python实训总结

‘壹’ pythonweb项目开发实践教程总结怎么写

1、首先找到一个书写的地方。
2、其次拿出一张纸和一支笔。
3、最后在纸上写下pythonweb项目开发实践教程总结即可。

‘贰’ 实习报告结束语怎么写！

实习报告结束语写作思路：与开头一样，文章的结尾也是相当重要的。成功的结尾，能使读者更深入、更透彻地理解文章内容，进一步领会文章的中心思想；精彩的结尾，能唤起读者的思考与共鸣，增强文章的感染力，结尾当如撞钟。

实习报告结束语的示例：

1、在公司里实习的这段时间里，我真正体会到了团队的力量。刚得到公司通知说我面试通过，真的很开心。在没进公司的时候，有很多的憧憬。希望自己可以大干一场，当时感觉自己有太多可发现的潜力可以挖掘，就等着有那么一个人可以发现自己这么一块金子。

进去之后才发现其实自己是那么的渺小，千万不要自以为是，比你好的多的多，你没有什么了不起的。做人一定要塌实。没有同事们一起的努力，就单靠自己一个人的力量肯定是做不好事情。特别是在销售部这样一个部门，更加需要大家的一起努力。

实习是每一个大学毕业生必须拥有的一段经历，他使我们在实践中了解社会，让我们学到了很多在课堂上根本就学不到的东西，为我们以后进一步走向社会打下坚实的基础，实习是我们把学到的理论知识应用在实践中的一次尝试。

2、我在实习的过程中，既有收获的喜悦，也有一些遗憾。也许是实习日子短和我并非文秘专业的关系，对文秘有些工作的认识仅仅停留在表面，只是在看人做，听人讲如何做，未能够亲身感受、具体处理一些工作，所以未能领会其精髓。

但时通过实习，加深了我对文秘基本知识的理解，丰富了我的实际管理知识，使我对日常文秘管理工作有了一定的感性和理性认识。认识到要做好日常企业文秘管理工作，既要注重管理理论知识的学习，更重要的是要把实践与理论两者紧密相结合。

通过在职的一个多月里，我深感自己的不足，我会在以后的工作学习中更加努力，取长补短，需心求教。

3、我是学管理的，在书本上学过很多套经典管理理论，似乎通俗易懂，但从未付诸实践过，也许等到真正管理一个公司时，才会体会到难度有多大；

我们在老师那里或书本上看到过很多精彩的谈判案例，似乎轻而易举，也许亲临其境或亲自上阵才能意识到自己能力的欠缺和知识的匮乏。

实习这两个月期间，增长了见识，体验到社会竞争的残酷，而更多的是希望自己在工作中积累各方面的经验，为将来自己走创业之路做准备。

‘叁’ Python SnowNLP情感分析实践与优化总结

由于语料缺乏，前期若使用到情感分析，建议暂时使用SnowNLP（此模块主要使用淘宝评论语料）做情感挖掘，但不仅仅为单纯调用，需要优化，下面是一些实践思考：

可在此基础上优化，比如文本需要特别处理，除了平常的去停用词外，还可以需要对输入的文本结合词性等进行处理。

下面是一些常识：

一）无情感的词语(如去停用词，去掉语气词，无词性标签的词语）

二）对于文本过长，则可以考虑提取关键词或抽取文本摘要后再提取关键词

对于后者实践结果差异明显：

以"发布了头条文章： 《5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显》 5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显 "为例子， 显然该文本为“积极****”文本。

1）s = SnowNLP（"发布了头条文章：《5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显》 5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显"）

得分为0.5，明显不符合

2）s = SnowNLP（“ ”.join(jieba.analyse.textrank("发布了头条文章：《5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显》 5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显")))

而对于文本特别长的，则可以先抽取摘要，再对摘要提取关键词。

这主要由于此SnowNLP主要用贝叶斯机器学习方法进行训练文本，机器学习在语料覆盖上不够，特征上工程处理不当会减分，也没考虑语义等。

为何要考虑语义层面：

以“ 苏宁易购，是谁给你们下架OV的勇气****” 中的“ 下架”其实才是中心词（为表达愤怒的文本），但“ 勇气 ”为下架的宾语（其为积极的文本），此句应该结果小于0.5，但实际为0.88，去掉“苏宁易购”则为0.6>

‘肆’ python数据分析与应用-Python数据分析与应用 PDF 内部全资料版

给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.8。

内容介绍

目录

第1章Python数据分析概述1

任务1.1认识数据分析1

1.1.1掌握数据分析的概念2

1.1.2掌握数据分析的流程2

1.1.3了解数据分析应用场景4

任务1.2熟悉Python数据分析的工具5

1.2.1了解数据分析常用工具6

1.2.2了解Python数据分析的优势7

1.2.3了解Python数据分析常用类库7

任务1.3安装Python的Anaconda发行版9

1.3.1了解Python的Anaconda发行版9

1.3.2在Windows系统中安装Anaconda9

1.3.3在Linux系统中安装Anaconda12

任务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 级功能16

小结19

课后习题19

第2章NumPy数值计算基础21

任务2.1掌握NumPy数组对象ndarray21

2.1.1创建数组对象21

2.1.2生成随机数27

2.1.3通过索引访问数组29

2.1.4变换数组的形态31

任务2.2掌握NumPy矩阵与通用函数34

2.2.1创建NumPy矩阵34

2.2.2掌握ufunc函数37

任务2.3利用NumPy进行统计分析41

2.3.1读/写文件41

2.3.2使用函数进行简单的统计分析44

2.3.3任务实现48

小结50

实训50

实训1创建数组并进行运算50

实训2创建一个国际象棋的棋盘50

课后习题51

第3章Matplotlib数据可视化基础52

任务3.1掌握绘图基础语法与常用参数52

3.1.1掌握pyplot基础语法53

3.1.2设置pyplot的动态rc参数56

任务3.2分析特征间的关系59

3.2.1绘制散点图59

3.2.2绘制折线图62

3.2.3任务实现65

任务3.3分析特征内部数据分布与分散状况68

3.3.1绘制直方图68

3.3.2绘制饼图70

3.3.3绘制箱线图71

3.3.4任务实现73

小结77

实训78

实训1分析1996 2015年人口数据特征间的关系78

实训2分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况78

课后习题79

第4章pandas统计分析基础80

任务4.1读/写不同数据源的数据80

4.1.1读/写数据库数据80

4.1.2读/写文本文件83

4.1.3读/写Excel文件87

4.1.4任务实现88

任务4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用属性89

4.2.2查改增删DataFrame数据91

4.2.3描述分析DataFrame数据101

4.2.4任务实现104

任务4.3转换与处理时间序列数据107

4.3.1转换字符串时间为标准时间107

4.3.2提取时间序列数据信息109

4.3.3加减时间数据110

4.3.4任务实现111

任务4.4使用分组聚合进行组内计算113

4.4.1使用groupby方法拆分数据114

4.4.2使用agg方法聚合数据116

4.4.3使用apply方法聚合数据119

4.4.4使用transform方法聚合数据121

4.4.5任务实现121

任务4.5创建透视表与交叉表123

4.5.1使用pivot_table函数创建透视表123

4.5.2使用crosstab函数创建交叉表127

4.5.3任务实现128

小结130

实训130

实训1读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息130

实训2提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息130

实训3使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表131

实训4对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换131

课后习题131

第5章使用pandas进行数据预处理133

任务5.1合并数据133

5.1.1堆叠合并数据133

5.1.2主键合并数据136

5.1.3重叠合并数据139

5.1.4任务实现140

任务5.2清洗数据141

5.2.1检测与处理重复值141

5.2.2检测与处理缺失值146

5.2.3检测与处理异常值149

5.2.4任务实现152

任务5.3标准化数据154

5.3.1离差标准化数据154

5.3.2标准差标准化数据155

5.3.3小数定标标准化数据156

5.3.4任务实现157

任务5.4转换数据158

5.4.1哑变量处理类别型数据158

5.4.2离散化连续型数据160

5.4.3任务实现162

小结163

实训164

实训1插补用户用电量数据缺失值164

实训2合并线损、用电量趋势与线路告警数据164

实训3标准化建模专家样本数据164

课后习题165

第6章使用scikit-learn构建模型167

任务6.1使用sklearn转换器处理数据167

6.1.1加载datasets模块中的数据集167

6.1.2将数据集划分为训练集和测试集170

6.1.3使用sklearn转换器进行数据预处理与降维172

6.1.4任务实现174

任务6.2构建并评价聚类模型176

6.2.1使用sklearn估计器构建聚类模型176

6.2.2评价聚类模型179

6.2.3任务实现182

任务6.3构建并评价分类模型183

6.3.1使用sklearn估计器构建分类模型183

6.3.2评价分类模型186

6.3.3任务实现188

任务6.4构建并评价回归模型190

6.4.1使用sklearn估计器构建线性回归模型190

6.4.2评价回归模型193

6.4.3任务实现194

小结196

实训196

实训1使用sklearn处理wine和wine_quality数据集196

实训2构建基于wine数据集的K-Means聚类模型196

实训3构建基于wine数据集的SVM分类模型197

实训4构建基于wine_quality数据集的回归模型197

课后习题198

第7章航空公司客户价值分析199

任务7.1了解航空公司现状与客户价值分析199

7.1.1了解航空公司现状200

7.1.2认识客户价值分析201

7.1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程201

任务7.2预处理航空客户数据202

7.2.1处理数据缺失值与异常值202

7.2.2构建航空客户价值分析关键特征202

7.2.3标准化LRFMC模型的5个特征206

7.2.4任务实现207

任务7.3使用K-Means算法进行客户分群209

7.3.1了解K-Means聚类算法209

7.3.2分析聚类结果210

7.3.3模型应用213

7.3.4任务实现214

小结215

实训215

实训1处理信用卡数据异常值215

实训2构造信用卡客户风险评价关键特征217

实训3构建K-Means聚类模型218

课后习题218

第8章财政收入预测分析220

任务8.1了解财政收入预测的背景与方法220

8.1.1分析财政收入预测背景220

8.1.2了解财政收入预测的方法222

8.1.3熟悉财政收入预测的步骤与流程223

任务8.2分析财政收入数据特征的相关性223

8.2.1了解相关性分析223

8.2.2分析计算结果224

8.2.3任务实现225

任务8.3使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征225

8.3.1了解Lasso回归方法226

8.3.2分析Lasso回归结果227

8.3.3任务实现227

任务8.4使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型228

8.4.1了解灰色预测算法228

8.4.2了解SVR算法229

8.4.3分析预测结果232

8.4.4任务实现234

小结236

实训236

实训1求取企业所得税各特征间的相关系数236

实训2选取企业所得税预测关键特征237

实训3构建企业所得税预测模型237

课后习题237

第9章家用热水器用户行为分析与事件识别239

任务9.1了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤239

9.1.1分析家用热水器行业现状240

9.1.2了解热水器采集数据基本情况240

9.1.3熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程241

任务9.2预处理热水器用户用水数据242

9.2.1删除冗余特征242

9.2.2划分用水事件243

9.2.3确定单次用水事件时长阈值244

9.2.4任务实现246

任务9.3构建用水行为特征并筛选用水事件247

9.3.1构建用水时长与频率特征248

9.3.2构建用水量与波动特征249

9.3.3筛选候选洗浴事件250

9.3.4任务实现251

任务9.4构建行为事件分析的BP神经网络模型255

9.4.1了解BP神经网络算法原理255

9.4.2构建模型259

9.4.3评估模型260

9.4.4任务实现260

小结263

实训263

实训1清洗运营商客户数据263

实训2筛选客户运营商数据264

实训3构建神经网络预测模型265

课后习题265

附录A267

附录B270

参考文献295

学习笔记

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……

本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 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" ……

基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……

Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……

以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。

注·获取方式：私信（666）

‘伍’ 对python学习的总结怎么写

1.Python初步
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。公认的特点是简单、易学、免费、开源等等。个人觉得特别喜欢Python的地方是对字符串操作特别的灵活、采取缩进的方式简单明了（虽然网络上把这个说成是局限）、以及简单的语法。
Python 和c类似，是顺序进行的，不想visual c++是事件触发不同模块进行的。操作和matlab相似，有编辑窗口，也有一个运行的窗口（交互式解释器），可以编写之后运行，也可以在命令行模式下一条条的完成。
2.基本语法
2.1表达式、数字、/(整除)、%（取余）、**(幂)、#注释；
2.2长整形（后面加L）；十六进制和八进制（和c一样0x和0）；
2.3变量赋值（x=2）、语句、输入输出（input（“哈哈”）、x=input（””））；
2.4 函数：abs()、round()四舍五入
2.5 模块：importmath
3.字符串
3.1 单引号和转义字符
Python中单引号和双引号的作用基本上是一致的，用双引号一般是在所引用的字符串中包含单引号，为了加以区分所以使用双引号。另一个方式就是用/来转义。转义即把后面的一个字符不按照它自身的功能处理而作为普通字符。
3.2 字符串表示
字符串拼接用‘+’，例：x=‘a’ y=’b’ z=x+y
字符串表示：str：把值转换为合理形式的字符串，以便用户理解
repr或‘x’:创建一个字符串，以合法的Python表达式的形式来表示值。
长字符串： 如果字符串太长，可以用三个引号来代替普通的引号。或者在每行末用/转义换行符。
原始字符串：r‘’不会对/做转义处理，会保持字符串内所有字符的原始书写。

3.3 字符串格式
这个和c类似，用格式化操作符（%）来规定诸如长度、精确位、对齐等。
3.4 字符串方法
字符串方法和序列方法类似：对象.方法。常用的有以下几种：
find:在字符串中查找子字符串，返回子字符串所在位置最左端索引，没有则返回-1。
>>>title=’I am achinse’
>>>title.find(‘chi’)
>>>8
注：还可以指定范围：title.find(‘’,0,16),即为从第一个到第16个。
join:在队列中添加元素。
>>>sep=”+”
>>>seq=[‘1’,’2’,’3’,’4’,’5’]
>>>sep.join(seq)
>>>’1+2+3+4+5’
lower:返回字符串的小写版
>>>’I am aChinese’.lower()
>>>I am aChinese
replace:返回某字符串的所有匹配项均被替换之后得到的字符串。
>>>’This is atest’.replace(‘is’,’eez’)
>>>’theez eez atest’
split:join的逆方法，用来将字符串分割成序列
>>>’1+2+3+4’.split(‘+’)
>>>[‘1’,’2’,’3’,’4’]
strip:返回去除两侧（不包括内部）空格的字符串：
>>>’ hh di hh ’.strip()
>>>’hh dihh’
注:还可指定要去除的字符，列为参数即可，注意只去除两侧，中间有也不会去除。
translate：与replace相似，但是只处理单个字符，优势在于可以同时进行多个替换。
3.5 字符串与序列
字符串可以通过list函数转换为序列，序列的操作见下一部分。唯一与标准序列不同的是不可变，不能x[2]=’c’
4.序列
4.1 通用序列操作
索引：如c的下标
分片：[3（起始）:6（去除分片后剩余部分的第一位）] [-3:-1] [0:10:2(步长)]
序列相加、相乘：+ *
in：是否在序列中，返回布尔值
长度、最大（小）值：len() max()min()
4.2 列表
4.2.1基本列表操作
元素赋值、分片赋值（很有意思的操作）
4.2.2 列表方法
对象.方法（参数）
append：用于在列表末尾追加新对象
count：统计某个元素在列表中出现的次数
extend：可以在末尾一次性追加另一个序列中的多个值
index:用于从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置
insert：用于将对象插入到列表中
pop：移除列表中的一个元素（默认是最后一个），并返回该元素的值
remove：用于移除列表中某一个值的第一个匹配项
reverse：将列表中的元素反向存放
sort：在原位置进行排序
===============================================================================================
这个假期在学校实验室实习，需要用到python，不过要求不高，需要用python编的程序其实很简单，加上之前有了c语言和delphi的基础，只是大体看了看python的书，这里很想说的是有的时候边学边用，边用边找的学习方式非常有效率！！
python给我最大的感受就是灵活，简单。语法非常贴近自然语言的习惯，而且对于尤其是字符串的处理非常强大，不需要自己再绞尽脑汁像准备ACM那时候那么痛苦，非常喜欢python！！

‘陆’ python实验总结

#!/usr/bin/env python # Filename: appui.py """ .. moleauthor:: .... .. test mole of Tkinter """ from Tkinter import * import tkMessageBox root = Tk() root.geometry('850x40+80+80') #设置窗体高宽与窗体相对屏幕左上角位置 class...