python程序设计实践教程张莉答案-Python程序设计（2018年春）.pdf

python程序设计实践教程张莉答案_Python程序设计（2018年 春） 本课程主要⾯向⾮计算机专业学习者，不局限某个专业和学历层次，需要⼀些程序设计的基本概念如计算机求解问题的框架和⼀些如素数判 断这样的基本算法，缺少上述基础的同学不⽤担⼼，在上课过程中可以根据课程⾃⼰进度补充⼀下相关知识就可以了。 整个课程以财经数据为基础，通过构建⼀个个喜闻乐见的案例，让⼤家可以以更直观的⽅式领略Python的简洁、优雅和健壮，同时探讨 Python除了在商业领域之外在⽂学、社会学和新闻等⼈⽂社科类领域以及在数学和⽣物等理⼯类领域同样拥有便捷⾼效的数据处理能⼒， 并可以触类旁通将其灵活应⽤于各专业中。整个课程分5个学习模块和1个项⽬实战模块，从Python基本语法开始，到Python中如何从本 地和⽹络上进⾏数据获取，如何表⽰数据，再到如何对数据进⾏基础和⾼级的统计分析及可视化，到最后如何设计⼀个简单的GUI界⾯来表 ⽰和处理数据，层层推进。 主要介绍或项⽬使⽤到的Python第三⽅库有：Requests，BeautifulSoup，re，NumPy，pandas，Matplotlib，NLT 《Python程序设计实践教程》是张莉教授为非计算机专业学生设计的一门综合教程，旨在帮助初学者理解和掌握Python编程语言。课程不仅关注技术层面，更注重将Python应用于实际问题解决，尤其在财经数据处理、人文社科研究以及理工类领域的应用。 课程的基础部分从Python的基本语法入手，包括变量、数据类型、控制结构（如if-else语句、for循环、while循环）、函数定义和调用等核心概念。此外，还涉及异常处理和模块导入，这是编写可维护和扩展代码的关键。 接着，课程进入数据获取阶段，讲解了如何利用Python的第三方库如Requests和BeautifulSoup进行网络数据抓取。Requests库用于发送HTTP请求，而BeautifulSoup则是一个强大的解析HTML和XML文档的工具。正则表达式库(re)则用于数据清洗和模式匹配，对于处理抓取到的复杂数据格式至关重要。 之后，课程聚焦数据表示与处理，引入了NumPy和pandas库。NumPy提供了高效的数值计算功能，支持大型多维数组和矩阵运算，是数据分析的基础。pandas库则构建在NumPy之上，提供了数据结构DataFrame，便于数据操作、清洗和分析。这两个库是Python数据科学中的核心组件。 在统计分析和可视化方面，课程使用了Matplotlib和Numpy进行数据可视化，如绘制折线图、柱状图、散点图等，帮助学生理解数据分布和趋势。此外，NLTK库用于自然语言处理，如文本分析和词频统计，对于处理人文社科领域数据特别有用。Pillow库则用于图像处理，而结巴分词和WordCloud则分别用于中文分词和词云图的生成，对于理解和展示文本信息十分实用。Gensim库用于主题建模和相似性分析，这对于文本挖掘和信息检索非常关键。 课程的最后一部分是项目实战，通过设计简单的GUI界面，让学生将所学知识整合应用，实现用户交互式的数据处理和展示。这涵盖了Tkinter或其他GUI库的使用，帮助学生了解如何结合Python进行图形用户界面开发。 这门课程不仅覆盖了Python编程的基础，还深入到数据处理和分析的高级主题，同时强调了Python在不同领域的广泛应用。无论是财经数据的处理，还是人文社科的分析，甚至是理工科的计算任务，Python都能提供强大而易用的工具。通过这门课程的学习，学生不仅可以掌握Python编程技能，还能培养解决问题的能力，并将这些技能应用于各自的专业领域。