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項(xiàng)目1 環(huán)保調(diào)查問(wèn)卷系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) 1
任務(wù)1 使用Python創(chuàng)建問(wèn)卷 6
1.1.1 Python腳本文件 8
1.1.2 Python編碼設(shè)置 9
1.1.3 print()函數(shù) 9
1.1.4 運(yùn)行Python腳本 9
任務(wù)2 實(shí)現(xiàn)用戶(hù)信息交互 10
1.2.1 變量與字面量 12
1.2.2 數(shù)據(jù)類(lèi)型 12
1.2.3 注釋 13
任務(wù)3 校驗(yàn)用戶(hù)信息 14
1.3.1 控制結(jié)構(gòu) 16
1.3.2 分支結(jié)構(gòu) 17
任務(wù)4 采集并評(píng)估用戶(hù)問(wèn)卷數(shù)據(jù) 18
1.4.1 for循環(huán) 20
1.4.2 while循環(huán) 21
1.4.3 第三方包的安裝與導(dǎo)入 22
拓展實(shí)訓(xùn)：隨機(jī)加減法出題程序的實(shí)現(xiàn) 23
項(xiàng)目考核 23
項(xiàng)目2 疫苗物流信息監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) 25
任務(wù)1 管理員登錄功能的實(shí)現(xiàn) 28
2.1.1 函數(shù)的定義 30
2.1.2 函數(shù)的調(diào)用 31
任務(wù)2 疫苗數(shù)據(jù)添加功能的實(shí)現(xiàn) 31
2.2.1 函數(shù)的返回 35
2.2.2 變量的作用域 37
任務(wù)3 疫苗信息統(tǒng)計(jì)功能的實(shí)現(xiàn) 38
2.3.1 形參與實(shí)參 41
2.3.2 位置參數(shù)與關(guān)鍵字參數(shù) 42
2.3.3 默認(rèn)參數(shù) 44
2.3.4 可變參數(shù) 45
任務(wù)4 疫苗物流信息異常檢測(cè)功能的實(shí)現(xiàn) 46
拓展實(shí)訓(xùn)：自定義難度的出題程序?qū)崿F(xiàn) 49
項(xiàng)目考核 50
項(xiàng)目3 尋寶游戲?qū)崿F(xiàn) 51
任務(wù)1 地圖類(lèi)的實(shí)現(xiàn) 54
3.1.1 面向?qū)ο?56
3.1.2 類(lèi)的定義 57
3.1.3 類(lèi)的實(shí)例化 58
任務(wù)2 玩家類(lèi)的實(shí)現(xiàn) 59
3.2.1 類(lèi)的成員 61
3.2.2 構(gòu)造函數(shù)和析構(gòu)函數(shù) 62
3.2.3 類(lèi)成員修飾符 63
3.2.4 私有函數(shù) 63
任務(wù)3 戰(zhàn)績(jī)類(lèi)的實(shí)現(xiàn) 64
3.3.1 公有屬性和私有屬性 67
3.3.2 get方法和set方法 68
任務(wù)4 超級(jí)玩家類(lèi)的實(shí)現(xiàn) 70
3.4.1 父類(lèi)和子類(lèi) 73
3.4.2 屬性的繼承 73
3.4.3 方法的繼承 74
拓展實(shí)訓(xùn)：飛機(jī)大戰(zhàn)游戲的實(shí)現(xiàn) 75
項(xiàng)目考核 78
項(xiàng)目4 新能源汽車(chē)登記數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析 79
任務(wù)1 登記數(shù)據(jù)的獲取 82
4.1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源 84
4.1.2 read_csv()函數(shù) 85
任務(wù)2 登記數(shù)據(jù)的解析 86
4.2.1 數(shù)據(jù)解析 88
4.2.2 缺失值處理 89
4.2.3 數(shù)據(jù)篩選 89
任務(wù)3 登記數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析 90
4.3.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo) 92
4.3.2 groupby()函數(shù) 92
任務(wù)4 登記數(shù)據(jù)的可視化展現(xiàn) 93
4.4.1 數(shù)據(jù)可視化 95
4.4.2 統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果展現(xiàn)形式 96
4.4.3 Matplotlib中的中文顯示 96
4.4.4 Matplotlib圖表繪制基礎(chǔ) 96
拓展實(shí)訓(xùn)：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用 99
項(xiàng)目考核 102
項(xiàng)目5 用餐數(shù)據(jù)多維分析 104
任務(wù)1 用餐數(shù)據(jù)的集成和處理 107
5.1.1 數(shù)據(jù)集成 110
5.1.2 數(shù)據(jù)映射 111
5.1.3 數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換 111
任務(wù)2 用餐數(shù)據(jù)的重復(fù)值檢測(cè)和處理 112
5.2.1 檢測(cè)重復(fù)值 113
5.2.2 刪除重復(fù)值 113
任務(wù)3 用餐數(shù)據(jù)的缺失值檢測(cè)和處理 113
5.3.1 檢測(cè)缺失值 115
5.3.2 處理缺失值 115
任務(wù)4 用餐數(shù)據(jù)的異常值檢測(cè)和處理 116
5.4.1 檢測(cè)異常值 120
5.4.2 處理異常值 120
任務(wù)5 對(duì)用餐數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析 121
5.5.1 分組分析 125
5.5.2 分布分析 125
5.5.3 交叉分析 126
5.5.4 結(jié)構(gòu)分析 126
5.5.5 相關(guān)分析 127
拓展實(shí)訓(xùn)：對(duì)觀(guān)影數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析 128
項(xiàng)目考核 129
項(xiàng)目6 發(fā)電量數(shù)據(jù)推斷統(tǒng)計(jì)分析 131
任務(wù)1 從MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù) 134
6.1.1 連接MySQL數(shù)據(jù)庫(kù) 136
6.1.2 讀取數(shù)據(jù) 136
任務(wù)2 對(duì)發(fā)電量進(jìn)行時(shí)間序列分析 137
6.2.1 時(shí)間處理函數(shù) 139
6.2.2 時(shí)間序列分析 140
任務(wù)3 對(duì)發(fā)電量進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn) 141
6.3.1 獨(dú)立性檢驗(yàn)和自相關(guān)函數(shù) 144
6.3.2 正態(tài)性和S-W檢驗(yàn) 145
6.3.3 方差齊性和Levene檢驗(yàn) 146
任務(wù)4 對(duì)發(fā)電量進(jìn)行方差分析 146
6.4.1 方差分析與F統(tǒng)計(jì)量 147
6.4.2 假設(shè)檢驗(yàn)的步驟 147
拓展實(shí)訓(xùn)：風(fēng)力發(fā)電數(shù)據(jù)推斷統(tǒng)計(jì) 148
項(xiàng)目考核 149
項(xiàng)目7 電商平臺(tái)用戶(hù)消費(fèi)數(shù)據(jù)分析 151
任務(wù)1 用戶(hù)數(shù)據(jù)的創(chuàng)建 154
7.1.1 數(shù)組創(chuàng)建 156
7.1.2 數(shù)組數(shù)據(jù)類(lèi)型 157
7.1.3 數(shù)組的索引和切片 159
任務(wù)2 用戶(hù)數(shù)據(jù)的更新 161
7.2.1 隨機(jī)數(shù)生成 164
7.2.2 數(shù)組操作 164
任務(wù)3 用戶(hù)數(shù)據(jù)的分析 168
7.3.1 矩陣創(chuàng)建 169
7.3.2 基本數(shù)學(xué)函數(shù) 172
7.3.3 統(tǒng)計(jì)函數(shù) 175
拓展實(shí)訓(xùn)：用戶(hù)數(shù)據(jù)RFM模型分析 176
項(xiàng)目考核 177
項(xiàng)目8 AI生成圖像的處理和優(yōu)化 179
任務(wù)1 圖像基本操作 181
8.1.1 圖像讀取和保存 186
8.1.2 數(shù)組索引和切片的應(yīng)用 187
8.1.3 數(shù)組基本運(yùn)算 187
8.1.4 meshgrid()函數(shù) 188
任務(wù)2 圖像縮放處理 188
8.2.1 repeat()函數(shù) 190
8.2.2 tile()函數(shù) 191
任務(wù)3 為圖像添加框線(xiàn) 191
8.3.1 pad()函數(shù) 194
8.3.2 數(shù)組賦值運(yùn)算 194
任務(wù)4 圖像濾波和增強(qiáng) 195
8.4.1 NumPy聚合函數(shù) 198
8.4.2 NumPy隨機(jī)數(shù)應(yīng)用 199
8.4.3 clip()函數(shù) 199
任務(wù)5 圖像邊緣檢測(cè) 199
8.5.1 Sobel算子 202
8.5.2 hypot()函數(shù) 202
拓展實(shí)訓(xùn)：醫(yī)學(xué)影像的處理和優(yōu)化 203
項(xiàng)目考核 204
項(xiàng)目9 房屋租賃數(shù)據(jù)可視化分析 206
任務(wù)1 房屋租賃價(jià)格統(tǒng)計(jì)分析 209
9.1.1 常用的統(tǒng)計(jì)分析函數(shù) 212
9.1.2 柱狀圖 213
9.1.3 直方圖 214
9.1.4 hist()函數(shù) 214
任務(wù)2 房屋租賃價(jià)格分布分析 215
9.2.1 箱形圖 216
9.2.2 boxplot()函數(shù) 217
任務(wù)3 房屋租賃價(jià)格相關(guān)因素分析 217
9.3.1 散點(diǎn)圖 220
9.3.2 scatter()函數(shù) 221
任務(wù)4 房源占比分析 222
9.4.1 餅圖 224
9.4.2 pie()函數(shù) 224
任務(wù)5 房屋租賃價(jià)格預(yù)測(cè)分析 225
9.5.1 sklearn簡(jiǎn)介 227
9.5.2 sklearn實(shí)現(xiàn)線(xiàn)性回歸分析 227
9.5.3 折線(xiàn)圖 228
9.5.4 plot()函數(shù) 228
任務(wù)6 房源地理位置分布分析 228
拓展實(shí)訓(xùn)：二手房數(shù)據(jù)可視化分析 232
項(xiàng)目考核 235
項(xiàng)目10 二手車(chē)數(shù)據(jù)可視化分析 237
任務(wù)1 使用常見(jiàn)圖表對(duì)二手車(chē)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 240
10.1.1 Seaborn簡(jiǎn)介 243
10.1.2 lineplot()函數(shù) 244
10.1.3 catplot()函數(shù) 244
任務(wù)2 使用詞云圖展現(xiàn)二手車(chē)市場(chǎng)的熱門(mén)車(chē)型和城市 245
10.2.1 詞云圖 247
10.2.2 wordcloud簡(jiǎn)介 247
任務(wù)3 使用熱力圖展現(xiàn)二手車(chē)地理分布情況 248
10.3.1 Pyecharts簡(jiǎn)介 249
10.3.2 使用Pyecharts繪制地圖 249
任務(wù)4 對(duì)二手車(chē)車(chē)齡、里程數(shù)進(jìn)行分布分析 250
10.4.1 histplot()函數(shù) 254
10.4.2 violinplot()函數(shù) 254
10.4.3 swarmplot()函數(shù) 255
任務(wù)5 對(duì)二手車(chē)價(jià)格影響因素進(jìn)行相關(guān)分析 255
10.5.1 heatmap()函數(shù) 258
10.5.2 jointplot()函數(shù) 258
10.5.3 pairplot()函數(shù) 259
任務(wù)6 對(duì)二手車(chē)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析 259
10.6.1 多項(xiàng)式回歸 262
10.6.2 sklearn實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)式回歸 262
拓展實(shí)訓(xùn)：招考數(shù)據(jù)可視化分析 263
項(xiàng)目考核 264
附錄A 266
附錄B 267
參考文獻(xiàn) 275