Python初学笔记

1、输入输出语句
编写程序，提示用户输入体重与身高，输出BMI指数（身体质量指数，是国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准）。BMI的计算公式如下。要求：（1）用input()函数获取用户输入的体重（千克）和身高（米）；（2）用float()函数将用户的输入转换为浮点数；（3）根据公式计算BMI后用print()函数输出结果。

x=input("please input your weight:")
y=input("please input your height:")
BMI=float(x)/float(y)**2
print(BMI)
**2、算术表达式

编写程序，实现3位正整数的拆分。要求：（1）获取用户输入的任意一个3位正整数；（2）使用//和%运算符拆分出个位、十位、百位上的数字**。

x=input(“please input your 3-bit positive integer :”)
a=int(x)//100
c=int(x)%10
b=(int(x)-100a)//10
print(“您输入的三位数的百十个位分别为：”)
print(a,b,c)
3、关系表达式
编写程序，计算下列分段函数的值。要求：（1）至少一次连用关系运算符；（2）使用幂运算符（）计算x3。提示：本题需要使用if语句**

x=int(input(“please input your digit:”))
if x<=10:
print(x**3+1)
elif x>10 and x<80:
print(x+3)
else:
print(3x-1)
4、内置函数
利用内置函数分析学生成绩。要求如下：（1）将下列“学生成绩表”的前7列（从“学生编号”到“C语言”）录入到一个Excel文件（*.xlsx）中；（2）利用pandas的read_excel()函数读取该Excel文件的内容；（3）利用max()、min()、sum()、len()函数计算高等数学的最高分、离散数学的最低分、大学英语的平均分；（4）利用sorted()函数将汇编语言的成绩降序输出；（5）利用map()函数统计C语言成绩分别为优良中差的人数（优：90-100，良：80-89，中：70-79，差：60-69）。
import pandas
import pandasconfig
data=pandas.read_excel(“grade.xls”)
print(data)
advanced=list(data[“高等数学”])
maxad=max(advanced)
print(“高等数学的最高分为：”,maxad)
discred=list(data[“离散数学”])
mindis=min(discred)
print(“离散数学的最低分为:”,mindis)
english=list(data[“大学英语”])
avg=sum(english)/len(english)
print(“大学英语的平均分为：”,avg)
x=list(data[“汇编语言”])
y=sorted(x,reverse=True)
print(“汇编语言成绩降序：”)
print(y)
z=list(data[“C语言”])
def func(x):
return x//10
lst=list(map(func,z))
print(“优:”,lst.count(9)+lst.count(100),“人”)
print(“良:”,lst.count(8),“人”)
print(“中:”,lst.count(7),“人”)
print(“差:”,lst.count(6),“人”)
5、扩展库的安装与使用
安装扩展库jieba和wordcloud（如果已经安装，不需要重复安装）。查阅相关资料，掌握扩展库jieba和wordcloud的用法。先用jieba分词，然后用wordcloud绘制《促进大数据发展行动纲要》的词云图。要求如下：（1）将《促进大数据发展行动纲要》全文复制到一个文本文件（.txt）中，利用内建模块中的open函数读取该文件的全部内容；（2）利用wordcloud的stopwords参数去掉“的”、“是”、“专栏”等无意义的词；（3）绘制两幅词云图：wordcloud的mask参数采用默认设置，生成一张矩形词云图；将wordcloud的mask参数设置为一张图片，生成一张异形词云图。
《促进大数据发展行动纲要》的全文：
http://www.gov.cn/zhengce/content/2015-09/05/content_10137.htm
import jieba
import wordcloud
from PIL import Image
import numpy as np
wenben=open(“bigdata.txt”,encoding=“utf-8”)
txt = wenben.read()
txt = jieba.lcut(txt)
w = wordcloud.WordCloud(width=500,height=200,
background_color=“white”,
font_path=“msyh.ttc”,
stopwords={“的”, “是”, “专栏”})
w.generate("".join(txt))
w.to_file(“ciyun.png”)
pic = np.array(Image.open(“sample.jpg”))
w = wordcloud.WordCloud(width=500,height=200,
background_color=“white”,
font_path=“msyh.ttc”,
stopwords={“的”, “是”, “专栏”},
mask = pic)
w.generate("".join(txt))
w.to_file(“yiciyun.png”)

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