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Python程序设计与实践大作业实验报告陆阳孙勇裘升明

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浙江工商大学计算机与信息工程学院《Python程序设计与实践》大作业报告专业：计科班级： 1404学号：、、姓名：陆阳，孙勇，裘昇明指导教师：蒲飞2015 年 6 月 28 日题目介绍：在真实的业务场景下，我们往往需要对所有商品的一个子集构建个性化推荐模型。

在完成这件任务的过程中，我们不仅需要利用用户在这个商品子集上的行为数据，往往还需要利用更丰富的用户行为数据。

定义如下的符号：U——用户集合I——商品全集P——商品子集，P ⊆ ID——用户对商品全集的行为数据集合那么我们的目标是利用D来构造U中用户对P中商品的推荐模型。

数据说明：竞赛数据包含两个部分。

第一部分是用户在商品全集上的移动端行为数据（D）,表名为tianchi_mobile_recommend_train_user，包含如下字段：第二个部分是商品子集（P）,表名为tianchi_mobile_recommend_train_item，包含如下字段：训练数据包含了抽样出来的一定量用户在一个月时间（11.18~12.18）之内的移动端行为数据（D），评分数据是这些用户在这个一个月之后的一天（12.19）对商品子集（P）的购买数据。

参赛者要使用训练数据建立推荐模型，并输出用户在接下来一天对商品子集购买行为的预测结果。

大作业报告内容包括以下几个部分1、数据分组统计：可统计有多少用户、商品、商品类别等信息，甚至每天各种行为的统计数。

如图：还有，在给出的用户行为数据中，有些用户在整个11-18日至12-18日对商品有浏览行为记录，但是从未产生过购买行为，这些用户会否在12月19号购买商品实难预测，因此，我们去除这些无购买行为的用户信息，认为这些用户在12月19号还是不会购买任何商品。

贴关键代码import timeimport pandas as pdstart=time.time()df_items=pd.read_csv("tianchi_mobile_recommend_train_item.csv")df_items2=pd.read_csv("tianchi_mobile_recommend_train_user.csv")df_items3=pd.DataFrame()df_items4=pd.DataFrame()df_items5=pd.DataFrame()df_items3=df_items["item_id"].drop_duplicates()df_items4=df_items["item_category"].drop_duplicates()df_items5=df_items[df_items.item_geohash.notnull()]df_items5=df_items5["item_id"].drop_duplicates()df_items6=df_items2["user_id"].drop_duplicates()df_items7=df_items2["item_id"].drop_duplicates()df_items8=df_items2["item_category"].drop_duplicates()total_behavior_num=len(df_items2)df_items9=df_items2[df_items2.behavior_type==4]df_items10=df_items2[df_items2.behavior_type!=4]positive_num=len(df_items9)negative_num=len(df_items10)item_num=len(df_items3)item_categories_num=len(df_items4)item_geohash_num=len(df_items5)user_num=len(df_items6)item_full_num=len(df_items7)item_categories_full_num=len(df_items8)end=time.time()print '商品子集中商品个数为：',item_numprint '商品子集中商品类型数为：',item_categories_numprint '商品子集中带geohash信息的商品个数为：',item_geohash_numprint '用户数一共有：',user_numprint '商品全集中商品个数为：',item_full_numprint '商品全集中商品种类数数为：',item_categories_full_numprint '商品全集中共有%d条行为记录' %(total_behavior_num)print '消费行为记录中负正样本比为%d:1' %(negative_num/positive_num)print '一共耗时%f秒' %(end-start)2、数据预处理⑴重新整理时间重新整理数据的时间，也就是Time字段，在数据统计分组中也提到过，因为原始数据的用户行为时间记录是从11月18日0时到12月18日23时，精确到小时级，为了方便数据集的划分，需要将用户行为时间数据整理为0-30天，以天为单位，即11月18日的time为0、11月19日的time为1，以此类推。

贴关键代码import pandas as pdfrom datetime import *import timet0=time.time()begin_time=datetime(2014,11,18,0,0)def trans_time(str_time):entry_time=datetime.strptime(str_time,"%Y-%m-%d %H")datatime_delta=(entry_time-begin_time).daysreturn int(datatime_delta)df_train_user=pd.read_csv("tianchi_mobile_recommend_train_user.csv")print "========================================\n"print "时间转换进行中 ...\n"df_train_user.to_csv("train_trans_time.csv",index=False)t1=time.time()print "时间转换结束!\n"print "转换时间共耗时%f秒" %(t1-t0)⑵划分训练集和测试集在分类问题中，模型需要经过训练集的学习，才能用于测试集，而训练集和测试集在形式上的区别在于前者有类别标签，后者则需要模型输出相应的类别标签。

这里的问题是依据31天的用户操作记录预测第32天的购买情况，所以通常来说，训练集的构建需要利用31天的数据，而其相应的类别标签如何标注在训练集中？这个与你如何划分训练集和测试集有关；而测试集的构建则可用到31天的完整数据。

下面举个例子，用于解释训练集和测试集的具体表现形式。

训练集样本示例测试集样本示例训练集样本示例中的user_id, brand_id（item_id）用于表示唯一的样本id，而特征feature_1, feature_2则用31天的数据构建而来。

本次比赛中，我们划分训练集和测试集所用的分割日期是每10天。

第0-9天为一个训练集，用第10天的数据给第0-9天数据添加类别标签。

第1-10天为一个训练集，用第11天的数据给第1-10天数据添加类别标签，依次类推，…,最后是第20-29天为一个训练集，用第30天的数据给第20-29天数据添加类别标签。

测试集为第21-30天的数据。

贴关键代码import pandas as pdfrom datetime import *import timenum=22start=time.time()df_train_user=pd.read_csv("train_trans_time_process.csv")df_items=pd.read_csv("tianchi_mobile_recommend_train_item.csv")df_items=df_items.item_id.drop_duplicates()a=pd.DataFrame()a["item_id"]=df_items.valuesdf_items=afor i in range(num):print "划分训练集:"+str(i)j=i+10if j!=31:df_set=df_train_user[(df_train_user.time>=i) & (df_train_user.time<j)]df_set.to_csv("data/"+str(j)+".csv",index=False)df_test=df_train_user[(df_train_user.time==j) & (df_train_user.behavior_type==4)][["user_id","item_id"]]df_test=df_test.drop_duplicates()df_test=pd.merge(left=df_test,right=df_items,how="inner").drop_duplicates() df_test.to_csv("data/"+"result"+str(j)+".csv",index=False)else:df_set=df_train_user[(df_train_user.time>=i)&(df_train_user.time<j)] df_set.to_csv("data/"+"test.csv",index=False)end=time.time()print '训练集划分耗时%f秒' %(end-start)⑶平衡正负样本正负样本比例需从1:100降为1:10~1:20之间。

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程序设计实践报告(2篇)

程序设计实践报告(2篇)

第1篇一、引言随着计算机技术的飞速发展，程序设计已成为现代社会中不可或缺的一部分。

为了提高自己的编程能力，我选择了一门程序设计课程进行实践学习。

本文将详细记录我在课程中的实践过程、心得体会以及遇到的问题和解决方法。

二、实践过程1. 课程背景本课程旨在培养学生的程序设计能力，让学生掌握基本的编程思想、算法和编程语言。

课程内容主要包括C语言、数据结构、算法分析等。

2. 实践内容（1）C语言编程：学习C语言的基础语法、数据类型、运算符、控制结构、函数、指针等。

（2）数据结构：掌握数组、链表、栈、队列、树、图等基本数据结构及其应用。

（3）算法分析：学习算法的基本概念、时间复杂度、空间复杂度、排序算法、查找算法等。

（4）项目实践：结合所学知识，完成一个小型项目，如制作一个简单的计算器、学生信息管理系统等。

3. 实践步骤（1）课前预习：提前阅读教材，了解课程内容，为课堂学习做好准备。

（2）课堂学习：认真听讲，做好笔记，积极回答问题，与同学交流心得。

（3）课后练习：完成课后习题，巩固所学知识。

（4）项目实践：查阅资料，设计项目方案，编写代码，调试程序，直至项目完成。

三、心得体会1. 程序设计需要良好的逻辑思维能力在程序设计过程中，需要具备良好的逻辑思维能力，以便正确地分析问题、设计算法和编写代码。

通过本课程的学习，我意识到逻辑思维能力在编程中的重要性，并在实践中不断锻炼自己的思维能力。

2. 编程需要耐心和细心编程过程中，会遇到各种问题和错误。

只有具备耐心和细心，才能及时发现并解决问题。

在课程实践中，我学会了如何耐心地调试程序，细心地检查代码，确保程序的正常运行。

3. 团队合作的重要性在项目实践中，我与同学们分工合作，共同完成项目。

通过团队合作，我学会了如何与他人沟通、协调，提高了自己的团队协作能力。

4. 持续学习的重要性程序设计领域不断发展，新技术、新算法层出不穷。

为了跟上时代的步伐，我们需要持续学习，不断提高自己的编程能力。

20192419实验四《Python程序设计》实验报告

20192419实验四《Python程序设计》实验报告

20192419实验四《Python程序设计》实验报告20192419 2019-2020-2 《Python程序设计》实验4课程：《Python程序设计》班级：1924姓名：万腾阳学号：20192419实验教师：王志强实验⽇期：2020年6⽉3⽇必修/选修：公选课1. Python综合应⽤：运⽤pygame尝试编写flappy bird代码2. ⼀开始，我打算照着课本将飞机⼤战的代码稍作更改，差不多就相当于flappy bird代码。

但是经过⼀段时间编写后，我发现课本上的代码⼀环扣⼀环，稍作更改⼀处，就会导致出现错误，甚⾄有时候不报错，但是整个程序连图⽚的不产⽣，⼗分令⼈⼼烦。

后⾯，我上⽹查找了视频，参照视频我编出了flappy bird,视频中也存在⼀些⼩错误，这在稍后再讲。

代码：import pygameimport sysimport timeclass Bird(object):#定义⼩鸟def __init__(self):#定义初始化⽅法self.birdRect = pygame.Rect(65,50,50,50)self.birdStatus = [pygame.image.load(r'picture/1.png'),pygame.image.load(r'picture/2.png'),pygame.image.load(r'picture/dead.png')]self.status = 0self.birdx = 120self.birdy = 350self.jump = Falseself.jumpSpeed = 10self.gravity = 5self.dead = Falsedef birdUpdate(self):#定义移动⽅法if self.jump:self.jumpSpeed -= 1self.birdy -= self.jumpSpeedelse:self.gravity += 0.2self.birdy += self.gravityself.birdRect[1] = self.birdyclass Pipeline(object):#定义管道类def __init__(self):self.wallx = 400self.pineUp = pygame.image.load(r'picture/top.png')self.pineDown = pygame.image.load(r'picture/bottom.png')def updatePipeline(self):#定义移动⽅法self.wallx -= 5if self.wallx < -80 :global scorescore +=1self.wallx = 400def createMap():screen.blit(background,(0,0))#显⽰管道screen.blit(Pipeline.pineUp,(Pipeline.wallx,-300))screen.blit(Pipeline.pineDown,(Pipeline.wallx, 500))Pipeline.updatePipeline()#显⽰⼩鸟if Bird.dead:Bird.status = 2elif Bird.jump:Bird.status = 1screen.blit(Bird.birdStatus[Bird.status] , (Bird.birdx,Bird.birdy))Bird.birdUpdate() #更新⼩鸟状态font.render('Score'+str(score),-1,(255,255,255))screen.blit(font.render('Score'+str(score),-1,(255,255,255)),(100,50))pygame.display.update()def checkDead():upRect = pygame.Rect(Pipeline.wallx,-300,Pipeline.pineUp.get_width(),Pipeline.pineUp.get_height())downRect = pygame.Rect(Pipeline.wallx, 500, Pipeline.pineDown.get_width(), Pipeline.pineDown.get_height())#检测矩形碰撞if upRect.colliderect(Bird.birdRect) or downRect.colliderect(Bird.birdRect):Bird.dead = True#边界检测else:if 0 < Bird.birdRect[1] < height:Bird.dead = Falsereturn Trueelse:return Falsedef getResult():#获取总分final_text1 = "Game Over"final_text2 = "Your Score:" + str(score)ft1_font = pygame.font.SysFont("Arial",70)ft1_surf = font.render(final_text1,1,(242,3,36))ft2_font = pygame.font.SysFont("Arial", 50)ft2_surf = font.render(final_text2, 1, (253, 177, 6))screenwidth = int (screen.get_width() / 2)surf1 = int(ft1_surf.get_width()/2)surf2 = int(ft2_surf.get_width() / 2)screen.blit(ft1_surf,[screenwidth- surf1,100])screen.blit(ft2_surf, [screenwidth- surf2, 200])pygame.display.update()if __name__ == '__main__':pygame.init()pygame.font.init()#初始化字体类font = pygame.font.SysFont(None,50)size = width,height = 400,650screen = pygame.display.set_mode(size) #设置窗⼝clock = pygame.time.Clock() #设置时钟color = (255,255,255)Bird = Bird()#实例⼩鸟类Pipeline = Pipeline()score = 0while True:clock.tick(60)#每秒执⾏60次#轮询事件监测for event in pygame.event.get():if event.type == pygame.QUIT:sys.exit()if event.type == pygame.KEYDOWN or pygame.MOUSEBUTTONDOWN and not Bird.dead:Bird.jump = TrueBird.gravity = 5Bird.jumpSpeed = 10# screen.fill(color)background = pygame.image.load(r'picture/background.png')if checkDead():passelse:createMap()getResult()time.sleep(2)createMap() #⽣成地图pygame.quit()```以上是本次实验的代码，⼀开始需要通过代码显⽰窗⼝，并设置其背景及宽度和长度，然后循环绘制屏幕，更新屏幕。

python毕业实习报告

python毕业实习报告

python毕业实习报告在大学的学习生涯中，实践是检验知识掌握程度和提升能力的重要环节。

通过毕业实习，我获得了在实际工作中应用所学 Python 知识的宝贵机会。

以下是我对这次实习经历的详细报告。

一、实习单位及岗位介绍我实习的单位是_____，这是一家在行业内具有一定影响力的企业，专注于_____领域。

我所在的岗位是 Python 开发实习生，主要负责协助团队完成相关项目的开发和维护工作。

二、实习目的1、将在学校学到的 Python 理论知识应用于实际项目中，提高自己的编程能力和解决问题的能力。

2、了解软件开发的流程和规范，培养良好的编程习惯和团队协作精神。

3、熟悉企业的工作环境和文化，为今后的职业发展打下基础。

三、实习内容在实习期间，我参与了多个项目的开发工作，以下是其中的一些主要任务：（一）数据处理与分析在一个项目中，需要对大量的原始数据进行处理和分析，以提取有价值的信息。

我使用 Python 的`pandas`库来读取和清洗数据，通过数据筛选、缺失值处理、异常值检测等操作，将数据整理成易于分析的格式。

然后，运用`matplotlib`和`seaborn`库进行数据可视化，帮助团队更直观地理解数据分布和趋势，为后续的决策提供依据。

（二）Web 开发参与了公司内部管理系统的开发工作。

使用`Flask`框架搭建 Web 应用，通过编写路由函数和视图函数，实现了用户注册、登录、信息管理等功能。

同时，结合`SQLAlchemy`库进行数据库操作，实现了数据的存储和查询。

（三）自动化脚本编写为了提高工作效率，编写了一些自动化脚本。

例如，使用`requests`库实现了对外部接口的自动调用和数据获取，使用`BeautifulSoup`库对获取到的网页数据进行解析和提取。

还编写了文件处理脚本，实现了对大量文件的批量重命名、格式转换等操作。

四、实习收获与体会（一）技术能力的提升通过实际项目的开发，我对 Python 的掌握更加熟练。

python第四次实验（大作业）

python第四次实验（大作业）

python第四次实验（⼤作业）学号 20202116 《Python程序设计》实验报告课程：《Python程序设计》班级： 2021姓名：李鸿略学号：20202116实验教师：王志强实验⽇期：2021年6⽉13⽇必修/选修：公选课1.实验内容Python综合实践，从⼩到⼤喜欢画（但是不会画），特别喜欢看别⼈画画，也特别喜欢看别⼈⽤⼀些废弃的物品组成⼀幅好看的画。

既然废品都能画画，那我觉得利⽤字母画画也是可⾏的，恰巧在⽹上看到有许多dalao有相关的教程，其中内容也包含了较多python的知识点，不妨⽤来完成我的期末⼤作业。

2. 实验过程及结果原理⼗分简单：将彩图导⼊程序—>将彩图转换成灰图—>灰图转换成字符⾸先导⼊PIL库⽤于处理图⽚然后定义类 save 来读写⽂本（后⾯⽤）Getchars⽤于利⽤字符串来替换灰度当然，饭要⼀⼝⼀⼝吃，在彩图情况下，每⼀个像素点返回的是⼀个tuple ，⾥⾯是它的RGB值。

但是⽆论我们使⽤R、G还是B都不能很好表⽰该点的颜⾊深度，所以，我们要先把他转换为灰⾊图函数：img = img.convert('L')换了之后图是这样⼦的灰图在函数getpixel中返回颜⾊深度，我们可以利⽤字符占⿊⽐（就是字符有多⿊）⽐较，在不同深浅的地⽅采取不同的字符替换因为图⽚像素点太多了，我们要先重置图⽚⼤⼩，把像素减少再进⾏⽐较效果图：是不是很像？（bushi）原因在于可利⽤的字符只有⼋种，实在太少。

因此我们要增多字符的个数，当然range也要变算你有只猫样我们可以增加图像的像素，让他看起来更像他⾃⼰3. 实验过程中遇到的问题和解决过程- 问题1：⼀开始不知道彩图在函数getpixeGB 返回的是RGB元组，元组不能和整形数⽐较- 问题1解决⽅案：所以要把彩图转化为灰图- 问题2：Traceback (most recent call last):File "C:\Users\Hungloek\Desktop\python\picturechange.py", line 60, in <module>line += get_chars(pi)File "C:\Users\Hungloek\Desktop\python\picturechange.py", line 19, in get_charsreturn chars[15 - k]IndexError: list index out of range- 问题2解决⽅案：这⾥是创造更多的字符，让颜⾊区别度更⼤，但是忘记调整range的范围，导致了list index out of range，所以我们要根据字符数来调整range。