Python大数据基础与实战(范晖)课后题答案

课后题答案

第1章

1.解释性、面向对象、动态数据类型、吉多·范罗苏姆

2.Python

3.包、模块、语句

4.B

5. C

6. 使用pip工具来安装扩展库，指令为：pip install 库文件名。用pip命令管理Python扩展库需要在命令提示符环境中进行，并且需要切换至pip所在目录。

7. 首先将.py源文件和python.exe文件关联，将.pyw源文件和pythonw.exe关联。然后双击源文件即可执行。

8. 常用的有三种方式，分别为

●import 模块名[as 别名]

●from 模块名import 对象名[ as 别名]

●from math import *

9.Python被称为人工智能的专用语言，Python下众多的开源框架对人工智能应用领域提

供了强大的支持，如计算机视觉库OpenCV、机器学习框架TensorFlow等。借助于Django、web2py等框架，可以快速开发网站应用程序。数据分析可以使用numpy、pandas、matplotlib、scipy等库。

第2章

1.Python采用的是基于值的内存管理方式，如果为不同变量赋值相同值，则在内存中只有一份该值，多个变量指向同一块内存地址id()

2.在Python中/表示普通除法（也叫真除法），结果是实数，而//表示整除，得到的结果是整数，并且自动向下取整。

3.

x = input('请输入3位以上的数字：')

if len(x) >= 3:

x = int(x)

print('结果是：',x // 100)

else:

print('输入错误!')

4.

x = input("input a number:")

a,b,c = map(int,x)

print("result is:{0}\t{1}\t{2}".format(a,b,c))

5.sum()

6.True

7.19

8.False

9.(True, 5）

10.True

11.5

12.5

13.1:2:3

14.

x = input("input three numbers:")

a,b,c = map(int,x.split())

print("sorted result is:",sorted((a,b,c)))

第3章

1.

import random

x = [random.randint(0,200) for i in range(100)]

#第一种实现：使用集合

s = set(x)

for v in s:

print(v, ':', x.count(v))

#第二种实现：使用字典

d = dict()

for v in x:

d[v] = d.get(v,0) + 1

for k, v in d.items():

print(k, v, sep=':')

2.

x = input("input a list:")

x = eval(x)

p = input("input two positon:")

begin,end = map(int,p.split())

print(x[begin:end+1])

3.[6 for i in range(10) ]

4.

import random

x = [random.randint(0,100) for i in range(20)]

print(x)

x[:10] = sorted(x[:10])

x[10:] = sorted(x[10:], reverse=True)

print(x)

5. []

6. [18, 19]

7. ([1, 3], [2])

8. 当列表增加或删除元素时，列表对象自动进行内存扩展或收缩，从而保证元素之间

没有缝隙，但这涉及到列表元素的移动，效率较低，应尽量从列表尾部进行元素的增加与删除操作以提高处理速度。

9. [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]

10. ['1', '2', '3']

第4章

1.A

2. D

3. C

4. D

5. C

6.

name = input("请输入你的名字: ")

place = input("请输入你经常去的地方: ")

like = input("请输入你平时的爱好: ")

print('可爱的', name, ',', '最喜欢在', place, '地方进行', like)

或者：

test = "可爱的{0},最喜欢在{1}地方进行{2}"

name = input("请输入你的名字: ")

place = input("请输入你经常去的地方: ")

like = input("请输入你平时的爱好: ")

v = test.format(name, place, like)

print(v)

7.

s = input("请输入一个待统计的字符串: ")

print(s.count(" "))

第5章

1.Continue、break

2.while

3.C

4.B

5.Python提供了while和for两种循环控制结构，用来处理需要进行的重复操作，直到满足某些特定条件。while循环一般用于循环次数难以提前确定的情况，也可以用于循环次数确定的情况。for循环一般用于循环次数可以提前确定的情况，尤其适用于枚举或者遍历序列、迭代对象中元素的场合。for循环写的代码通常更加清晰简单，因此编程时建议优先使用for循环。相同或不同的循环结构之间可以相互嵌套，也可以和选择结构嵌套使用，用来实现更为复杂的逻辑。

6.

x = input('Please input an integer :')

x = int(x)

if x % 2 == 0:

print("{:d} is 偶数!".format(x))

else:

print("{:d} is 奇数!".format(x))

7.

x = input('Please input an integer less than 1000:')

x = eval(x)

t = x

i = 2

result = []

while True:

if t==1:

break

if t % i == 0:

result.append(i)

t = t // i

else:

i += 1

print(x,'=', '*'.join(map(str,result)))

第6章

1.

import math

def IsPrime(v):

n = int(math.sqrt(v)+1)

for i in range(2,n):

if v % i == 0:

return 'No'

else:

return 'Yes'

print(IsPrime(17))

print(IsPrime(30))

print(IsPrime(813))

2.

def demo(v):

capital,little,digit,other=(0,)*4 #或者capital = little = digit = other =0

for i in v:

if 'A' <= i <= 'Z':

capital += 1

elif 'a' <= i <= 'z':

little += 1

elif '0' <= i <= '9':

digit +=1

else:

other += 1

return (capital,little,digit,other)

x = 'PEP 498, formatted string literals.'

print(demo(x))

3. 会。

def demo():

a = 3

print(a)

a=5

demo()

4.

def mySum(data):

sum = 0

for d in data:

sum += d

return sum

5.

def mySorted(lst, reverse=False):

lst = lst[:]

length = len(lst)

for i in range(0, length-1):

for j in range(i+1, length):

#比较相邻两个元素大小，并根据需要进行交换

#默认升序排序

exp = 'lst[i] > lst[j]'

#如果reverse=True则降序排序

if reverse:

exp = 'lst[i] < lst[j]'

if eval(exp):

lst[i], lst[j] = lst[j], lst[i]

return lst

6.-2

7.

def demo(*v):

print(max(v))

print(sum(v))

8.def f(n):

a =

b =

c = 1

for i in range(n - 3):

c,b,a = a + b + c,c,b

return c

第7章

1.B

2. C

3. D

4. C

5. A

6.

class Student:#学生类

count = 0 #计数

def __init__(self, name, age):

https://www.360docs.net/doc/d18436344.html, = name

self.age = age

Student.count += 1 #要使得变量全局有效，就定义为类的属性

def learn(self):

print("is learning")

stu1 = Student("jack", 33)

stu2 = Student("amy", 24)

stu3 = Student("lucy", 22)

stu4 = Student("lulu", 45)

print("实例化了%s个学生" % Student.count)

7.

class B:

def __init__(self):

pass

def handle(self):

print("B.handle")

class A(B):

def __init__(self):

super().__init__()

def handle(self):

super().handle() # super依赖于继承a = A()

a.handle()

第8章

1.C

2. A

3. D

4. B

5. A

6.

try:

score = int(input("请输入学生的成绩："))

if score >= 90 and score <= 100:

print("A:优秀")

elif score >= 80 and score < 90:

print("B:良好")

elif score >= 60 and score < 80:

print("C:合格")

else:

assert score > 60,"D:不及格"

except Exception as result:

print("低于60分：\n",result)

7.

class my_error(Exception):

def __init__(self, stri):

self.leng = len(stri)

def process(self):

if self.leng < 5:

return 'The input is of length %s,expecting at least 5' % self.leng else:

return 'print success'

try:

s = input("请输入字符串：")

raise my_error(s)

except my_error as e:

print (e.process() )

第9章

1.C

2. D

3. D

4. A

5. B

6.

oldFileName = input("请输入要拷贝的文件名字:")

oldFile = open(oldFileName,'r')

if oldFile:

#提取文件的后缀

fileFlagNum = oldFileName.rfind('.')

if fileFlagNum > 0:

fileFlag = oldFileName[fileFlagNum:]

#组织新的文件名

newFileName = oldFileName[:fileFlagNum] + '[复件]' +fileFlag #创建新文件

newFile = open(newFileName,'w')

#把旧文件中的数据复制到新文件中

for lineContent in oldFile.readlines():

newFile.write(lineContent)

#关闭文件

oldFile.close()

newFile.close()

7.

import os

import sys

sys.setrecursionlimit(1000) # set the maximum depth as 1500

file_path = input('请输入待查找的目录：')

file_name = input('请输入待查找的文件：')

def file_find(file_path,file_name):

if os.path.isdir(file_path):

# os.chdir(file_path)#进入当前路径

ile_list = os.listdir(file_path)

for each in file_list:

temp_dir = file_path + os.sep + each

if os.path.isdir(temp_dir):

#开始递归进入下一级子目录

temp = file_find(temp_dir,file_name)

if temp == True:

return True

elif os.path.isfile(temp_dir) and each == file_name:

return True

# os.chdir('..') #没找到文件，退回上一个目录

return False

else:

print('{}不是一个目录'.format(file_path))

file_path = 'D:\PythonTest\book1'

file_name = '1.txt'

print(file_find(file_path,file_name))

第10章

1.B

2. C

3. A

4. D

5. C

6.（1）

%matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

iris = sns.load_dataset("iris")

sns.set(style="ticks")

fig,axes = plt.subplots(1,2,figsize=(20,5))

sns.swarmplot(x='petal_length',y="petal_width",ax=axes[0],data=iris,hue="species") sns.swarmplot(x='sepal_length',y="sepal_width",ax=axes[1],data=iris,hue="species") plt.show()

（2）

sns.lmplot("petal_length","petal_width",hue="species",markers=["x","o","s"],data=iris) plt.show()

从回归图上可以看出这两个特征之间是线性相关的。

第11章

1.B、C

2.D

3.C

4.C

5.

import numpy as np

arr = np.random.rand(10,5)

6.

import numpy as np

matr1 = np.arange(1,5).reshape(2,2)

matr2 = np.arange(5,9).reshape(2,2)

matr1 * matr2

7.v = np.array([1,-1,1]).reshape(3,1).T

P = (v * v.T)/(v.T * v)

Q = np.eye(3,3) - P

8.dir(np); np.arange?

9.np.array([[1,-1,0]])生成一个(1,3)的矩阵，np.array([1,-1,0])生成一个向量。

第12章

1.A

2. D

3. D

4. A

5. B

6. B

7.

(1)

import seaborn as sns

mpg = sns.load_dataset("mpg")

mpg.ndim

mpg.size

(2)

mpg.describe()

(3)

mpg.groupby('cylinders')['mpg','horsepower'].agg("mean")

mpg.groupby('origin')['mpg','horsepower'].agg("mean")

第13章

1.

from lxml import etree

import requests

response = requests.get("https://https://www.360docs.net/doc/d18436344.html,/")

response.encoding = "utf-8"

selector = etree.HTML(response.text)

news_text = selector.xpath('//*[@id="u1"]/a[1]/text()')[0]

news_url = selector.xpath('//*[@id="u1"]/a[1]/@href')[0]

2.

1)创建scrapy项目

scrapy startproject sdWeatherSpider

2)创建爬虫程序

scrapy genspider everyCitySD https://www.360docs.net/doc/d18436344.html,

3)使用浏览器打开网址

https://www.360docs.net/doc/d18436344.html,/shaanxi

4)在页面上单击鼠标右键，选择“查看网页源代码”，找到与“城市预报列表”对应的位置。

选择并打开陕西省内任意城市的天气预报页面，以西安为例。选择“查看页面源代码”，找到与天气预报相对应的位置。

5)修改items.py文件，定义要爬虫的内容

import scrapy

class SdweatherspiderItem(scrapy.Item):

city = scrapy.Field()

weather = scrapy.Field()

6)修改爬虫文件everyCitySD.py

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy

from re import findall

import requests

from sdWeatherSpider.items import SdweatherspiderItem

class EverycitysdSpider(scrapy.Spider):

allowed_domains = ['https://www.360docs.net/doc/d18436344.html,']

name = 'everyCitySD'

allowed_domains = ['https://www.360docs.net/doc/d18436344.html,']

start_urls = ['https://www.360docs.net/doc/d18436344.html,/']

url = r'https://www.360docs.net/doc/d18436344.html,/shaanxi'

response = requests.get(url)

response.encoding = "utf-8"

contents = response.text

pattern = '.+?'

for url in findall(pattern,contents):#获取地市级预报的网页地址start_urls.append(url)

def parse(self, response):

item = SdweatherspiderItem()

city = response.xpath('//div[@class="crumbs fl"]//a[2]//text()').extract()[0]

item['city'] = city

selector = response.xpath('//ul[@class="t clearfix"]')[0]

weather = ''

for li in selector.xpath('./li'):

date = li.xpath('./h1//text()').extract()[0]

cloud = li.xpath('./p[@title]//text()').extract()[0]

high = li.xpath('./p[@class="tem"]//span//text()').extract()[0]

low = li.xpath('./p[@class="tem"]//i//text()').extract()[0]

wind = li.xpath('./p[@class="win"]//em//span[1]/@title').extract()[0]

wind = wind + li.xpath('./p[@class="win"]//i//text()').extract()[0]

weather = weather + date + ':' + cloud + ',' + high + '/' + low + ',' + wind + '\n' item['weather'] = weather

return [item]

7)修改pipelines.py文件，把爬取的数据写入文件weather.csv

import csv

class SdweatherspiderPipeline(object):

def process_item(self, item, spider):

with open('weather.csv','a',encoding='utf-8',newline="") as fp:

f = csv.writer(fp)

f.writerow((item["city"],item["weather"]))

return item

8)在settings.py文件中启用pipeline

ITEM_PIPELINES = {

'sdWeatherSpider.pipelines.SdweatherspiderPipeline': 300,

}

3.

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

from re import findall

import os.path

#定义抓取网页资源

url = "https://https://www.360docs.net/doc/d18436344.html,/photolist/series/31390/3999213.html#pvareaid=101467" rawhtml = requests.get(url).text

soup = BeautifulSoup(rawhtml,"html.parser")

#定义正则表达式，实现对src字段的抓取

pattern = ''

#定位img

cars = soup.select("ul#imgList img[src]") #返回一个列表

adds = []

for car in cars:

car = str(car)

car = findall(pattern,car)

car = "http:"+ car[0] #添加“http”schema

adds.append(car) #保存图片资源的url

#实现数据存储

try:

if not (os.path.exists(r"e:\cars")):

os.mkdir(r"e:\cars")

i = 1

for item in adds :

file = requests.get(item)

with open("e:\\cars\\cx4-" + str(i) +".jpg", "wb") as cx4:

cx4.write(file.content)

i += 1

except:

print("数据存储失败!")