MOOC《Python语言程序设计》(第15次)Python计算生态概览(第九周)
MOOC《Python语言程序设计》(第15次)
Python计算生态概览(第九周)21.8.26
文章目录
- MOOC《Python语言程序设计》(第15次)
- Python计算生态概览(第九周)21.8.26
- 单项选择题
- 程序设计题
- 学习笔记
- 1、从数据处理到人工智能
- 1.1 Python库之数据分析
- 1.2 Python库之数据可视化
- 1.3 Python库之文本处理
- 1.4 Python库之机器学习
- 2、实例15:霍兰德人格分析雷达图
- 3、从Web解析到网络空间
- 3.1 Python库之网络爬虫
- 3.2 Python库之Web信息提取
- 3.3 Python库之Web网站开发
- 3.4 Python库之网络应用开发
- 4、从人机交互到艺术设计
- 4.1 Python库之图形用户界面
- 4.2 Python库之游戏开发
- 4.3 Python库之虚拟现实
- 4.4 Python库之图形艺术
- 5、实例16:玫瑰花绘制
单项选择题
1、以下选项不是Python游戏开发方向第三方库的是:
A、PyGame
B、aip
C、cocos2d
D、Panda3D
正确答案 B
aip是baidu的人工智能功能Python访问接口。
2、以下选项不是Python数据分析方向第三方库是:
A、SciPy
B、Pandas
C、Numpy
D、Scrapy
正确答案 D
Scrapy是网络爬虫库
3、以下选项不是Python网络应用开发方向第三方库的是:
A、numpy
B、MyQR
C、WeRobot
D、aip
正确答案 A
numpy是多维度数据处理第三方库。
4、以下选项不是Python网络爬虫方向第三方库的是:
A、pyspider
B、Python-Goose
C、Requests
D、Scrapy
正确答案 B
Python-Goose是Web提取第三方库。
5、以下选项不是Python网站开发框架方向第三方库的是:
A、Django
B、redis-py
C、Pyramid
D、Flask
正确答案 B
redis-py是redis数据的Python访问接口。
6、以下选项不是Python人工智能方向第三方库的是:
A、Scikit-Learn
B、TensorFlow
C、Seaborn
D、MXNet
正确答案 C
Seaborn是数据可视化第三方库。
7、以下选项不是Python文本处理方向第三方库的是:
A、python-docx
B、NLTK
C、PyPDF2
D、pyovr
正确答案 D
pyovr是增强现实开发库。
8、以下选项不是Python图形用户界面方向第三方库的是:
A、wxPython
B、Vizard
C、PyGObject
D、PyQt5
正确答案 B
Vizard是虚拟现实第三方库。
9、以下选项不是Python Web信息提取方向第三方库的是:
A、Beautiful Soup
B、wxPython
C、Re
D、Python-Goose
正确答案 B
wxPython是GUI第三方库。
**10、以下选项不是Python数据可视化方向第三方库的是:**
A、Seaborn
B、Mayavi
C、Pyramid
D、Matplotlib
正确答案 C
Pyramid是Web开发框架库。
程序设计题
系统基本信息获取
# 系统基本信息获取.py"""
描述:
获取系统的递归深度、当前执行文件路径、系统最大UNICODE编码值等3个信息,并打印输出。
输出格式如下:
RECLIMIT:<深度>, EXEPATH:<文件路径>, UNICODE:<最大编码值>
"""import sys
print("RECLIMIT:{}, EXEPATH:{}, UNICODE:{}".format(sys.getrecursionlimit(),sys.executable,sys.maxunicode))
二维数据表格输出
# 二维数据表格输出.py"""
描述:
tabulate能够对二维数据进行表格输出,是Python优秀的第三方计算生态。
参考编程模板中给定的数据和代码,编写程序,能够输出如下风格效果的表格数据。
"""from tabulate import tabulate
data = [ ["北京理工大学", "985", 2000],["清华大学", "985", 3000],["大连理工大学", "985", 4000],["深圳大学", "211", 2000],["沈阳大学", "省本", 2000],]
print(tabulate(data, tablefmt="grid"))
学习笔记
1、从数据处理到人工智能
数据表示->数据清洗->数据统计->数据可视化->数据挖掘->人工智能
数据表示:采用合适方式用程序表达数据
数据清理:数据归一化、数据转换、异常值处理
数据统计:数据的概要理解,数量、分布、中位数等
数据可视化:直观展示数据内涵的方式
数据挖掘:从数据分析获得知识,产生数据外的价值
人工智能:数据/语言/图像/视觉等方面深度分析与决策
1.1 Python库之数据分析
Numpy:表达N维数组的最基础库
- Python接口使用,C语言实现,计算速度优异
- Python数据分析及科学计算的基础库,支撑Pandas等
- 提供直接的矩阵运算、广播函数、线性代数等功能
Pandas: Python数据分析高层次应用库
- 提供了简单易用的数据结构和数据分析工具
- 理解数据类型与索引的关系,操作索引即操作数据
- Python最主要的数据分析功能库,基于Numpy开发
series = 索引 + 一位数据
DataFrame = 行列索引 + 二维数据
SciPy: 数学、科学和工程计算功能库
- 提供了一批数学算法及工程数据运算功能
- 类似Matlab,可用于如傅里叶变换、信号处理等应用
- Python最主要的科学计算功能库,基于Numpy开发
1.2 Python库之数据可视化
Matplotlib:高质量的二维数据可视化功能库
- 提供了超过100种数据可视化展示效果
- 通过matplotlib.pyplot子库调用各可视化效果
- Python最主要的数据可视化功能库,基于Numpy开发
Seaborn:统计类数据可视化功能库
- 提供了一批高层次的统计类数据可视化展示效果
- 主要展示数据间分布、分类和线性关系等内容
- 基于Matplotlib开发,支持Numpy和Pandas
Mayavi:三维科学数据可视化功能库
- 提供了一批简单易用的3D科学计算数据可视化展示效果
- 目前版本是Mayavi2,三维可视化最主要的第三方库
- 支持Numpy、TVTK、Traits、Envisage等第三方库
1.3 Python库之文本处理
PyPDF2:用来处理pdf文件的工具集
- 提供了一批处理PDF文件的计算功能
- 支持获取信息、分隔/整合文件、加密解密等
- 完全Python语言实现,不需要额外依赖,功能稳定
NLTK:自然语言文本处理第三方库
- 提供了一批简单易用的自然语言文本处理功能
- 支持语言文本分类、标记、语法句法、语义分析等
- 最优秀的Python自然语言处理库
Python-docx:创建或更新Microsoft Word文件的第三方库
- 提供创建或更新.doc .docx等文件的计算功能
- 增加并配置段落、图片、表格、文字等,功能全面
1.4 Python库之机器学习
Scikit-learn:机器学习方法工具集
- 提供一批统一化的机器学习方法功能接口
- 提供聚类、分类、回归、强化学习等计算功能
- 机器学习最基本且最优秀的Python第三方库
TensorFlow: AlphaGo背后的机器学习计算框架
- 谷歌公司推动的开源机器学习框架
- 将数据流图作为基础,图节点代表运算,边代表张量
- 应用机器学习方法的一种方式,支撑谷歌人工智能应用
MXNet:基于神经网络的深度学习计算框架
- 提供可扩展的神经网络及深度学习计算功能
- 可用于自动驾驶、机器翻译、语音识别等众多领域
- Python最重要的深度学习计算框架
2、实例15:霍兰德人格分析雷达图
霍兰德认为:人格兴趣与职业之间应有一种内在的对应关系
人格分类:研究型、艺术型、社会型、企业型、传统型、现实性
职业:工程师、实验员、艺术家、推销员、记事员、社会工作者
需求:雷达图方式验证霍兰德人格分析
输入:各职业人群结合兴趣的调研数据
输出:雷达图
# 实例15:霍兰德人格分析雷达图"""
问题:
霍兰德认为:人格兴趣与职业之间应有一种内在的对应关系
人格分类:研究型、艺术型、社会型、企业型、传统型、现实性
职业:工程师、实验员、艺术家、推销员、记事员、社会工作者需求:雷达图方式验证霍兰德人格分析
输入:各职业人群结合兴趣的调研数据
输出:雷达图
"""import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlibmatplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
radar_labels = np.array(['研究型(I)','艺术型(A)', '社会型(S)','企业型(E)','常规型(C)','现实型(R)'])
data = np.array([[0.40,0.32,0.35,0.30,0.30,0.88],[0.85,0.35,0.30,0.40,0.40,0.30],[0.43,0.89,0.30,0.28,0.22,0.30],[0.30,0.25,0.48,0.85,0.45,0.40],[0.20,0.38,0.87,0.45,0.32,0.28],[0.34,0.31,0.38,0.40,0.92,0.28]]) # 数据值
data_labels = ('艺术家','实验员','工程师', '推销员','社会工作者', '记事员')
angles = np.linspace(0,2*np.pi, 6, endpoint=False)
data = np.concatenate((data,[data[0]]))
angles = np.concatenate((angles,[angles[0]]))
radar_labels = np.concatenate((radar_labels,[radar_labels[0]])) # 对radar_labels进行封闭
fig = plt.figure(facecolor="white")
plt.subplot(111, polar=True)
plt.plot(angles,data,'o-', linewidth=1, alpha=0.2)
plt.fill(angles,data,alpha=0.25)
plt.thetagrids(angles*180/np.pi, radar_labels) # 删除 frac
plt.figtext(0.52,0.95,'霍兰德人格分析', ha='center', size=20)
legend = plt.legend(data_labels,loc=(0.94,0.80),labelspacing=0.1)
plt.setp(legend.get_texts(), fontsize='large')
plt.grid(True)
plt.savefig('holland_radar.jpg')
plt.show()
3、从Web解析到网络空间
3.1 Python库之网络爬虫
Requests:最友好的网络爬虫功能库
- 提供了简单易用的类HTTP协议网络爬虫功能
- 支持连接池、SSL、Cookies、HTTP(S)代理等
- Python最主要的页面级网络爬虫功能库
Scrapy:优秀的网络爬虫框架
- 提供了构建网络爬虫系统的框架功能,功能半成品
- 支持批量和定时网页爬取、提供数据处理流程等
- Python最主要且最专业的网络爬虫框架
pyspider:强大的Web页面爬取系统
- 提供了完整的网页爬取系统构建功能
- 支持数据库后端、消息队列、优先级、分布式架构等
- Python重要的网络爬虫类第三方库
3.2 Python库之Web信息提取
Beautiful Soup: HTML和XML的解析库
- 提供了解析HTML和XML等Web信息的功能
- 又名beautifulsoup4或bs4,可以加载多种解析引擎
- 常与网络爬虫库搭配使用,如Scrapy.requests等
Re: 正则表达式解析和处理功能库
- 提供了定义和解析正则表达式的一批通用功能
- 可用于各类场景,包括定点的Web信息提取
- Python最主要的标准库之一,无需安装
Python-Goose:提取文章类型Web页面的功能库
- 提供了对Web页面中文章信息/视频等元数据的提取功能
- 针对特定类型Web页面,应用覆盖面较广
- Python最主要的Web信息提取库
3.3 Python库之Web网站开发
Django:最流行的Web应用框架
- 提供了构建Web系统的基本应用框架
- MTV模式:模型(model)、模板(Template)、视图(Views)
- Python最重要的Web应用框架,略微复杂的应用框架
Pyramid:规模适中的Web应用框架
- 提供了简单方便构建Web系统的应用框架
- 不大不小,规模适中,适合快速构建并适度扩展类应用
- Python产品级Web应用框架,起步简单可扩展性好
Flask: Web应用开发微框架
- 提供了最简单构建Web系统的应用框架
- 特点是:简单、规模小、快速
- Django > Pyramid > Flask
3.4 Python库之网络应用开发
WeRoBot:微信公众号开发框架
- 提供了解析微信服务器消息及反馈消息的功能
- 建立微信机器人的重要技术手段
aip:百度AI开放平台接口
- 提供了访问百度Al服务的Python功能接口
- 语音、人脸、OCR、NLP、知识图谱、图像搜索等领域
- Python百度Al应用的最主要方式
MyQR:二维码生成第三方库
- 提供了生成二维码的系列功能
- 基本二维码、艺术二维码和动态二维码
4、从人机交互到艺术设计
4.1 Python库之图形用户界面
PyQt5:Qt开发框架的Python接口
- 提供了创建Qt5程序的Python API接口
- Qt是非常成熟的跨平台桌面应用开发系统,完备GUl
- 推荐的Python GUI开发第三方库
wxPython:跨平台GUI开发框架
- 提供了专用于Python的跨平台GUI开发框架
- 理解数据类型与索引的关系,操作索引即操作数据
- Python最主要的数据分析功能库,基于Numpy开发
PyGObject:使用GTK+开发GUI的功能库
- 提供了整合GTK+、WebKitGTK+等库的功能
- GTK+:跨平台的一种用户图形界面GUI框架
- 实例:Anaconda采用该库构建GU
4.2 Python库之游戏开发
PyGame:简单的游戏开发功能库
- 提供了基于SDL的简单游戏开发功能及实现引擎
- 理解游戏对外部输入的响应机制及角色构建和交互机制
- Python游戏入门最主要的第三方库
Panda3D:开源、跨平台的3D渲染和游戏开发库
- 一个3D游戏引擎,提供Python和C++两种接口
- 支持很多先进特性:法线贴图、光泽贴图、卡通渲染等
- 由迪士尼和卡尼基梅隆大学共同开发
cocos2d:构建2D游战和图形界面交互式应用的框架
- 提供了基于OpenGL的游戏开发图形渲染功能
- 支持GPU加速,采用树形结构分层管理游戏对象类型
- 适用于2D专业级游戏开发
4.3 Python库之虚拟现实
VR Zero:在树莓派上开发VR应用的Python库
- 提供大量与VR开发相关的功能
- 针对树莓派的VR开发库,支持设备小型化,配置简单化
- 非常适合初学者实践VR开发及应用
pyovr:Oculus Rift的Python开发接口
- 针对Oculus VR设备的Python开发库
- 基于成熟的VR设备,提供全套文档,工业级应用设备
- Python+虚拟现实领域探索的一种思路
Vizard:基于Python的通用VR开发引擎
- 专业的企业级虚拟现实开发引擎
- 提供详细的官方文档
- 支持多种主流的VR硬件设备,具有一定通用性
4.4 Python库之图形艺术
Quads:迭代的艺术
- 对图片进行四分迭代,形成像素风
- 可以生成动图或静图图像
- 简单易用,具有很高展示度
ascii_art: ASCII艺术库
- 将普通图片转为ASCII艺术风格
- 输出可以是纯文本或彩色文本
- 可采用图片格式输出
turtle:海龟绘图体系
可结合Random Art
5、实例16:玫瑰花绘制
import turtle as t
t.penup()
t.left(90)
t.fd(200)
t.pendown()
t.right(90)t.fillcolor("red")
t.begin_fill()
t.circle(10,180)
t.circle(25,110)
t.left(50)
t.circle(60,45)
t.circle(20,170)
t.right(24)
t.fd(30)
t.left(10)
t.circle(30,110)
t.fd(20)
t.left(40)
t.circle(90,70)
t.circle(30,150)
t.right(30)
t.fd(15)
t.circle(80,90)
t.left(15)
t.fd(45)
t.right(165)
t.fd(20)
t.left(155)
t.circle(150,80)
t.left(50)
t.circle(150,90)
t.end_fill()t.left(150)
t.circle(-90,70)
t.left(20)
t.circle(75,105)
t.setheading(60)
t.circle(80,98)
t.circle(-90,40)t.left(180)
t.circle(90,40)
t.circle(-80,98)
t.setheading(-83)t.fd(30)
t.left(90)
t.fd(25)
t.left(45)
t.fillcolor("green")
t.begin_fill()
t.circle(-80,90)
t.right(90)
t.circle(-80,90)
t.end_fill()t.right(135)
t.fd(60)
t.left(180)
t.fd(85)
t.left(90)
t.fd(80)t.right(90)
t.right(45)
t.fillcolor("green")
t.begin_fill()
t.circle(80,90)
t.left(90)
t.circle(80,90)
t.end_fill()t.left(135)
t.fd(60)
t.left(180)
t.fd(60)
t.right(90)
t.circle(200,60)
资料来源:
Python语言程序设计_北京理工大学_中国大学MOOC(慕课) https://www.icourse163.org/course/BIT-268001
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