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    【實習報告】Python實訓報告

    • 來源:優就業
    • 2018-11-08 15:59:51
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    一、專業實習內容

    1)python基礎語法,數據類型及其操作,函數的語法結構

    2)異常處理,文件操作

    3)Matplotlib畫圖功能

    4)無監督學習算法 K-MEANS算法 監督學習算法KNN算法

    5)Python面向對象設計和爬蟲

    二、具體實習內容

    1)python基礎語法,數據類型及其操作:主要學習基礎語法:分支結構,循環結構語句,元組,數組,字典等存儲結構的基礎語法和相互轉化,和函數的語法結構:

    name='楊滿';

    str1='中國高鐵被外界譽為當代中國的“新四大發明”之一(新四大發明包括:高鐵,掃碼支付,共享單車,網上購物),據悉,中國高鐵-復興號目前最高時速為350公里每小時,5年之內將提速30%達到()公里每小時,以更快的速度助力中國經濟。新華社記者-()';

    a=str1.find("最高時速為")

    b=str1.find("公里每小時")

    tisu=str1.find("提速")

    tisu+=3;

    dadao=str1.find("達到")

    jizhe=str1.find("記者-(")

    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)異常處理和文件處理:

    主要學習了異常處理的基礎語法,和設置異常處理的原則,文件的讀寫

    def fun_error():

    print("請重新輸入,您剛才輸入的省份不存在")

    def fun_error2():

    print("算錯了")

    try:

    prove['廣西']

    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("歡迎")

    f.close()

    3)matplotlib畫圖實現:

    主要學習將數據展示位散點圖和折線圖的方法:

    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("楊滿+2015080332096+1949,1956,1960年代乘客數據分析")

    plt.xlabel("月份")

    plt.ylabel("人數")

    plt.xlim(1,13) # 設定x軸范圍

    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

    主要學習了非監督學習和監督學習中兩個最基礎的算法,了解了算法的編程思想和動手實現了算法:

    K-means算法:

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    import random

    from numpy import *

    import math

    #初始圖

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

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

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

    plt.xlabel("平均消費周期")

    plt.ylabel("每次消費金額")

    plt.xlim(1,100) # 設定x軸范圍

    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)

    #參數規定

    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=[]

    #隨機生成類聚中心點坐標

    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#存放第一次聚類中心的x坐標

    y_random_first=y_random#存放第一次聚類中心的y坐標

    x_randomz_second=[0,0,0]#存放第二次聚類中心的x坐標

    y_random_second=[0,0,0]#存放第二次聚類中心的y坐標

    result_x_num0 = []#存放0號類的x的坐標

    result_y_num0 = []#存放0號類的y的坐標

    result_x_num1 = []#存放1號類的x的坐標

    result_y_num1 = []#存放1號類的y的坐標

    result_x_num2 = []#存放2號類的x的坐標

    result_y_num2 = []#存放2號類的y的坐標

    result_x=0

    result_y=0

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