python系列實驗

⑴ 有哪些足不出戶，能用十天掌握的新技能

不少人都看過馬爾科姆・格拉德威爾的《異類》，書中最著名的是 「 1 萬小時定律」 ：要達到世界頂級水平，需要 1 萬小時的刻意練習，一般最少要花上 10 年時間。

但問題在於，在這個時代，我們每個人都有太多想學、需要學的技能：工作中需要學外語、學軟體、學匯報；生活中需要學烹飪、學樂器、學健身，我們不可能每樣都付出 1 萬小時……

快速掌握一項技能，對現代人的生存和發展極其重要，喬希・考夫曼有一個經典的 Ted 演講，他總結了一個快速學習的框架， 只需要 20 小時的練習（每天學習 90 分鍾），就可以學會大多數技能，換句話就是通過 20 小時就可以入門了。

下面，我們幫你總結了一些非常實用和裝逼的小技能，10 天左右就能學會。疫情期間宅在家中，不妨嘗試一下～

爬蟲其實就是對網路數據的批量採集，它可以做很多事，比如幫你在 12306 搶票、下載小說、圖片、收集抖音上好看的小姐姐的視頻……在大數據時代，爬蟲早已不是程序員的專屬技能，越來越多的職業都需要用到爬蟲，比如產品經理、運營、市場人員，都經常需要使用到這個技能。

爬蟲程序一般使用 python 語言製作，有很多現成的 Python 框架，可以讓你很方便地寫出爬蟲程序。除此之外，你還需要對網頁結構有簡單的了解。

推薦課程：

1. 高德 API + Python 爬蟲解決租房問題

本課程使用 Python 腳本爬取某租房網站的房源信息，利用高德的 js API 在地圖上標出房源地點，劃出距離工作地點1小時內可到達的范圍。在項目實現的過程中熟悉了 requests 、BeautifulSoup、csv 等庫的簡單使用。

2. 使用 Python 批量爬取網站信息

本實驗主要通過 Python 實現一個命令行參數控制的爬蟲程序，可以批量爬取網站的 URLs、JS 文件及其中的端點、子域名和 DNS 有關的數據信息等，能夠匹配自定義正則表達式的字元串，還支持將最終結果導出為 JSON 格式或 CSV 格式。

3. Python 二手房信息爬取與數據呈現

本課程以鏈家的二手房網站為目標，使用python爬取鏈家官網在售的二手房信息，並且使用matplotlib 繪圖包對爬取的信息進行分析，繪制簡單的圖表。

4. Nodejs 完成網站信息爬蟲

本課將通過 Node.js 實現一個簡單的爬蟲，來爬取豆瓣熱評電影，主要有以下幾個模塊：實驗簡介，創建項目，HTTP 模塊，編寫爬蟲程序，保存數據到本地。主要會用到的模塊（包）有：http，fs，path，cheerio。http 模塊用於創建 http 請求，fs 模塊用於保存文件，path 模塊用於解析路徑，cheerio 包是伺服器端的 jQuery 實現，這里用於解析 HTML。

爬蟲需要用到 Python ，如果你還不會的話，那有必要先學習一下了。現在編程越來越火，程序員也成了高薪的代名詞，不管寫不寫代碼，學習一下編程也是有必要的。Python 是目前最火熱的語言之一，上至老奶奶、下到小學生都在學習。

10 天時間雖然不能讓你成為 Python 大神，但入門 Python、寫一些小程序、小腳本卻是綽綽有餘的。年後再找工作，再也不用被 「掌握 Python 優先」 的職位拒之門外了！

推薦課程：

1. Python 新手入門課

極度舒適的新手入門課程，面向完全沒有編程基礎的同學。你將在一下午入門 Linux、Python 基礎和Github 常用命令，為未來的編程大樓打下穩固的基礎。

2. 樓 + 之 Python 基礎

人人都學得會的 Python 入門課，從 0 到 1 掌握編程的概念，用 Python 創造你的第一個程序、 游戲 和網路爬蟲。

3. Python3 簡明教程

簡明易懂的 Python3 課程，不僅適用於那些有其它語言基礎的同學，對沒有編程經驗的同學也非常友好。本課程不僅講解了 Python3 基礎知識，還介紹了 PEP8、Virtualenv、測試、項目結構以及 Flask 相關內容。

4. 用 Python 實現各種常用演算法

使用 Python 實現各種演算法，主要知識點包括數據結構，哈希，數學演算法，線性代數，搜索演算法，排序演算法，字元串。

過年期間，王者榮耀日流水過億，又賺錢又好玩為什麼不學？下面這些課程將教你快速一些小 游戲 ～

推薦課程：

1. 200 行 Python 代碼實現 2048

本實驗僅用200行的 python 代碼完成2048小 游戲 的編寫。通過本實驗將學習 Python 基本知識，狀態機的概念，以及編寫 python 游戲 的步驟。為 Python 的進階課程，需要用戶具有 Python 的語法基礎。

2. Python3 實現推理 游戲 Bagels

Bagels是可以和朋友一起玩的一個推理 游戲 。本實驗將會一步步地用 Python3 實現這個 游戲 。本課程會用到一些 Python3 的新特性。

3. Python 實現康威生命 游戲

康威生命 游戲 是一個久負盛名的數學 游戲 ，有簡單的規則和無窮無盡的組合。本課程將使用 pygame 模塊來實現這樣一個 游戲 ，讓你在趣味 游戲 中提升對 Python 的理解，入門 pygame。

4. Python 實現推箱子 游戲

本課程通過一個簡單的推箱子 游戲 ，來介紹 pygame 的一些相關內容，課程介紹中盡量避免專業詞彙，從簡單入手設計並開發一個推箱子 游戲 。

5. 基於 Pygame 開發貪吃蛇和俄羅斯方塊

本課程基於Pygame開發貪吃蛇和俄羅斯方塊，通過逐步學習Pygame基礎知識，到從零開始實現 游戲 開發，課程難度由淺入深，內容通俗易懂，確保同學們能夠很好的掌握和理解。

每個技術大牛都應該有自己的技術博客，如果是自己開發的，那更是加分無數。下面這些教程可以幫助你學習創建美觀又實用的博客～

推薦課程：

1. Python3 基於 Flask 框架搭建個人博客

本課程中，我們將使用 Python 語言及 Flask 框架開發一個簡單的博客系統。涉及 Flask Web 開發，使用 Peewee 構建數據模型，簡單的 Jinja2 模板， Pygments 模塊實現代碼語法高亮，MarkDown 格式編寫博客， Micawber 實現多媒體播放。

2. 使用 Github Pages 和 Hexo 搭建獨立博客

本次課程我們將利用 github page 的特性來部署由 Hexo 框架渲染生成的靜態博客。並且為博客添加插件以實現評論、七牛實現圖床等功能。

3. Java 實現個人博客

利用 SSM 框架和簡單的前端知識、Markdown 的富文本編輯器插件和第三方評論插件和 MySQL 資料庫搭建一個簡單但是功能完善的個人博客網站。

4. SpringBoot + Mybatis + Thymeleaf 搭建美觀實用的個人博客

對於技術人員來說，擁有自己的個人博客應該是一件令人嚮往的事情，可以記錄和分享自己的觀點，獨立開發以及獨立維護一個博客網站，這種想法應該在很多人心中都有過，真的很酷，也因此我開發了 My Blog 博客系統，它是由 SpringBoot + Mybatis + Thymeleaf 等技術實現的 Java 博客系統，頁面美觀、功能齊全、部署簡單及完善的代碼，一定會給使用者無與倫比的體驗。

沒有一個春天不會到來。疫情總會散去，生活也還要繼續。大家加油～

以上課程可以登陸實驗樓官網獲取。

⑵ python金融分析的實驗目的和要求

python金融分析的實驗目的和要求：Python適合做數據分析，有很多成熟的數據分析框架：Pandas，Numpy等，這些在課程中都有教。這些框架都可以很方便的完成數據分析的任務。

對象在python里，其實是一個指針，指向一個數據結構，數據結構里有屬性，有方法。 對象通常就是指變數。從面向對象OO的概念來講，對象是類的一個實例。在python里很簡單，對象就是變數。 class A: myname="class a" 上面就是一個類。

速度快：

Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。 免費、開源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。

⑶ 121 11 個案例掌握 Python 數據可視化--星際探索

星空是無數人夢寐以求想了解的一個領域，遠古的人們通過肉眼觀察星空，並制定了太陰歷，指導農業發展。隨著現代科技發展，有了更先進的設備進行星空的探索。本實驗獲取了美國國家航空航天局（NASA）官網發布的地外行星數據，研究及可視化了地外行星各參數、尋找到了一顆類地行星並研究了天體參數的相關關系。
輸入並執行魔法命令 %matplotlib inline， 設置全局字型大小，去除圖例邊框，去除右側和頂部坐標軸。

本數據集來自 NASA，行星發現是 NASA 的重要工作之一，本數據集搜集了 NASA 官網發布的 4296 顆行星的數據，本數據集欄位包括：

導入數據並查看前 5 行。

截至 2020 年 10 月 22 日 全球共發現 4296 顆行星，按年聚合並繪制年度行星發現數，並在左上角繪制 NASA 的官方 LOGO 。

從運行結果可以看出，2005 年以前全球行星發現數是非常少的，經計算總計 173 顆，2014 和 2016 是行星發現成果最多的年份，2016 年度發現行星 1505 顆。

對不同機構/項目/計劃進行聚合並降序排列，繪制發現行星數目的前 20 。

2009 年至 2013 年，開普勒太空望遠鏡成為有史以來最成功的系外行星發現者。在一片天空中至少找到了 1030 顆系外行星以及超過 4600 顆疑似行星。當機械故障剝奪了該探測器對於恆星的精確定位功能後，地球上的工程師們於 2014 年對其進行了徹底改造，並以 K2 計劃命名，後者將在更短的時間內搜尋宇宙的另一片區域。

對發現行星的方式進行聚合並降序排列，繪制各種方法發現行星的比例，由於排名靠後的幾種方式發現行星數較少，因此不顯示其標簽。

行星在宇宙中並不會發光，因此無法直接觀察，行星發現的方式多為間接方式。從輸出結果可以看出，發現行星主要有以下 3 種方式，其原理如下：

針對不同的行星質量，繪制比其質量大（或者小）的行星比例，由於行星質量量綱分布跨度較大，因此採用對數坐標。

從輸出結果可以看出，在已發現的行星中，96.25% 行星的質量大於地球。（圖中橫坐標小於 e 的紅色面積非常小）

通過 sns.distplot 介面繪制全部行星的質量分布圖。

從輸出結果可以看出，所有行星質量分布呈雙峰分布，第一個峰在 1.8 左右（此處用了對數單位，表示大約 6 個地球質量），第二個峰在 6.2 左右（大概 493 個地球質量）。

針對不同發現方式發現的行星，繪制各行星的公轉周期和質量的關系。

從輸出結果可以看出：徑向速度（Radial Velocity）方法發現的行星在公轉周期和質量上分布更寬，而凌日（Transit）似乎只能發現公轉周期相對較短的行星，這是因為兩種方法的原理差異造成的。對於公轉周期很長的行星，其運行到恆星和觀察者之間的時間也較長，因此凌日發現此類行星會相對較少。而徑向速度與其說是在發現行星，不如說是在觀察恆星，由於恆星自身發光，因此其觀察機會更多，發現各類行星的可能性更大。

針對不同發現方式發現的行星，繪制各行星的距離和質量的關系。

從輸出結果可以看出，凌日和徑向速度對距離較為敏感，遠距離的行星大多是通過凌日發現的，而近距離的行星大多數通過徑向速度發現的。原因是：近距離的行星其引力對恆星造成的擺動更為明顯，因此更容易觀察；當距離較遠時，引力作用變弱，擺動效應減弱，因此很難藉助此方法觀察到行星。同時，可以觀察到當行星質量更大時，其距離分布相對較寬，這是因為雖然相對恆星的距離變長了，但是由於行星質量的增加，相對引力也同步增加，恆星擺動效應會變得明顯。

將所有行星的質量和半徑對數化處理，繪制其分布並擬合其分布。
由於：

因此，從原理上質量對數與半徑對數應該是線性關系，且斜率為定值 3 ，截距的大小與密度相關。

從輸出結果可以看出：行星質量和行星半徑在對數變換下，具有較好的線性關系。輸出 fix_xy 數值可知，其關系可以擬合出如下公式：

擬合出曲線對應的行星平均密度為：

同樣的方式繪制恆星質量與半徑的關系。

從輸出結果可以看出，恆星與行星的規律不同，其質量與半徑在對數下呈二次曲線關系，其關系符合以下公式：

同樣的方式研究恆星表面重力加速度與半徑的關系。

從輸出結果可以看出，恆星表面對數重力加速度與其對數半徑呈現較好的線性關系：

以上我們分別探索了各變數的分布和部分變數的相關關系，當數據較多時，可以通過 pd.plotting.scatter_matrix 介面，直接繪制各變數的分布和任意兩個變數的散點圖分布，對於數據的初步探索，該介面可以讓我們迅速對數據全貌有較為清晰的認識。

通過行星的半徑和質量，恆星的半徑和質量，以及行星的公轉周期等指標與地球的相似性，尋找諸多行星中最類似地球的行星。

從輸出結果可以看出，在 0.6 附近的位置出現了一個最大的圓圈，那就是我們找到的類地行星 Kepler - 452 b ，讓我們了解一下這顆行星：

數據顯示，Kepler - 452 b 行星公轉周期為 384.84 天，半徑為 1.63 地球半徑，質量為 3.29 地球質量；它的恆星為 Kepler - 452 半徑為太陽的 1.11 倍，質量為 1.04 倍，恆星方面數據與太陽相似度極高。
以下內容來自網路。 開普勒452b（Kepler 452b） ，是美國國家航空航天局（NASA）發現的外行星， 直徑是地球的 1.6 倍，地球相似指數( ESI )為 0.83，距離地球1400光年，位於為天鵝座。
2015 年 7 月 24 日 0：00，美國國家航空航天局 NASA 舉辦媒體電話會議宣稱，他們在天鵝座發現了一顆與地球相似指數達到 0.98 的類地行星開普勒 - 452 b。這個類地行星距離地球 1400 光年，繞著一顆與太陽非常相似的恆星運行。開普勒 452 b 到恆星的距離，跟地球到太陽的距離相同。NASA 稱，由於缺乏關鍵數據，現在不能說 Kepler - 452 b 究竟是不是「另外一個地球」，只能說它是「迄今最接近另外一個地球」的系外行星。

在銀河系經緯度坐標下繪制所有行星，並標記地球和 Kepler - 452 b 行星的位置。

類地行星，是人類寄希望移民的第二故鄉，但即使最近的 Kepler-452 b ，也與地球相聚 1400 光年。

以下通過行星的公轉周期和質量兩個特徵將所有行星聚為兩類，即通過訓練獲得兩個簇心。
定義函數-計算距離
聚類距離採用歐式距離：

定義函數-訓練簇心
訓練簇心的原理是：根據上一次的簇心計算所有點與所有簇心的距離，任一點的分類以其距離最近的簇心確定。依此原理計算出所有點的分類後，對每個分類計算新的簇心。

定義函數預測分類
根據訓練得到的簇心，預測輸入新的數據特徵的分類。

開始訓練
隨機生成一個簇心，並訓練 15 次。

繪制聚類結果
以最後一次訓練得到的簇心為基礎，進行行星的分類，並以等高面的形式繪制各類的邊界。

從運行結果可以看出，所有行星被分成了兩類。並通過上三角和下三角標注了每個類別的簇心位置。
聚類前
以下輸出了聚類前原始數據繪制的圖像。

⑷ python食譜組合的實驗目的

1、python食譜組合的實驗目的是了解 Python 的基本編程環境，熟悉其主要組成部分和使用。
2、熟悉 turtle 庫語法元素，了解其繪圖坐標體系、畫筆控制函數和運動命令函數。通過程序實例，初步掌握 Python 程序設計的基本概念、編程規則和開發過程。
3、掌握 Python 的基本數據類型的概念和使用；運用 Python 的標准數學庫進行數值計算；掌握字元串類型的格式化操作方法和應用。

⑸ Python操作實驗題，需要詳細源代碼，求求各位計算機大神

按照題目要求編寫的Python程序如下

(注意 幸運數應該是前兩位數字之和等於後兩位數字之和的四位正整數)

第1題

def luck_number(n):

if len(str(n))==4:

a=n%10;

b=n//10%10

c=n//100%10

d=n//1000%10

if d+c==b+a:

return True

else:

return False

else:

return False

a,b=input().split()

count=0

for i in range(int(a),int(b)+1):

if luck_number(i)==True:

count+=1

if count%5==0:

print("%d"% i)

else:

print("%d "% i,end='')

源代碼(注意源代碼的縮進)

⑹ python實驗總結

#!/usr/bin/env python # Filename: appui.py """ .. moleauthor:: .... .. test mole of Tkinter """ from Tkinter import * import tkMessageBox root = Tk() root.geometry('850x40+80+80') #設置窗體高寬與窗體相對屏幕左上角位置 class...