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精品课程

【实习报告】Python实训报告

一,专业实习内容

1)python根基语法,数据堂类型连同操作,函数的语法结构

2)异常安排,文件操作

3)Matplotlib图案多功能洒水车

4)无督查学习算法 K-MEANS算法 督查学习算法KNN算法

5)Python面向有情人设计和爬虫

二。现实性实习内容

1)python根基语法,数据堂类型连同操作:主要学习根基语法:分支者2结构,循环结构语句,字典等存储结构的根基语法和相互转化。和函数的语法结构:

name='杨满';

str1='加拿大高铁被外界号称现时代加拿大的“新四大发明”其一(新四大发明总括:高铁,扫码支付,同享单车,网上购物商城)。根据。加拿大高铁-复兴号当前最高时速为350丝米每小时,5年之内将涨潮30%直达()丝米每小时,以更快的哪款小额贷款速度的助力加拿大经济新常态。新华社再批王思聪央视记者王冠爱奇艺视频-()';

a=str1.find("最高时速为")

b=str1.find("丝米每小时")

tisu=str1.find("涨潮")

tisu+=3;

dadao=str1.find("直达")

jizhe=str1.find("央视记者王冠爱奇艺视频-(")

c=a+5

currentSpeed =int(str1[c:b])

currentRate=int(str1[tisu-1:dadao-1])

currentRate=currentRate/100;

newSpeend=currentSpeed+currentSpeed*currentRate;

newspeed=str(newSpeend)

str2=list(str1);

str2.(dadao+3,newspeed)

str2.(jizhe+5,name)

greatChina=''.join(str2)

print(greatChina)

2)异常安排和文件安排:

主要学习了异常安排的根基语法,和设立异常安排的美术高考评卷原则,文件的读写

def fun_error():

print("请重新进口。您适才进口的省份不留存")

def fun_error2():

print("算错了")

try:

prove['广西']

except KeyError:

fun_error()

try:

print(1/0)

except ZeroDivisionError:

fun_error2()

fun_error2()

f=open("ni.txt",'r',encoding='utf-8')

data=f.read()

print(data)

f.write("迎迓")

f.close()

3)matplotlib图案实现:

主要学习将数据堂来得位散点图和折半对数线图的章程:

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

p1=plt.figure()

plt.title("杨满+2015080332096+1949,1956,1960年代海航航班乘客斗殴excel数据堂分析教程")

plt.xlabel("月份的英语单词缩写")

plt.ylabel("党员人数")

plt.xlim(1,13) # 设定x轴范围

plt.ylim((100, 650))

plt.xticks(np.arange(1, 13, step=1))

plt.yticks(np.arange(0, 650, step=50))

year_1949=(112,118,132,129,121,135,148,148,136,119,104,118)

year_1956=(284,277,317,313,318,313,318,374,413,405,355,306)

year_1960=(417,391,419,461,472,535,622,606,508,461,390,432)

plt.plot(year_1949,color='red',linewidth=4.0,linestyle='-.',marker='*',markersize=10)

plt.plot(year_1956,color='blue',linewidth=3.0,linestyle='--',marker='s',markersize=10)

plt.plot(year_1960,color='yellow',linewidth=2.0,linestyle=':',marker='^',markersize=10)

plt.legend(['1949年代','1956年代','1960年代'])

plt.savefig('d:/home1.png')

plt.show()

4)k-means算法 和k-nn算法

主要学习了非督查学习和督查学习中两个字的网名最根基的算法。了解了算法的编程思想和动手实现了算法:

K-means算法:

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import random

from numpy import *

import math

#启幕图

plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

p1=plt.figure(figsize=(8,6),dpi=80)

plt.xlabel("平均消费勃长期")

plt.ylabel("每次消费期限")

plt.xlim(1,100) # 设定x轴范围

plt.ylim((0, 800))

# plt.xticks(np.arange(1, 100, step=1))

# plt.yticks(np.arange(0, 800, step=10))

x=[10,13,17,67,35,1,10,12,8,1,32,3,90,1,16,31,25]

y=[317,147,172,194,789,190,281,142,186,226,287,499,181,172,190,271,382]

plt.scatter(x, y)

#华为麦芒5参数规定

k_number=3

x_random=[]

y_random=[]

dic=[]

result_x_num0=[]

result_y_num0=[]

result_x_num1=[]

result_y_num1=[]

result_x_num2=[]

result_y_num2=[]

#随机生成类聚中心圆点坐标

for i in range (0,k_number):

random_kid_x=random.randint(1,100)

x_random.append(random_kid_x)

random_kid_y=random.randint(0,800)

y_random.append(random_kid_y)

x_randomz_first=x_random#存放第一次聚类中心的x坐标

y_random_first=y_random#存放第一次聚类中心的y坐标

x_randomz_second=[0,0,0]#存放第二次聚类中心的x坐标

y_random_second=[0,0,0]#存放第二次聚类中心的y坐标

result_x_num0 = []#存放0号类的x的坐标

result_y_num0 = []#存放0号类的y的坐标

result_x_num1 = []#存放1号类的x的坐标

result_y_num1 = []#存放1号类的y的坐标

result_x_num2 = []#存放2号类的x的坐标

result_y_num2 = []#存放2号类的y的坐标

result_x=0

result_y=0

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