参数列表): 函数体 6.排序算法 def selSort(nums): n=len(nums) for index in range(n-1): k=index for i in range(index+1,n): if nums[i] 用一张示意图表示Python变量和赋值的重点： 例如下图代码，“=”的作用就是赋值，同时Python会自动识别数据类型:整型数据 整型数据 字符串数据 字符串数据 字典使用键-值（key-value）存储，无序，具有极快的查找速度。以上面的字典为例，想要快速知道周杰伦的年龄，就可以这么写： zidian['周杰伦'] >>>'40' dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的,也就是说，"章泽天"并非是在"刘强东"的后面。 DataFrame： DataFrame可以简单理解为Excel里的表格格式。导入pandas包后，字典和列表都可以转化为DataFrame，以上面的字典为例，转化为DataFrame是这样的： import pandas as pd df=pd.DataFrame.from_dict(zidian,orient='index',columns=['age'])#注意DataFrame的D和F是大写df=df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})#给姓名加上字段名 和excel一样，DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。 以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型，基础语法到此结束，接下来就可以着手写一些函数计算数据了。 2.从Python爬虫学循环函数 掌握了以上基本语法概念，我们就足以开始学习一些有趣的函数。我们以爬虫中绕不开的遍历url为例，讲讲大家最难理解的循环函数for的用法： A.for函数 for函数是一个常见的循环函数，先从简单代码理解for函数的用途： zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'} for key in zidian: print(key) >>> 刘强东 章泽天 周杰伦 昆凌 因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不是每次都一样。默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时#迭代key和value，可以用for k, v in d.items() 可以看到，字典里的人名被一一打印出来了。for 函数的作用就是用于遍历数据。掌握for函数，可以说是真正入门了Python函数。 B.爬虫和循环 for函数在书写Python爬虫中经常被应用，因为爬虫经常需要遍历每一个网页，以获取信息，所以构建完整而正确的网页链接十分关键。以某票房数据网为例，他的网站信息长这样：Python 简单应用
用Python做数据分析必知的语法和函数整理
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