《Python编程训练入门——数据分析的准备》全套PPT课件.pptx

编程训练入门—初等编程训练1 / 40PythonNovember202218, 2 / 40走出第一步November202218, 我们已经有了一个简单的开头, 我们不会更多地介绍各种语法细节, 本书后面关于 Python 的附录 也仅仅为读者参考方便. 主要靠读者通过完成各种具体目标来自学. 编程高手大多是自学出来的, 他们知道如何通过各种方式获得必要的编程知识.新手编程以能够准确完成目的为目标. 随着熟练程度的增加, 会自然地注意编程技巧及运行效率等 艺术. 此外, 很多人很注意程序的美观, 比如养成等号前后增加空格、逗号后面增加空格、一行中 只写一句代码等良好的习惯. 笔者不太关注这些编程的美学, 因此写出的程序缺乏美感, 读者可根 据自己的感觉来增加程序的可读性和美感.我们将在后面的章节根据逐步加深的目标做编程训练, 并且给出一些要求及限制. 当然, 答案并不 是唯一的. 我们也给出可执行的供参考的解决方案. 这些方案中的程序远非完美, 更不是最优的, 希望能够抛砖引玉.3 / 40November202218, 4 / 40只使用基本函数的训练November202218, 走出第一步只使用基本函数的训练 简单目标的训练 可转成 2 维数字矩阵 list 的运算一些应用的编程训练若干画图难点训练 用 plt 模块生成并排条形图 用 pandas (pd) 数据框画图生成并排条形图 用 sns 模块生成并排条形图 多个并排条形图放到一张图中 用 plt 生成多重直方图 用 pd 数据框画图函数生成多重直方图和密度估计图 用 sns 模块生成多重直方图和密度估计图目 录12345 / 40November202218, 训练 2.1写出一个 (或几个) 函数, 求一个 list 中的和、累积和、乘积、累积乘积. 要求为:1 仅使用基本的 Python 函数, 不使用其他模块的函数.2 产生的效果如同下面 (使用 numpy 模块函数) 的代码:x=[2,-3,5,6]np.sum(x),np.cumsum(x),d(x),np.cumprod(x)5 / 40November202218, 训练 2.2写出一个函数, 与 list(range(x))有相同的结果. 要求为:1 仅使用基本的 Python 函数 (range除外), 不使用其他模块的函数.2 产生的效果如同下面的代码:print(list(range(5)),list(range(2,4)),list(range(1,5,2)), list(range(-1,-7,-2)))6 / 40November202218, 训练 2.3写出一个函数, 求数组元素个数. 要求为:1 仅使用基本 (除 len以外) 的 Python 函数, 不使用其他模块的函数.2 产生的效果如同下面的代码:x=[2,-3,5,6,8,2,-3];y=(2,-3,5,6)z={2:3, 4:5};u=I am OKprint(len(x),len(y),len(z),len(set(x)),len(u))7 / 40November202218, 训练 2.4x=[2,-3,5,6.5]np.mean(x),np.var(x),np.var(x,ddof=1),np.std(x),np.std(x,ddof=1)a 方差在 numpy 中的默认定义 np.var(x) 为 ∑ (xi ? x)2 , 而在选项 ddof=k 时为 n k ∑ (xi ? x)2 , 相应的标准差是前面 2 种方差的平方根.n1写出一个 (或几个) 函数, 求一个数量元素 list 中的均值、 2 种方差、 2 种标准差a . 要求为:1 仅使用基本的 Python 函数, 除了前面训练自编的函数外, 不使用其他模块的函数.2 产生的效果如同下面 (使用 numpy 模块函数) 的代码:8 / 40November202218, 走出第一步只使用基本函数的训练 简单目标的训练 可转成 2 维数字矩阵 list 的运算一些应用的编程训练若干画图难点训练 用 plt 模块生成并排条形图 用 pandas (pd) 数据框画图生成并排条形图 用 sns 模块生成并排条形图 多个并排条形图放到一张图中 用 plt 生成多重直方图 用 pd 数据框画图函数生成多重直方图和密度估计图 用 sns 模块生成多重直方图和密度估计图目 录12349 / 40November202218, 训练 2.5写出一个函数,