Python大数据基础与实战范晖课后题答案Word下载.docx
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2:
3
14.
inputthreenumbers:
a,b,c=map（int,x.split（））
sortedresultis:
sorted（（a,b,c）））
第3章
1.
importrandom
x=[random.randint（0,200）foriinrange（100）]
#第一种实现：
使用集合
s=set（x）
forvins:
print（v,'
:
x.count（v））
#第二种实现：
使用字典
d=dict（）
forvinx:
d[v]=d.get（v,0）+1
fork,vind.items（）:
print（k,v,sep='
2.
inputalist:
x=eval（x）
p=input（"
inputtwopositon:
begin,end=map（int,p.split（））
print（x[begin:
end+1]）
3.[6foriinrange（10）]
4.
x=[random.randint（0,100）foriinrange（20）]
print（x）
x[:
10]=sorted（x[:
10]）
x[10:
]=sorted（x[10:
],reverse=True）
5.[]
6.[18,19]
7.（[1,3],[2]）
8.当列表增加或删除元素时，列表对象自动进行内存扩展或收缩，从而保证元素之间没有缝隙，但这涉及到列表元素的移动，效率较低，应尽量从列表尾部进行元素的增加与删除操作以提高处理速度。
9.[1,2,3,1,2,3,1,2,3]
10.['
1'
'
2'
3'
]
第4章
1.A2.D3.C4.D5.C
6.
name=input（"
请输入你的名字:
"
place=input（"
请输入你经常去的地方:
like=input（"
请输入你平时的爱好:
print（'
可爱的'
name,'
'
最喜欢在'
place,'
地方进行'
like）
或者：
test="
可爱的{0},最喜欢在{1}地方进行{2}"
v=test.format（name,place,like）
print（v）
7.
s=input（"
请输入一个待统计的字符串:
print（s.count（"
））
第5章
1.Continue、break
2.while
3.C
4.B
5.Python提供了while和for两种循环控制结构，用来处理需要进行的重复操作，直到满足某些特定条件。
while循环一般用于循环次数难以提前确定的情况，也可以用于循环次数确定的情况。
for循环一般用于循环次数可以提前确定的情况，尤其适用于枚举或者遍历序列、迭代对象中元素的场合。
for循环写的代码通常更加清晰简单，因此编程时建议优先使用for循环。
相同或不同的循环结构之间可以相互嵌套，也可以和选择结构嵌套使用，用来实现更为复杂的逻辑。
6.
Pleaseinputaninteger:
x=int（x）
ifx%2==0:
print（"
{:
d}is偶数!
.format（x））
d}is奇数!
7.
Pleaseinputanintegerlessthan1000:
t=x
i=2
result=[]
whileTrue:
ift==1:
break
ift%i==0:
result.append（i）
t=t//i
else:
i+=1
print（x,'
='
*'
.join（map（str,result）））
第6章
importmath
defIsPrime（v）:
n=int（math.sqrt（v）+1）
foriinrange（2,n）:
ifv%i==0:
return'
No'
else:
return'
Yes'
print（IsPrime（17））
print（IsPrime（30））
print（IsPrime（813））
defdemo（v）:
capital,little,digit,other=（0,）*4#或者capital=little=digit=other=0
foriinv:
if'
A'
<
=i<
='
Z'
capital+=1
elif'
a'
z'
little+=1
0'
9'
digit+=1
other+=1
return（capital,little,digit,other）
x='
PEP498,formattedstringliterals.'
print（demo（x））
3.会。
defdemo（）:
a=3
print（a）
a=5
demo（）
defmySum（data）:
sum=0
fordindata:
sum+=d
returnsum
5.
defmySorted（lst,reverse=False）:
lst=lst[:
length=len（lst）
foriinrange（0,length-1）:
forjinrange（i+1,length）:
#比较相邻两个元素大小，并根据需要进行交换
#默认升序排序
exp='
lst[i]>
lst[j]'
#如果reverse=True则降序排序
ifreverse:
exp='
lst[i]<
ifeval（exp）:
lst[i],lst[j]=lst[j],lst[i]
returnlst
6.-2
7.
defdemo（*v）:
print（max（v））
print（sum（v））
8.deff（n）:
a=b=c=1
foriinrange（n-3）:
c,b,a=a+b+c,c,b
returnc
第7章
1.B2.C3.D4.C5.A
6.
classStudent:
#学生类
count=0#计数
def__init__（self,name,age）:
self.name=name
self.age=age
Student.count+=1#要使得变量全局有效，就定义为类的属性
deflearn（self）:
islearning"
stu1=Student（"
jack"
33）
stu2=Student（"
amy"
24）
stu3=Student（"
lucy"
22）
stu4=Student（"
lulu"
45）
实例化了%s个学生"
%Student.count）
classB:
def__init__（self）:
pass
defhandle（self）:
B.handle"
classA（B）:
super（）.__init__（）
super（）.handle（）#super依赖于继承
a=A（）
a.handle（）
第8章
1.C2.A3.D4.B5.A
try:
score=int（input（"
请输入学生的成绩：
ifscore>
=90andscore<
=100:
A:
优秀"
elifscore>
=80andscore<
90:
B:
良好"
=60andscore<
80:
C:
合格"
else:
assertscore>
60,"
D:
不及格"
exceptExceptionasresult:
低于60分：
\n"
result）
classmy_error（Exception）:
def__init__（self,stri）:
self.leng=len（stri）
defprocess（self）:
ifself.leng<
5:
return'
Theinputisoflength%s,expectingatleast5'
%self.leng
printsuccess'
s=input（"
请输入字符串：
raisemy_error（s）
exceptmy_errorase:
print（e.process（））
第9章
1.C2.D3.D4.A5.B
oldFileName=input（"
请输入要拷贝的文件名字:
oldFile=open（oldFileName,'
r'
ifoldFile:
#提取文件的后缀
fileFlagNum=oldFileName.rfind（'
.'
iffileFlagNum>
0:
fileFlag=oldFileName[fileFlagNum:
#组织新的文件名
newFileName=oldFileName[:
fileFlagNum]+'
[复件]'
+fileFlag
#创建新文件
newFile=open（newFileName,'
w'
#把旧文件中的数据复制到新文件中
forlineContentinoldFile.readlines（）:
newFile.write（lineContent）
#关闭文件
oldFile.close（）
newFile.close（）
importos
importsys
sys.setrecursionlimit（1000）#setthemaximumdepthas1500
file_path=input（'
请输入待查找的目录：
file_name=input（'
请输入待查找的文件：
deffile_find（file_path,file_name）:
ifos.path.isdir（file_path）:
#os.chdir（file_path）#进入当前路径
ile_list=os.listdir（file_path）
foreachinfile_list:
temp_dir=file_path+os.sep+each
ifos.path.isdir（temp_dir）:
#开始递归进入下一级子目录
temp=file_find（temp_dir,file_name）
iftemp==True:
returnTrue
elifos.path.isfile（temp_dir）andeach==file_name:
returnTrue
#os.chdir（'
..'
）#没找到文件，退回上一个目录
returnFalse
print（'
{}不是一个目录'
.format（file_path））
file_path='
\PythonTest\book1'
file_name='
1.txt'
print（file_find（file_path,file_name））
第10章
1.B2.C3.A4.D5.C
6.
（1）
%matplotlibinline
importmatplotlib.pyplotasplt
importseabornassns
iris=sns.load_dataset（"
iris"
sns.set（style="
ticks"
fig,axes=plt.subplots（1,2,figsize=（20,5））
sns.swarmplot（x='
petal_length'
y="
petal_width"
ax=axes[0],data=iris,hue="
species"
sepal_length'
sepal_width"
ax=axes[1],data=iris,hue="
plt.show（）
（2）
sns.lmplot（"
petal_length"
"
hue="
markers=["
x"
o"
s"
],data=iris）
从回归图上可以看出这两个特征之间是线性相关的。
第11章
1.B、C
2.D
4.C
5.
importnumpyasnp
arr=np.random.rand（10,5）
matr1=np.arange（1,5）.reshape（2,2）
matr2=np.arange（5,9）.reshape（2,2）
matr1*matr2
7.v=np.array（[1,-1,1]）.reshape（3,1）.T
P=（v*v.T）/（v.T*v）
Q=np.eye（3,3）-P
8.dir（np）;
np.arange?
9.np.array（[[1,-1,0]]）生成一个（1,3）的矩阵，np.array（[1,-1,0]）生成一个向量。
第12章
1.A2.D3.D4.A5.B6.B
（1）
mpg=sns.load_dataset（"
mpg"
mpg.ndim
mpg.size
mpg.describe（）
（3）
mpg.groupby（'
cylinders'
）['
mpg'
horsepower'
].agg（"
mean"
origin'
第13章
fromlxmlimportetree
importrequests
response=requests.get（"
response.encoding="
utf-8"
selector=etree.HTML（response.text）
news_text=selector.xpath（'
//*[@id="
u1"
]/a[1]/text（）'
）[0]
news_url=selector.xpath（'
]/a[1]/@href'
2.
1）创建scrapy项目
scrapystartprojectsdWeatherSpider
2）创建爬虫程序
scrapygenspidereveryCitySD
3）使用浏览器打开网址
4）在页面上单击鼠标右键，选择“查看网页源代码”，找到与“城市预报列表”对应的位置。
选择并打开陕西省内任意城市的天气预报页面，以西安为例。
选择“查看页面源代码”，找到与天气预报相对应的位置。
5）修改items.py文件，定义要爬虫的内容
importscrapy
classSdweatherspiderItem（scrapy.Item）:
city=scrapy.Field（）
weather=scrapy.Field（）
6）修改爬虫文件everyCitySD.py
#-*-coding:
utf-8-*-
fromreimportfindall
fromsdWeatherSpider.itemsimportSdweatherspiderItem
classEverycitysdSpider（scrapy.Spider）:
allowed_domains=['
name='
everyCitySD'
start_urls=['
url=r'
response=requests.get（url）
response.encoding="
contents=response.text
pattern='
<
atitle="
.*?
href="
（.+?
）"
target="
_blank"
>
.+?
/a>
forurlinfindall（pattern,contents）:
#获取地市级预报的网页地址
start_urls.append（url）
defparse（self,response）:
item=SdweatherspiderItem（）
city=response.xpath（'
//div[@class="
crumbsfl"
]//a[2]//text（）'
）.extract（）[0]
item['
city'
]=city
selector=response.xpath（'
//ul[@class="
tclearfix"
]'
weather='
forliinselector.xpath（'
./li'
）:
date=li.xpath（'
./h1//text（）'
cloud=li.xpath（'
./p[@title]//text（）'
high=li.xpath（'
./p[@class="
tem"
]//span//text（）'
low=li.xpath（'
]//i//text（）'
wind=li.xpath（'
win"
]//em//span[1]/@title'
wind=wind+li.xpath（'
weather=weather+date+'
+cloud+'
+high+'
/'
+low+'
+wind+'
\n'
weather'
]=weather
return[item]
7）修改pipelines.py文件，把爬取的数据写入文件weather.csv
importcsv
classSdweatherspiderPipeline（object）:
defprocess_item（self,item,spider）:
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