2021春《Python语言及系统设计》课程大作业1

在本课程《Python语言及系统设计》的大作业中，学生被要求使用Python语言来处理数据，以解决实际问题。这个任务旨在让学生掌握Python编程环境，熟悉相关内置库和第三方库的使用，以及如何从网络上获取和处理数据，最后通过可视化手段展示分析结果。 设计方案是整个项目的基石。它需要清晰地阐述要解决的问题，例如，这个问题可能来自学生自己的专业领域。设计方案应明确数据需求，描述如何从网络上抓取这些数据（如使用`requests`库或`scrapy`框架）。此外，要提出一个数据处理模型，该模型可能涉及到数据清洗、预处理（如使用`pandas`库），以及使用`numpy`进行数值计算。数据分析阶段可能涉及`matplotlib`或`seaborn`库创建图表，`plotly`或`geopandas`用于交互式可视化，甚至`scikit-learn`进行机器学习模型的构建。 第二部分是编写实际的Python代码，实现设计方案中描述的功能。这包括数据爬取（可能用到`BeautifulSoup`解析HTML）、数据存储（如CSV、JSON或Excel格式），以及数据处理和结果的可视化。在此过程中，代码应遵循良好的编程实践，包括注释、模块化和错误处理。 第三部分，学生需要将原始数据和处理后的数据以文件形式保存，以便于后续的分析和复核。常见的数据格式如CSV、JSON和Excel，而可视化的结果可以是图像文件（如PNG、JPEG）或者网页文件（如HTML，利用`bokeh`或`plotly`的离线模式）。 提交的数据处理结果分析报告应详细解释数据处理过程、观察到的模式、得出的结论，并对结果进行批判性思考。报告应包含对数据的解读，以及如何根据结果做出决策或提出建议。 这个大作业涵盖了Python数据科学的核心技能，包括数据获取、清洗、分析、可视化和报告撰写。为了获得优秀的成绩，学生需要深入理解和应用Python相关库，同时展示出问题解决和数据分析的能力。提前提交设计方案并参与申优答辩，可以提供额外的机会展示自己的项目，并得到专业反馈。