用python玩转数据-实验2
python实验总结与体会
Python实验总结与体会引言在学习过程中，我们学习了许多关于P yth o n编程语言的知识。
为了更好地巩固所学内容并加深对P yt hon的理解，我们进行了一系列的实验。
通过实验，我们不仅熟悉了P yt ho n的语法和特性，还学会了如何运用P y th on解决实际问题。
本文将对我进行的P yt ho n实验进行总结，并分享我在实验过程中的一些心得和体会。
实验一：Pyth on基础语法实验在第一次实验中，我们主要学习了Py th on的基础语法。
包括变量、数据类型、运算符、条件语句、循环语句等。
1.1变量在P yt ho n中，可以用变量来存储数据。
变量的命名要符合一定的规则，例如变量名不能以数字开头，不能包含空格等。
在实验中，我学会了如何声明变量，并对变量赋值。
1.2数据类型P y th on支持多种数据类型，包括整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典等。
在实验中，我学习了如何使用这些数据类型，并了解了它们各自的特点和用途。
1.3运算符P y th on提供了丰富的运算符，包括算术运算符、比较运算符、逻辑运算符等。
在实验中，我学会了如何使用这些运算符来进行各种运算操作。
1.4条件语句条件语句是编程中常用的一种结构，可以根据某个条件的成立与否来执行不同的代码块。
在实验中，我学会了使用if-e ls e语句和i f-e l if-e ls e语句来实现条件判断。
1.5循环语句循环语句可以重复执行某段代码，直到满足特定条件为止。
Py t ho n提供了两种循环结构，即f or循环和w hi le循环。
在实验中，我学会了如何使用这两种循环结构，并能够灵活地应用于不同的场景。
实验二：Pyth on函数实验在第二次实验中，我们学习了Py th on的函数。
函数是一段可重用的代码块，可以接受参数并返回结果。
2.1函数的定义与调用在实验中，我学会了如何定义函数，并通过调用函数来执行其中的代码。
函数的定义需要指定函数名、参数列表和函数体。
使用Python进行大数据分析和处理
使用Python进行大数据分析和处理一、引言随着大数据时代的到来，数据分析和处理技术愈发重要。
Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于数据科学领域。
本文将介绍如何使用Python进行大数据分析和处理，并分为以下几个部分：数据获取、数据清洗、数据分析、数据可视化和模型建立。
二、数据获取在进行大数据分析和处理之前，我们需要从各种数据源中获取数据。
Python提供了丰富的库和工具，可以轻松地从数据库、API、Web页面以及本地文件中获取数据。
比如，我们可以使用pandas库中的read_sql()函数从数据库中读取数据，使用requests库从API获取数据，使用beautifulsoup库从Web页面获取数据，使用csv库从本地CSV文件中获取数据。
三、数据清洗获取到原始数据之后，通常需要进行数据清洗。
数据清洗是指对数据进行预处理，包括处理缺失值、处理异常值、处理重复值、数据格式转换等。
Python提供了丰富的库和函数来帮助我们进行数据清洗，如pandas库中的dropna()函数用于处理缺失值，使用numpy库中的where()函数用于处理异常值，使用pandas库中的duplicated()函数用于处理重复值。
四、数据分析数据分析是大数据处理的核心环节之一。
Python提供了强大的库和工具来进行数据分析，如pandas库和numpy库。
使用这些库，我们可以进行数据聚合、数据筛选、数据排序、数据计算等。
例如，我们可以使用pandas库中的groupby()函数进行数据聚合，使用pandas库中的query()函数进行数据筛选，使用pandas库中的sort_values()函数进行数据排序，使用numpy库中的mean()函数进行数据计算。
五、数据可视化数据可视化是将数据以图形化的方式展现出来，帮助我们更好地理解数据的分布和趋势。
Python提供了多种库和工具来进行数据可视化，如matplotlib库和seaborn库。
python数字实验报告
python数字实验报告Python数字实验报告引言：Python是一种功能强大的编程语言，它提供了丰富的数字处理功能。
本文将通过一系列实验，探索Python中数字的特性和应用。
我们将介绍数字的基本操作、数值类型转换、数学函数、随机数生成以及数据可视化等方面的内容。
一、数字的基本操作Python中的数字类型包括整数（int）、浮点数（float）和复数（complex）。
我们可以使用基本运算符（如加减乘除）对数字进行操作，并通过变量来存储和使用数字。
Python还提供了丰富的数学函数库，如math模块，可以进行更复杂的数值计算。
二、数值类型转换在实际应用中，我们常常需要将数字从一种类型转换为另一种类型。
Python提供了一些内置函数，如int()、float()和complex()，可以实现不同数值类型之间的转换。
我们可以利用这些函数来处理数据类型不一致的情况，确保数值计算的准确性。
三、数学函数的应用数学函数是Python中的重要工具，它们可以帮助我们解决各种实际问题。
例如，我们可以使用math模块中的函数计算三角函数、指数函数、对数函数等。
这些函数可以在科学计算、数据分析、图像处理等领域发挥重要作用。
四、随机数生成随机数在计算机科学和统计学中有着广泛的应用。
Python中的random模块提供了生成随机数的函数。
我们可以通过random模块生成伪随机数序列，并利用这些随机数进行模拟实验、随机抽样等操作。
同时，我们还可以设置随机数的种子，以确保实验的可重复性。
五、数据可视化数据可视化是数据分析中的重要环节。
Python中的matplotlib库可以帮助我们生成各种图表，如折线图、散点图、柱状图等。
通过可视化手段，我们可以更直观地分析和展示数据，从而得到更深入的洞察。
结论：通过本次实验，我们深入了解了Python中数字的特性和应用。
我们学习了数字的基本操作、数值类型转换、数学函数、随机数生成以及数据可视化等方面的知识。
Python在数据分析中的应用实例
Python在数据分析中的应用实例一、Python在数据分析中的应用概述Python作为一个多功能语言，已成为数据科学领域中最流行的工具之一，因为它既具有高效的数据处理能力，又有可靠的可视化功能。
在这里，我们将探讨Python在数据分析中的应用实例，为读者带来更多有益的知识。
二、数据提取进行数据分析的第一步是获取数据。
Python提供了一些内置库和第三方库，可以帮助我们从各种数据源中提取数据。
1. CSV和Excel文件Python的库pandas可以实现读取和写入CSV和Excel文件的操作。
使用pandas读取这些文件，可以让数据的处理速度更快，也可以让我们更容易地进行数据转换和过滤操作。
2. Web APIsWeb APIs可以用来从各种在线资源获取数据。
Python提供了多个库，可用于访问API，如：Requests，beautifulsoup4以及Python 内置的urllib库。
三、数据清理和处理在收集数据后，需要进行数据清理和处理。
Python能够帮助我们完成许多这样的任务。
1. 数据清理不幸的是，数据通常包含各种缺陷，例如缺少值，错误的格式，重复的值等。
Python的pandas库提供了几种方法来清除这些问题。
使用dropna和fillna可删除或填充缺失值。
使用drop_duplicates可删除重复值。
2. 数据转换使用Python可以更轻松地进行数据转换，包括数据类型转换，重命名列和替换值。
使用pandas库中的方法可轻松处理这些问题。
四、数据分析和可视化完成数据清理和处理后，我们可以开展数据分析和可视化。
Python提供了一些工具，可以让我们对数据进行更深入的探索和可视化。
1. 二维可视化使用Python的matplotlib库，我们可以进行二维可视化。
这意味着我们可以创建各种图表，如直方图，折线图，散点图等来帮助我们更深入地研究我们所收集的数据。
2. 三维可视化对于更复杂的数据，如三维图像，Python的Vispy库是一个很好的选择。
Python玩转股票数据以及简单交易策略
Python 玩转股票数据以及简单交易策略前面的文档《Python获取股票历史数据并分析》详细说明如何获取股票数据，并进行了简单的分布分析。
今天我们将详细讲解如何玩转历史数据，基础数据来源于《Python获取股票历史数据并分析》。
为了取数和查询方便，我把所有的历史交易数据放在了sqlite3数据库文件中，这也是python自带的数据库，操作很方便。
当然你也可以把数据放在其他数据库中。
本文将使用Python来可视化股票数据，比如绘制K线图，并且探究各项指标的含义和关系，最后使用移动平均线方法初探投资策略。
下面开始玩转数据，数据导入为了数据的存储和读取方便，我们预先把历史数据存在路径为'E:\myprog\TestData.db的sqlite文件中。
要分析先从这个数据文件中读取。
我们把股票编码为600866的2017-02-01至2017-06-01的交易数据读取到stdata中。
以上显示了前9行数据，要得到数据的更多信息，可以使用.info()方法。
它告诉我们该数据一共有72行，索引是时间格式，日期从2017-02-01至2017-06-01。
总共有16列，并列出了每一列的名称和数据格式，并且没有缺失值。
除了index,code是object类型外，其他的都是float型。
我们可以将index转化为datetime类型stdata.index= pd.to_datetime(stdata.index) 变化后如下：至此，我们完成了股票数据的导入和清洗工作，接下来将使用可视化的方法来观察这些数据。
数据观察首先，我们观察数据的列名，其含义对应如下：这些指标总体可分为两类：●价格相关指标⏹当日价格：开盘、收盘价，最高、最低价⏹价格变化：价格变动和涨跌幅⏹均价：5、10、20日均价●成交量相关指标⏹成交量⏹换手率：成交量/发行总股数×100%⏹成交量均量：5、10、20日均量由于这些指标都是随时间变化的，所以让我们先来观察它们的时间序列图。
python数据分析案例
python数据分析案例在数据分析领域，Python 凭借其强大的库和简洁的语法，成为了最受欢迎的编程语言之一。
本文将通过一个案例来展示如何使用 Python进行数据分析。
首先，我们需要安装 Python 以及一些数据分析相关的库，如 Pandas、NumPy、Matplotlib 和 Seaborn。
这些库可以帮助我们读取、处理、分析和可视化数据。
接下来，我们以一个实际的数据分析案例来展开。
假设我们有一个包含用户购物数据的 CSV 文件，我们的目标是分析用户的购买行为。
1. 数据加载与初步查看使用 Pandas 库，我们可以轻松地读取 CSV 文件中的数据。
首先，我们导入必要的库并加载数据：```pythonimport pandas as pd# 加载数据data = pd.read_csv('shopping_data.csv')```然后，我们可以使用 `head()` 方法来查看数据的前几行，以确保数据加载正确。
```pythonprint(data.head())```2. 数据清洗在数据分析之前，数据清洗是一个必不可少的步骤。
我们需要处理缺失值、重复数据以及异常值。
例如，我们可以使用以下代码来处理缺失值：```python# 检查缺失值print(data.isnull().sum())# 填充或删除缺失值data.fillna(method='ffill', inplace=True)```3. 数据探索在数据清洗之后，我们进行数据探索，以了解数据的分布和特征。
我们可以使用 Pandas 的描述性统计方法来获取数据的概览：```pythonprint(data.describe())```此外，我们还可以绘制一些图表来可视化数据，例如使用Matplotlib 和 Seaborn 绘制直方图和箱线图：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 绘制直方图plt.figure(figsize=(10, 6))sns.histplot(data['purchase_amount'], bins=20, kde=True) plt.title('Purchase Amount Distribution')plt.xlabel('Purchase Amount')plt.ylabel('Frequency')plt.show()# 绘制箱线图plt.figure(figsize=(10, 6))sns.boxplot(x='category', y='purchase_amount', data=data) plt.title('Purchase Amount by Category')plt.xlabel('Category')plt.ylabel('Purchase Amount')plt.show()```4. 数据分析在数据探索的基础上，我们可以进行更深入的数据分析。
Python在数据分析中的应用及最佳实践
Python在数据分析中的应用及最佳实践Python是一种简单、易学、高效的编程语言，具有越来越多的应用场景。
特别是在数据分析领域，Python成为了最受欢迎的语言之一。
本文将介绍Python在数据分析中的应用及最佳实践。
一、Python的优势一、Python简单易学。
Python的语法简单易懂，更符合人类思维，使得初学者容易入门。
二、Python强大的生态系统。
Python拥有丰富的开源包和工具，推动了Python在数据科学领域的应用。
三、Python在工业界的应用广泛。
Google、Dropbox、Honda、Ford等多家大型公司都在工业界广泛应用Python。
二、Python在数据分析中的应用Python在数据分析领域应用广泛，可以处理各种类型的数据，并在数据清洗、处理、可视化等方面发挥重要作用。
Python提供了许多网络爬虫框架，如beautifulsoup、scrapy等，可用于数据收集。
使用Python脚本可以轻松地从各种数据源中收集数据，如网页、API、社交网络等。
例如，在收集Twitter数据时，我们可以使用Tweepy进行数据抓取。
2、数据清洗数据清洗是数据分析的重要一步，Python在数据清洗方面表现卓越。
Pandas是最受欢迎的Python库之一，可用于数据清洗和数据处理。
使用Pandas可以轻松处理数据，包括数据去重、数据分组、数据排序等。
3、数据处理一旦数据清洗完成，下一步就是数据处理。
Python的Numpy和Scipy库提供了各种线性代数、统计学、信号处理等数据处理功能。
这些功能使得Python成为处理大型数据集的理想语言。
Python的可视化工具非常丰富。
Matplotlib是Python最受欢迎的绘图库之一，提供了许多绘制二维图表的选项。
除此之外，我们还可以使用Seaborn、Plotly等可视化库进行数据可视化。
5、机器学习Python在机器学习和深度学习领域中也表现出色。
python基本数据类型及运算应用的实验内容和原理
python基本数据类型及运算应用的实验内容和原理文章标题：探索Python基本数据类型及运算应用的实验内容和原理一、引言在计算机编程领域中，Python作为一种高级通用编程语言，其简洁灵活、易学易用的特点备受程序员喜爱。
在Python中，基本数据类型及其相关的运算应用是编程的基础，对初学者来说尤为重要。
本文将带您探索Python基本数据类型及运算应用的实验内容和原理。
二、Python基本数据类型概述1. 整数类型：在Python中，整数类型(int)可以表示正整数、负整数和零。
2. 浮点数类型：浮点数(float)用于表示小数，包括带小数点的数值。
3. 字符串类型：字符串(str)是由字符组成的有序集合，可以用单引号或双引号表示。
4. 列表类型：列表(list)是一种有序的集合，可以容纳任意数量、任意类型的对象。
三、Python基本数据类型的实验内容与应用1. 整数类型实验内容和应用2. 浮点数类型实验内容和应用3. 字符串类型实验内容和应用4. 列表类型实验内容和应用四、Python基本数据类型的运算原理探究1. 整数类型的运算原理2. 浮点数类型的运算原理3. 字符串类型的运算原理4. 列表类型的运算原理五、总结与回顾通过本文的共享，我们深入探讨了Python基本数据类型及运算应用的实验内容和原理。
无论是整数类型、浮点数类型、字符串类型还是列表类型，都有其独特的特点和运算规则。
在编程实践中，我们需要灵活运用这些基本数据类型和运算符号，才能更好地实现自己的编程目标。
六、个人观点与理解在学习和实践Python编程过程中，我深切体会到基本数据类型的重要性。
只有对整数、浮点数、字符串和列表等基本类型有深入的理解，才能在编程时游刃有余，提高编程效率。
对于运算应用的理解和掌握，可以帮助我们更好地处理程序中的逻辑和算法，实现更加复杂、精妙的功能。
七、参考资料1. Python官方文档：2. 《Python编程：从入门到实践》3. 《Python基础教程》在本文中，我们以序号标注的形式，详细探讨了Python基本数据类型及运算应用的实验内容和原理。
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实验2 选择、循环和异常
注意：
1.作业请提交至ftp://17
2.26.184.2/upload/用Python玩转数据/实验2(2017.
3.23)/中
2.Deadline为
3.28（下周二）18:00
3.请将4个源文件压缩后用“学号姓名.压缩类型”文件名上传
编程题
1．按公式：C= 5/9×(F-32) ，将华氏温度转换成摄氏温度，并产生一张华氏0～300度与对应的摄氏温度之间的对照表（每隔20度输出一次）
2. 找前5个默尼森数。
P是素数且M也是素数，并且满足等式M=2P-1，则称M为默尼森数。
例如，P=5，M=2P-1=31，5和31都是素数，因此31是默尼森数。
3. 编写一个程序，让用户输入苹果个数和单价，然后计算出价格总额。
Enter count: 10
Enter price for each one: 3.5
Pay: 35
运用try-except语句让程序可以处理非数字输入的情况，如果是非数字输入，打印消息并允许用户再次输入，直到输入正确类型值计算出结果后退出。
以下是程序的执行结果：Enter count: 20
Enter price for each one: four
Error, please enter numeric one
Enter count: twenty
Error, please enter numeric one
Enter count: 20
Enter price for each one: 4
The price is 80.
4. 程序随机产生一个0~300间的整数，玩家竞猜，允许玩家自己控制游戏次数，如果猜中系统给出提示并退出程序，如果猜错给出“太大了”或“太小了”的提示，如果不想继续玩可以退出并说再见。