python實訓總結

『壹』 pythonweb項目開發實踐教程總結怎麼寫

1、首先找到一個書寫的地方。
2、其次拿出一張紙和一支筆。
3、最後在紙上寫下pythonweb項目開發實踐教程總結即可。

『貳』 實習報告結束語怎麼寫！

實習報告結束語寫作思路：與開頭一樣，文章的結尾也是相當重要的。成功的結尾，能使讀者更深入、更透徹地理解文章內容，進一步領會文章的中心思想；精彩的結尾，能喚起讀者的思考與共鳴，增強文章的感染力，結尾當如撞鍾。

實習報告結束語的示例：

1、在公司里實習的這段時間里，我真正體會到了團隊的力量。剛得到公司通知說我面試通過，真的很開心。在沒進公司的時候，有很多的憧憬。希望自己可以大幹一場，當時感覺自己有太多可發現的潛力可以挖掘，就等著有那麼一個人可以發現自己這么一塊金子。

進去之後才發現其實自己是那麼的渺小，千萬不要自以為是，比你好的多的多，你沒有什麼了不起的。做人一定要塌實。沒有同事們一起的努力，就單靠自己一個人的力量肯定是做不好事情。特別是在銷售部這樣一個部門，更加需要大家的一起努力。

實習是每一個大學畢業生必須擁有的一段經歷，他使我們在實踐中了解社會，讓我們學到了很多在課堂上根本就學不到的東西，為我們以後進一步走向社會打下堅實的基礎，實習是我們把學到的理論知識應用在實踐中的一次嘗試。

2、我在實習的過程中，既有收獲的喜悅，也有一些遺憾。也許是實習日子短和我並非文秘專業的關系，對文秘有些工作的認識僅僅停留在表面，只是在看人做，聽人講如何做，未能夠親身感受、具體處理一些工作，所以未能領會其精髓。

但時通過實習，加深了我對文秘基本知識的理解，豐富了我的實際管理知識，使我對日常文秘管理工作有了一定的感性和理性認識。認識到要做好日常企業文秘管理工作，既要注重管理理論知識的學習，更重要的是要把實踐與理論兩者緊密相結合。

通過在職的一個多月里，我深感自己的不足，我會在以後的工作學習中更加努力，取長補短，需心求教。

3、我是學管理的，在書本上學過很多套經典管理理論，似乎通俗易懂，但從未付諸實踐過，也許等到真正管理一個公司時，才會體會到難度有多大；

我們在老師那裡或書本上看到過很多精彩的談判案例，似乎輕而易舉，也許親臨其境或親自上陣才能意識到自己能力的欠缺和知識的匱乏。

實習這兩個月期間，增長了見識，體驗到社會競爭的殘酷，而更多的是希望自己在工作中積累各方面的經驗，為將來自己走創業之路做准備。

『叄』 Python SnowNLP情感分析實踐與優化總結

由於語料缺乏，前期若使用到情感分析，建議暫時使用SnowNLP（此模塊主要使用淘寶評論語料）做情感挖掘，但不僅僅為單純調用，需要優化，下面是一些實踐思考：

可在此基礎上優化，比如文本需要特別處理，除了平常的去停用詞外，還可以需要對輸入的文本結合詞性等進行處理。

下面是一些常識：

一）無情感的詞語(如去停用詞，去掉語氣詞，無詞性標簽的詞語）

二）對於文本過長，則可以考慮提取關鍵詞或抽取文本摘要後再提取關鍵詞

對於後者實踐結果差異明顯：

以"發布了頭條文章： 《5分鍾11億！京東雙11場景化產品消費增長明顯》 5分鍾11億！京東雙11場景化產品消費增長明顯 "為例子， 顯然該文本為「積極****」文本。

1）s = SnowNLP（"發布了頭條文章：《5分鍾11億！京東雙11場景化產品消費增長明顯》 5分鍾11億！京東雙11場景化產品消費增長明顯"）

得分為0.5，明顯不符合

2）s = SnowNLP（「 」.join(jieba.analyse.textrank("發布了頭條文章：《5分鍾11億！京東雙11場景化產品消費增長明顯》 5分鍾11億！京東雙11場景化產品消費增長明顯")))

而對於文本特別長的，則可以先抽取摘要，再對摘要提取關鍵詞。

這主要由於此SnowNLP主要用貝葉斯機器學習方法進行訓練文本，機器學習在語料覆蓋上不夠，特徵上工程處理不當會減分，也沒考慮語義等。

為何要考慮語義層面：

以「 蘇寧易購，是誰給你們下架OV的勇氣****」 中的「 下架」其實才是中心詞（為表達憤怒的文本），但「 勇氣 」為下架的賓語（其為積極的文本），此句應該結果小於0.5，但實際為0.88，去掉「蘇寧易購」則為0.6>

『肆』 python數據分析與應用-Python數據分析與應用 PDF 內部全資料版

給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源，介紹了關於Python方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為：7.8。

內容介紹

目錄

第1章Python數據分析概述1

任務1.1認識數據分析1

1.1.1掌握數據分析的概念2

1.1.2掌握數據分析的流程2

1.1.3了解數據分析應用場景4

任務1.2熟悉Python數據分析的工具5

1.2.1了解數據分析常用工具6

1.2.2了解Python數據分析的優勢7

1.2.3了解Python數據分析常用類庫7

任務1.3安裝Python的Anaconda發行版9

1.3.1了解Python的Anaconda發行版9

1.3.2在Windows系統中安裝Anaconda9

1.3.3在Linux系統中安裝Anaconda12

任務1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14

1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14

1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 級功能16

小結19

課後習題19

第2章NumPy數值計算基礎21

任務2.1掌握NumPy數組對象ndarray21

2.1.1創建數組對象21

2.1.2生成隨機數27

2.1.3通過索引訪問數組29

2.1.4變換數組的形態31

任務2.2掌握NumPy矩陣與通用函數34

2.2.1創建NumPy矩陣34

2.2.2掌握ufunc函數37

任務2.3利用NumPy進行統計分析41

2.3.1讀/寫文件41

2.3.2使用函數進行簡單的統計分析44

2.3.3任務實現48

小結50

實訓50

實訓1創建數組並進行運算50

實訓2創建一個國際象棋的棋盤50

課後習題51

第3章Matplotlib數據可視化基礎52

任務3.1掌握繪圖基礎語法與常用參數52

3.1.1掌握pyplot基礎語法53

3.1.2設置pyplot的動態rc參數56

任務3.2分析特徵間的關系59

3.2.1繪制散點圖59

3.2.2繪制折線圖62

3.2.3任務實現65

任務3.3分析特徵內部數據分布與分散狀況68

3.3.1繪制直方圖68

3.3.2繪制餅圖70

3.3.3繪制箱線圖71

3.3.4任務實現73

小結77

實訓78

實訓1分析1996 2015年人口數據特徵間的關系78

實訓2分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況78

課後習題79

第4章pandas統計分析基礎80

任務4.1讀/寫不同數據源的數據80

4.1.1讀/寫資料庫數據80

4.1.2讀/寫文本文件83

4.1.3讀/寫Excel文件87

4.1.4任務實現88

任務4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用屬性89

4.2.2查改增刪DataFrame數據91

4.2.3描述分析DataFrame數據101

4.2.4任務實現104

任務4.3轉換與處理時間序列數據107

4.3.1轉換字元串時間為標准時間107

4.3.2提取時間序列數據信息109

4.3.3加減時間數據110

4.3.4任務實現111

任務4.4使用分組聚合進行組內計算113

4.4.1使用groupby方法拆分數據114

4.4.2使用agg方法聚合數據116

4.4.3使用apply方法聚合數據119

4.4.4使用transform方法聚合數據121

4.4.5任務實現121

任務4.5創建透視表與交叉表123

4.5.1使用pivot_table函數創建透視表123

4.5.2使用crosstab函數創建交叉表127

4.5.3任務實現128

小結130

實訓130

實訓1讀取並查看P2P網路貸款數據主表的基本信息130

實訓2提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息130

實訓3使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表131

實訓4對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換131

課後習題131

第5章使用pandas進行數據預處理133

任務5.1合並數據133

5.1.1堆疊合並數據133

5.1.2主鍵合並數據136

5.1.3重疊合並數據139

5.1.4任務實現140

任務5.2清洗數據141

5.2.1檢測與處理重復值141

5.2.2檢測與處理缺失值146

5.2.3檢測與處理異常值149

5.2.4任務實現152

任務5.3標准化數據154

5.3.1離差標准化數據154

5.3.2標准差標准化數據155

5.3.3小數定標標准化數據156

5.3.4任務實現157

任務5.4轉換數據158

5.4.1啞變數處理類別型數據158

5.4.2離散化連續型數據160

5.4.3任務實現162

小結163

實訓164

實訓1插補用戶用電量數據缺失值164

實訓2合並線損、用電量趨勢與線路告警數據164

實訓3標准化建模專家樣本數據164

課後習題165

第6章使用scikit-learn構建模型167

任務6.1使用sklearn轉換器處理數據167

6.1.1載入datasets模塊中的數據集167

6.1.2將數據集劃分為訓練集和測試集170

6.1.3使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維172

6.1.4任務實現174

任務6.2構建並評價聚類模型176

6.2.1使用sklearn估計器構建聚類模型176

6.2.2評價聚類模型179

6.2.3任務實現182

任務6.3構建並評價分類模型183

6.3.1使用sklearn估計器構建分類模型183

6.3.2評價分類模型186

6.3.3任務實現188

任務6.4構建並評價回歸模型190

6.4.1使用sklearn估計器構建線性回歸模型190

6.4.2評價回歸模型193

6.4.3任務實現194

小結196

實訓196

實訓1使用sklearn處理wine和wine_quality數據集196

實訓2構建基於wine數據集的K-Means聚類模型196

實訓3構建基於wine數據集的SVM分類模型197

實訓4構建基於wine_quality數據集的回歸模型197

課後習題198

第7章航空公司客戶價值分析199

任務7.1了解航空公司現狀與客戶價值分析199

7.1.1了解航空公司現狀200

7.1.2認識客戶價值分析201

7.1.3熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程201

任務7.2預處理航空客戶數據202

7.2.1處理數據缺失值與異常值202

7.2.2構建航空客戶價值分析關鍵特徵202

7.2.3標准化LRFMC模型的5個特徵206

7.2.4任務實現207

任務7.3使用K-Means演算法進行客戶分群209

7.3.1了解K-Means聚類演算法209

7.3.2分析聚類結果210

7.3.3模型應用213

7.3.4任務實現214

小結215

實訓215

實訓1處理信用卡數據異常值215

實訓2構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵217

實訓3構建K-Means聚類模型218

課後習題218

第8章財政收入預測分析220

任務8.1了解財政收入預測的背景與方法220

8.1.1分析財政收入預測背景220

8.1.2了解財政收入預測的方法222

8.1.3熟悉財政收入預測的步驟與流程223

任務8.2分析財政收入數據特徵的相關性223

8.2.1了解相關性分析223

8.2.2分析計算結果224

8.2.3任務實現225

任務8.3使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵225

8.3.1了解Lasso回歸方法226

8.3.2分析Lasso回歸結果227

8.3.3任務實現227

任務8.4使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型228

8.4.1了解灰色預測演算法228

8.4.2了解SVR演算法229

8.4.3分析預測結果232

8.4.4任務實現234

小結236

實訓236

實訓1求取企業所得稅各特徵間的相關系數236

實訓2選取企業所得稅預測關鍵特徵237

實訓3構建企業所得稅預測模型237

課後習題237

第9章家用熱水器用戶行為分析與事件識別239

任務9.1了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟239

9.1.1分析家用熱水器行業現狀240

9.1.2了解熱水器採集數據基本情況240

9.1.3熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程241

任務9.2預處理熱水器用戶用水數據242

9.2.1刪除冗餘特徵242

9.2.2劃分用水事件243

9.2.3確定單次用水事件時長閾值244

9.2.4任務實現246

任務9.3構建用水行為特徵並篩選用水事件247

9.3.1構建用水時長與頻率特徵248

9.3.2構建用水量與波動特徵249

9.3.3篩選候選洗浴事件250

9.3.4任務實現251

任務9.4構建行為事件分析的BP神經網路模型255

9.4.1了解BP神經網路演算法原理255

9.4.2構建模型259

9.4.3評估模型260

9.4.4任務實現260

小結263

實訓263

實訓1清洗運營商客戶數據263

實訓2篩選客戶運營商數據264

實訓3構建神經網路預測模型265

課後習題265

附錄A267

附錄B270

參考文獻295

學習筆記

Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個互動式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……

本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這里主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關系。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基於微信開放的個人號介面python庫itchat，實現對微信好友的獲取，並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……

Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果示例

本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關於雙色球的各種演算法，這里將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸演算法，這個場景使用這個演算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……

以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。

注·獲取方式：私信（666）

『伍』 對python學習的總結怎麼寫

1.Python初步
Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。公認的特點是簡單、易學、免費、開源等等。個人覺得特別喜歡Python的地方是對字元串操作特別的靈活、採取縮進的方式簡單明了（雖然網路上把這個說成是局限）、以及簡單的語法。
Python 和c類似，是順序進行的，不想visual c++是事件觸發不同模塊進行的。操作和matlab相似，有編輯窗口，也有一個運行的窗口（互動式解釋器），可以編寫之後運行，也可以在命令行模式下一條條的完成。
2.基本語法
2.1表達式、數字、/(整除)、%（取余）、**(冪)、#注釋；
2.2長整形（後面加L）；十六進制和八進制（和c一樣0x和0）；
2.3變數賦值（x=2）、語句、輸入輸出（input（「哈哈」）、x=input（」」））；
2.4 函數：abs()、round()四捨五入
2.5 模塊：importmath
3.字元串
3.1 單引號和轉義字元
Python中單引號和雙引號的作用基本上是一致的，用雙引號一般是在所引用的字元串中包含單引號，為了加以區分所以使用雙引號。另一個方式就是用/來轉義。轉義即把後面的一個字元不按照它自身的功能處理而作為普通字元。
3.2 字元串表示
字元串拼接用『+』，例：x=『a』 y=』b』 z=x+y
字元串表示：str：把值轉換為合理形式的字元串，以便用戶理解
repr或『x』:創建一個字元串，以合法的Python表達式的形式來表示值。
長字元串： 如果字元串太長，可以用三個引號來代替普通的引號。或者在每行末用/轉義換行符。
原始字元串：r『』不會對/做轉義處理，會保持字元串內所有字元的原始書寫。

3.3 字元串格式
這個和c類似，用格式化操作符（%）來規定諸如長度、精確位、對齊等。
3.4 字元串方法
字元串方法和序列方法類似：對象.方法。常用的有以下幾種：
find:在字元串中查找子字元串，返回子字元串所在位置最左端索引，沒有則返回-1。
>>>title=』I am achinse』
>>>title.find(『chi』)
>>>8
註：還可以指定范圍：title.find(『』,0,16),即為從第一個到第16個。
join:在隊列中添加元素。
>>>sep=」+」
>>>seq=[『1』,』2』,』3』,』4』,』5』]
>>>sep.join(seq)
>>>』1+2+3+4+5』
lower:返回字元串的小寫版
>>>』I am aChinese』.lower()
>>>I am aChinese
replace:返回某字元串的所有匹配項均被替換之後得到的字元串。
>>>』This is atest』.replace(『is』,』eez』)
>>>』theez eez atest』
split:join的逆方法，用來將字元串分割成序列
>>>』1+2+3+4』.split(『+』)
>>>[『1』,』2』,』3』,』4』]
strip:返回去除兩側（不包括內部）空格的字元串：
>>>』 hh di hh 』.strip()
>>>』hh dihh』
注:還可指定要去除的字元，列為參數即可，注意只去除兩側，中間有也不會去除。
translate：與replace相似，但是只處理單個字元，優勢在於可以同時進行多個替換。
3.5 字元串與序列
字元串可以通過list函數轉換為序列，序列的操作見下一部分。唯一與標准序列不同的是不可變，不能x[2]=』c』
4.序列
4.1 通用序列操作
索引：如c的下標
分片：[3（起始）:6（去除分片後剩餘部分的第一位）] [-3:-1] [0:10:2(步長)]
序列相加、相乘：+ *
in：是否在序列中，返回布爾值
長度、最大（小）值：len() max()min()
4.2 列表
4.2.1基本列表操作
元素賦值、分片賦值（很有意思的操作）
4.2.2 列表方法
對象.方法（參數）
append：用於在列表末尾追加新對象
count：統計某個元素在列表中出現的次數
extend：可以在末尾一次性追加另一個序列中的多個值
index:用於從列表中找出某個值第一個匹配項的索引位置
insert：用於將對象插入到列表中
pop：移除列表中的一個元素（默認是最後一個），並返回該元素的值
remove：用於移除列表中某一個值的第一個匹配項
reverse：將列表中的元素反向存放
sort：在原位置進行排序
===============================================================================================
這個假期在學校實驗室實習，需要用到python，不過要求不高，需要用python編的程序其實很簡單，加上之前有了c語言和delphi的基礎，只是大體看了看python的書，這里很想說的是有的時候邊學邊用，邊用邊找的學習方式非常有效率！！
python給我最大的感受就是靈活，簡單。語法非常貼近自然語言的習慣，而且對於尤其是字元串的處理非常強大，不需要自己再絞盡腦汁像准備ACM那時候那麼痛苦，非常喜歡python！！

『陸』 python實驗總結

#!/usr/bin/env python # Filename: appui.py """ .. moleauthor:: .... .. test mole of Tkinter """ from Tkinter import * import tkMessageBox root = Tk() root.geometry('850x40+80+80') #設置窗體高寬與窗體相對屏幕左上角位置 class...