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Python语言应用案例实践教程 版权信息
- ISBN：9787030687104
- 条形码：9787030687104 ; 978-7-03-068710-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
Python语言应用案例实践教程 内容简介
本书共包含Python语言集成开发环境操作概述、课堂上机实验指导、课程设计三个部分。其中, 课堂上机实验指导包括Python内置对象与结构化程序设计、函数、面向对象编程、字符串及文件操作、数据分析及可视化、网络爬虫6个章节, 每个章节可供学生课堂知识巩固及上机练习使用。课程设计共包含资源环境、海洋科学、经济、政治、生活5个典型类别36个数据分析案例, 任意一个类别的案例数据分析都可以作为学生的课程设计题目。
Python语言应用案例实践教程 目录
目录
前言 i
**部分 开发环境
第1章 Python集成开发环境操作概述 3
1.1 IDLE集成开发环境的安装 3
1.1.1 IDLE编译器的下载 3
1.1.2 查看是否安装成功 5
1.2 Anaconda集成开发环境的安装 6
1.2.1 Anaconda的下载 6
1.2.2 Anaconda 的安装 7
1.2.3 查看是否安装成功 11
1.2.4 管理虚拟环境 12
1.3 PyCharm集成开发环境概述 15
1.3.1 PyCharm的介绍 15
1.3.2 PyCharm的下载和安装 15
1.3.3 PyCharm的使用 18
1.3.4 通过PyCharm安装扩展库 22
第二部分 课堂上机实验指导
第2章 Python内置对象与结构化程序设计 25
2.1 目的要求 25
2.2 上机指导 25
2.3 上机练习 28
第3章 函数 30
3.1 目的要求 30
3.2 上机指导 30
3.3 上机练习 36
第4章 面向对象编程 37
4.1 目的要求 37
4.2 上机指导 37
4.3 上机练习 49
第5章 字符串及文件操作 50
5.1 目的要求 50
5.2 上机指导 50
5.2.1 字符串操作 50
5.2.2 文本文件 54
5.2.3 Excel文件操作 58
5.3 上机练习 62
第6章 数据分析及可视化 65
6.1 目的要求 65
6.2 上机指导 65
6.2.1 科学计算numpy库 65
6.2.2 数据分析pandas库 68
6.2.3 数据可视化 81
6.3 上机练习 88
第7章 Python数据爬虫 90
7.1 目的要求 90
7.2 上机指导 90
7.3 上机练习 95
第三部分 课 程 设 计
第8章 课程设计指导 99
8.1 题目要求：学生成绩数据分析 99
8.2 需求分析 102
8.3 概要设计 102
8.4 详细设计 102
8.4.1 主函数详细设计 102
8.4.2 功能选择模块详细设计 103
8.4.3 数据读取及预处理模块详细设计 105
8.4.4 数据选择及导出模块详细设计 107
8.4.5 数据分类汇总模块详细设计 111
8.4.6 数据计算及排序模块详细设计 111
8.4.7 数据统计模块详细设计 112
8.4.8 数据可视化模块详细设计 113
8.5 完整参考代码 116
8.6 结果分析 122
第9章 资源环境类数据综合分析 123
题目一 2010年美国5个著名城市空气质量分析 123
题目二 2006～2010年美国5个著名城市空气中SO2污染情况分析 124
题目三 2006～2010年美国5个著名城市空气中O3污染情况分析 126
题目四 2006～2010年美国5个著名城市空气中NO2污染情况分析 127
题目五 2006～2010年美国５个著名城市空气中CO污染情况分析 128
题目六 2010～2014年北京市PM2.5数据分析 130
题目七 2010～2014年北京市地面温度数据分析 131
题目八 2010～2014年北京市风力数据分析 132
题目九 2008～2013年世界各国PM2.5数据分析 133
题目十 2008～2013年世界各国PM10数据分析 134
第10章 海洋科学类数据综合分析 136
题目十一 1870～2018年Nino 1+2区海平面温度异常分析 136
题目十二 1870～2018年Nino 3区海平面温度异常分析 138
题目十三 1870～2018年Nino 4区海平面温度异常分析 141
题目十四 1870～2018年Nino 3.4区海平面温度异常分析 143
题目十五 1866～2018年南方涛动指数SOI数据分析 146
题目十六 1824～2018年北大西洋涛动指数NAO数据分析 148
第11章 经济类数据综合分析 150
题目十七 2000～2010年英语电影预算与受欢迎程度数据分析 150
题目十八 2000～2015年电影评分数据分析 151
题目十九 1990～2018年华语电影预算与收入数据分析 153
题目二十 1990～2018年电影上映时长与受欢迎程度数据分析 154
题目二十一 1916～2016年电影票房与主演演员人气数据分析 156
题目二十二 1916～2016年电影盈利与主演演员人气数据分析 157
第12章 政治类数据综合分析 159
题目二十三 2016年美国总统大选唐纳德？特朗普（Donald Trump）
支持率数据分析 159
题目二十四 2016年美国总统大选希拉里？克林顿（Hillary Clinton）
支持率数据分析 160
题目二十五 2016年美国总统大选加里？约翰逊（Gary Johnson）
支持率数据分析 162
第13章 生活类数据综合分析 165
题目二十六 共享单车租赁用户数据分析 165
题目二十七 共享单车租赁时间数据分析 166
题目二十八 共享单车租赁时天气数据分析 168
题目二十九 共享单车租赁时温度数据分析 169
题目三十 共享单车租赁时风速数据分析 170
题目三十一 2006～2010年不同类型房屋售价数据分析 172
题目三十二 房屋形状对评估及售价影响分析 174
题目三十三 房屋供暖系统类型对评估及售价影响分析 176
题目三十四 厨房装修类型对评估及售价影响分析 179
题目三十五 地下车库情况对评估及售价影响分析 181
题目三十六 2007年7月居民家庭用电数据分析 183
参考文献 185
前言 i
**部分 开发环境
第1章 Python集成开发环境操作概述 3
1.1 IDLE集成开发环境的安装 3
1.1.1 IDLE编译器的下载 3
1.1.2 查看是否安装成功 5
1.2 Anaconda集成开发环境的安装 6
1.2.1 Anaconda的下载 6
1.2.2 Anaconda 的安装 7
1.2.3 查看是否安装成功 11
1.2.4 管理虚拟环境 12
1.3 PyCharm集成开发环境概述 15
1.3.1 PyCharm的介绍 15
1.3.2 PyCharm的下载和安装 15
1.3.3 PyCharm的使用 18
1.3.4 通过PyCharm安装扩展库 22
第二部分 课堂上机实验指导
第2章 Python内置对象与结构化程序设计 25
2.1 目的要求 25
2.2 上机指导 25
2.3 上机练习 28
第3章 函数 30
3.1 目的要求 30
3.2 上机指导 30
3.3 上机练习 36
第4章 面向对象编程 37
4.1 目的要求 37
4.2 上机指导 37
4.3 上机练习 49
第5章 字符串及文件操作 50
5.1 目的要求 50
5.2 上机指导 50
5.2.1 字符串操作 50
5.2.2 文本文件 54
5.2.3 Excel文件操作 58
5.3 上机练习 62
第6章 数据分析及可视化 65
6.1 目的要求 65
6.2 上机指导 65
6.2.1 科学计算numpy库 65
6.2.2 数据分析pandas库 68
6.2.3 数据可视化 81
6.3 上机练习 88
第7章 Python数据爬虫 90
7.1 目的要求 90
7.2 上机指导 90
7.3 上机练习 95
第三部分 课 程 设 计
第8章 课程设计指导 99
8.1 题目要求：学生成绩数据分析 99
8.2 需求分析 102
8.3 概要设计 102
8.4 详细设计 102
8.4.1 主函数详细设计 102
8.4.2 功能选择模块详细设计 103
8.4.3 数据读取及预处理模块详细设计 105
8.4.4 数据选择及导出模块详细设计 107
8.4.5 数据分类汇总模块详细设计 111
8.4.6 数据计算及排序模块详细设计 111
8.4.7 数据统计模块详细设计 112
8.4.8 数据可视化模块详细设计 113
8.5 完整参考代码 116
8.6 结果分析 122
第9章 资源环境类数据综合分析 123
题目一 2010年美国5个著名城市空气质量分析 123
题目二 2006～2010年美国5个著名城市空气中SO2污染情况分析 124
题目三 2006～2010年美国5个著名城市空气中O3污染情况分析 126
题目四 2006～2010年美国5个著名城市空气中NO2污染情况分析 127
题目五 2006～2010年美国５个著名城市空气中CO污染情况分析 128
题目六 2010～2014年北京市PM2.5数据分析 130
题目七 2010～2014年北京市地面温度数据分析 131
题目八 2010～2014年北京市风力数据分析 132
题目九 2008～2013年世界各国PM2.5数据分析 133
题目十 2008～2013年世界各国PM10数据分析 134
第10章 海洋科学类数据综合分析 136
题目十一 1870～2018年Nino 1+2区海平面温度异常分析 136
题目十二 1870～2018年Nino 3区海平面温度异常分析 138
题目十三 1870～2018年Nino 4区海平面温度异常分析 141
题目十四 1870～2018年Nino 3.4区海平面温度异常分析 143
题目十五 1866～2018年南方涛动指数SOI数据分析 146
题目十六 1824～2018年北大西洋涛动指数NAO数据分析 148
第11章 经济类数据综合分析 150
题目十七 2000～2010年英语电影预算与受欢迎程度数据分析 150
题目十八 2000～2015年电影评分数据分析 151
题目十九 1990～2018年华语电影预算与收入数据分析 153
题目二十 1990～2018年电影上映时长与受欢迎程度数据分析 154
题目二十一 1916～2016年电影票房与主演演员人气数据分析 156
题目二十二 1916～2016年电影盈利与主演演员人气数据分析 157
第12章 政治类数据综合分析 159
题目二十三 2016年美国总统大选唐纳德？特朗普（Donald Trump）
支持率数据分析 159
题目二十四 2016年美国总统大选希拉里？克林顿（Hillary Clinton）
支持率数据分析 160
题目二十五 2016年美国总统大选加里？约翰逊（Gary Johnson）
支持率数据分析 162
第13章 生活类数据综合分析 165
题目二十六 共享单车租赁用户数据分析 165
题目二十七 共享单车租赁时间数据分析 166
题目二十八 共享单车租赁时天气数据分析 168
题目二十九 共享单车租赁时温度数据分析 169
题目三十 共享单车租赁时风速数据分析 170
题目三十一 2006～2010年不同类型房屋售价数据分析 172
题目三十二 房屋形状对评估及售价影响分析 174
题目三十三 房屋供暖系统类型对评估及售价影响分析 176
题目三十四 厨房装修类型对评估及售价影响分析 179
题目三十五 地下车库情况对评估及售价影响分析 181
题目三十六 2007年7月居民家庭用电数据分析 183
参考文献 185
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Python语言应用案例实践教程 节选
**部分 开发环境 第1章 Python集成开发环境操作概述 1.1 IDLE集成开发环境的安装 1.1.1 IDLE编译器的下载 在安装IDLE编译器时，尽量选择Python 3.0以上版本（Windows XP系统不支持Python 3.5及以上版本），本节以Python 3.7.6版本为例。 （1）在网站上根据操作系统选择下载Python的IDLE，如图1.1所示。 图1.1 Python官网界面 （2）根据电脑系统（64位或32位）下载适合的Python版本，Windows用户选择executable installer下载即可，如图1.2所示。 图1.2 Python 3.7.6下载地址 （3）下载完成后，双击文件启动安装界面，勾选Add Python 3.7 to PATH，点击Install Now，如图1.3所示。 图1.3 Python安装界面 （4）安装完成后点击Close关闭窗口，如图1.4所示。 图1.4 关闭Python安装界面 1.1.2 查看是否安装成功 用快捷键Windows+R打开运行框，输入cmd，进入控制台命令窗口，输入python，回车，若显示界面如图1.5所示，则代表安装成功。 图1.5 Python安装成功 1.2 Anaconda集成开发环境的安装 1.2.1 Anaconda的下载 Anaconda是一个开源的Python发行版本，它包含大量的Python扩展库，如numpy、pandas等。Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了工作流程，不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。 Anaconda免费版下载地址（*新版支持Python 3.8）：为https:。其官网界面如图1.6所示。 图1.6 Anaconda官网界面 清华大学开源软件镜像站网址为https:。其界面如图1.7所示。 图1.7 清华大学开源软件镜像站网站界面
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