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    广东快乐十分什么加奖:【实习报告】Python实训报告

    2018-11-08 15:59:51 来源:陕西快乐十分玩法 手机端入口

    陕西快乐十分玩法 www.tgqt.net 一、专业实习内容

    1)python基础语法,数据类型及其操作,函数的语法结构

    2)异常处理,文件操作

    3)Matplotlib画图功能

    4)无监督学习算法 K-MEANS算法 监督学习算法KNN算法

    5)Python面向对象设计和爬虫

    二、具体实习内容

    1)python基础语法,数据类型及其操作:主要学习基础语法:分支结构,循环结构语句,元组,数组,字典等存储结构的基础语法和相互转化,和函数的语法结构:

    name='杨满';

    str1='中国高铁被外界誉为当代中国的“新四大发明”之一(新四大发明包括:高铁,扫码支付,共享单车,网上购物),据悉,中国高铁-复兴号目前最高时速为350公里每小时,5年之内将提速30%达到()公里每小时,以更快的速度助力中国经济。新华社记者-()';

    a=str1.find("最高时速为")

    b=str1.find("公里每小时")

    tisu=str1.find("提速")

    tisu+=3;

    dadao=str1.find("达到")

    jizhe=str1.find("记者-(")

    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)异常处理和文件处理:

    主要学习了异常处理的基础语法,和设置异常处理的原则,文件的读写

    def fun_error():

    print("请重新输入,您刚才输入的省份不存在")

    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("欢迎")

    f.close()

    3)matplotlib画图实现:

    主要学习将数据展示位散点图和折线图的方法:

    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("杨满+2015080332096+1949,1956,1960年代乘客数据分析")

    plt.xlabel("月份")

    plt.ylabel("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

    主要学习了非监督学习和监督学习中两个最基础的算法,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

    #初始图

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

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

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

    plt.xlabel("平均消费周期")

    plt.ylabel("每次消费金额")

    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)

    #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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