python大作业实验报告

——暨南大学南校区生活指南系统

G108

甘颖欣熊梦娜翁婉晖梁绮婷李嘉顺

2015-1-3

目录目录 (2)

“暨南大学南校区生活指南系统”选题说明书 (3)

1.成员分组和任务分工 (3)

2.选题说明 (3)

2.1选题任务描述 (3)

2.2设计思路描述 (4)

2.3程序运行效果.................................................................................................................. . (4)

2.4涵盖的主要知识点 (4)

3.进度安排 (4)

“暨南大学南校区生活指南系统”实现报告 (5)

1.成员分组和任务分工 (5)

2.设计实现详细说明 (5)

2.1选题任务详细描述 (5)

2.2设计思路详细描述 (6)

2.3涵盖的主要知识点 (12)

3. 总结 (12)

“暨大南校区生活指南系统”选题说明书”

1. 成员分组和任务分工

2.2 选题说明

2.1 选题任务描述

本大作业需要实现一个简单的“暨大南校区生活指南系统”，其功能需求如下：

（1）模拟暨南大学南校区新生或来访南校区的人士，实现对南校区地图的查看、对南校区周边环境的查看、以及获得出行的具体路线。

（2）地图的信息包括南校区地图、南校区周围环境地图。每条路线的信息包括：出发地、

目的地、及路线。

（3）采用客户机/服务器编程模式，服务器程序用于管理员操作，客户机主要用于用户查

询南校地图相关信息及其他情况、反馈意见。

（4）用户可以通过客户机程序查询南校区及其周边地图、还可以及时提出自己对于南校

区建设的相关意见及建议。

（5）管理员可以管理用户账号信息，在后台及时更新南校区的相关情况、及时收到用户反馈的意见及建议。

2.2 设计思路描述

（1）采用面向对象的程序设计方法。使用Python语言实现。

（2）服务器程序功能模块。服务器程序主要功能模块包括：

1、用户管理：管理用户基本信息

2、及时更新南校区相关资讯供用户使用

3、在后台接收到用户反馈的给南校区的意见及建议

（3）客户端程序功能模块。客户端主要功能模块包括：

1、用户登录：使用账号密码登陆

2、南校区地图及路线查询：查询南校区地图及行走的具体的路线

3、南校区周边（曾边村）地图查询：查询周边地图、了解周围设施状况

4、反馈意见：对南校区的建设提出自己的看法及建议

2.3 涵盖的主要知识点

本大作业涵盖的主要知识点有：函数操作，算法（列表、元组等数据结构），文件操作（文件的读），在设计阶段采用面向过程的分析和设计方法（核心算法使用流程图的方式进行描述）。

3.进度安排

进度安排如下：

“暨大南校区生活指南系统”实现报告

1. 成员分组和任务分工

表格的方式详细描述成员分组和任务分工情况。

2.设计实现详细说明

2.1 选题任务详细描述

本大作业需要实现一个简单的“暨南大学南校区生活指南系统”，其功能需求如下：

（1）模拟暨南大学南校区新生或来访南校区的人士，实现对南校区地图的查看、对南校区周边环境的查看、以及获得出行的具体路线。

（2）地图的信息包括南校区地图、南校区周围环境地图。每条路线的信息包括：出发地、目的地、及路线。

（3）采用客户机/服务器编程模式，服务器程序用于管理员操作，客户机主要用于用户查询南校地图相关信息及其他情况、反馈意见。

（4）用户可以通过客户机程序查询南校区及其周边地图、还可以及时提出自己对于南校区建设的相关意见及建议。

（5）管理员可以管理用户账号信息，在后台及时更新南校区的相关情况、及时收到用户反馈的意见及建议。

管理员详细功能：

（1）及时更新南校区最新消息（地图、周边、校讯等）

（2）及时处理用户反馈的意见

用户详细功能：

（1）输入账号密码登陆账号使用相关功能

（2）查阅南校区地图，根据实际需求通过交互界面获得具体路线

（3）向服务器要求跳转百度地图获得南校区周边地图、了解周边状况。方便出行。（4）及时提出自己对于南校区的意见及建议

2.2设计思路详细描述

（1）总体设计思路和框架

本选题所要求完成的功能并不复杂，可以采用面向过程的分析设计方法，也可以采用面向对象的分析设计方法。本方案采用面向对象的分析设计方法。系统总体设计框架如下图

（2）系统设计

（2-1）服务器设计

A.设置登陆功能函数及结束程序函数

B.设置全局变量path，用于确定图片路径

C.设置窗口并设置出发点与目的地输入框

D.设置“图片输出方式”函数，将a、b分别赋值给两个输入框

……

E.设置界面相关输入框及按钮

（2-2）生活指南系统管理线程流程图

（2-3）系统指路功能实现流程图

（3-1）核心算法流程1：login函数（用户登陆账号使用相关功能）

（3-2）核心算法流程2：openmap函数、main函数、print函数、onlinesearching函数、feedback 函数的集合。

2.3程序运行效果：

①：欢迎辞：

②查询具体路径窗口界面：

③登录窗口：

④用户反馈窗口界面：

2.4涵盖的主要知识点

操作系统中的多线程编程、一般算法（例如搜索）、列表和字典等、程序的三种结构（用Python实现）、调用函数

2.5实现源代码展示

源代码请参考“南校区生活指南系统”文件

3.总结

（1）本次大作业收获很大，虽然技术有待提高，但可以说是用心了，我们对程序编程有了新的认识，且在这个过程提高了自身的水平

（2）通过这次大作业对计算机这门学科有了许多新的认识，活用书本的知识是不易的，程序的编写也是要经过数次的分析、思考和修正的，我们利用计算机求解问题的能力得到了提升，理论知识也得以在实践中运用。

（3）本次大作业采用分组的形式，组内分工明确、有条不紊，锻炼了我们团队合作、汇报演讲的能力。

（4）这次设计的系统实用性强应用价值高，南校区身为一个新建设的校区，该系统符合需求、接地气，有其存在的意义.

（5）由于我们大家都是初学者，该系统相对简陋，有很多可以提升的地方。未来也可以开发更多的功能供入驻南校的学子使用。

【最新】python数据分析课程报告论文(附代码数据)

用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：

10分钟教你看懂K线图交易策略_光环大数据python培训

https://www.wendangku.net/doc/79664583.html, 10分钟教你看懂K线图交易策略_光环大数据python培训 对于K线图，相信做交易的朋友都不陌生。本文作者用交单明了的语言解释了三日K线的交易原则，也分享了如何用python绘制K线图的方法和代码。 关于日本K线交易 据说日本人在十七世纪就已经运用技术分析的方法进行大米交易，一位名叫本间宗久的坂田大米贸易商发明了“蜡烛图”这一技术来分析每日市场上大米现货价格。现代K线图之父史蒂夫尼森认为，通过“蜡烛图”进行正式交易是自19世纪50年代开始的。 在本文，我们要重点解决以下两个问题： 我们从雅虎数据库中随机下载一些每日财经数据，用来绘制我们的K线图。在这个例子中，我们将绘制“标普500ETF”的每日K线图。你可以更改股票代码，比如“谷歌”、“苹果”、“微软”等，来绘制属于自己的K线图。 我们通常用“matplotlib.pyplot库”来进行数据可视化。Matplotlib也提供包括K线图在内的少部分特殊金融绘制工具，此类绘制工具可以在“matplotlib.finance子库”中找到。 我们还将运用通过“bokeh.plotting”绘制带有默认工具集和默认可视样式的接口。它运用了Python中用于现代浏览器Web做演示的交互式可视化库。 上述代码的输出如下所示：

https://www.wendangku.net/doc/79664583.html, 我们提供的工具将帮助你记录图表走向，并通过缩放框和变焦轮将其放大或缩小。还有一个重置按钮来显示原本的实际输出，一个保存按钮让你下载浏览器中显示的图像（即缩放的图像）。 通过“三日K线”来理解K线交易策略 让我们来看一个简单的每日交易策略，通过分析过去三天的K线来预测我们在第四天是“买进”还是“卖空”。我们将在第四天结束前关闭仓位，并提前确定盈利/亏损。 在第四天“看涨”（即买入）所对应的所对应的交易条件是： 规则1：最新烛台的面积必须大于前两支烛台的面积，而不管烛台的颜色如何。 规则2：第二支烛台必须是红色的。 规则3：最近一支烛台的收盘价必须高于第二支烛台的收盘价。 规则4：你会在第四天早上交易刚开始时买入，然后在市场收盘前卖出。 在第四天“看空”（即卖出）所对应的交易情况是： 规则1：最新K线的面积必须大于前两支烛台的面积，而不管烛台的颜色如何。 规则2：第二天的烛台必须是绿色的。

Python金融投资分析实践

Python金融投资分析实践 课程介绍 Python是什么？ Python是现流行的一种多用途编程语言，广泛应用于各种非技术和技术领域。为什么选择Python进行金融数据分析？在大数据的时代，金融的数据处理也更多地借助与各种软件，而Python作为一个具有强大库的软件，在金融数据的分析上，也有非常重要的地位。美国银行、美林证券的“石英”项目、摩根大通的“雅典娜”项目，都使用了Python和其他既定技术来构建、改进和维护其核心IT系统，而很多对冲基金也开始大量地使用Python的功能，进行高效的金融应用程序开发与金融分析工作。 课程大纲 第一课Python是什么？为什么选择Python进行数据分析 Python的简介与环境部署；金融计量计算小例子——多种金融收益率的计算；蒙特卡罗模拟法的欧式期权价值计算 第二课如何灵活使用Python来分析数据？ Python的基本数据类型与结构介绍；Numpy数据结构的介绍与使用； Numpy中的金融函数 第三课如何使用Python展示金融数据？ Python中的二维绘图：线图、散点图、直方图、股票烛柱图等；三维曲面图 第四课如何使用Python处理时间序列？ Pandas库的基本数据结构介绍；时间序列的平滑方法；高频数据的处理 第五课我们需要补充点数学基础 回归、插值、优化问题、积分与方程求解在Python中的实现 第六课我们需要补充点统计学基础 统计描述与推断统计学在金融数据上的应用 第七课如何利用Python计算投资组合？

投资组合优化的基本理论，有效边界与资本市场线的计算 第八课主成分分析（PCA）可以对金融数据做什么？ 主成分分析技术介绍；利用PCA方法构造股票指数 第九课贝叶斯回归在金融学中的作用 贝叶斯回归的介绍；黄金投资公司与黄金开采公司的回归分析 第十课衍生品定价模型 资产定价基本定理；固定短期利率折现计算 第十一课金融模型的模拟计算 几何布朗模拟；跳跃扩散模拟；平方根扩散模拟 第十二课衍生品的价格是多少？ 欧式期权与美式期权；期权的估值 第十三课加入衍生品的投资组合 投资组合中衍生品头寸的计算 授课讲师 何翠仪，毕业于中山大学统计学专业，炼数成金专职讲师。 在炼数成金上开设了多门关于数据分析与数据挖掘相关的课程，如《大数据的统计 学基础》、《大数据的矩阵基础》《金融时间序列分析》等，也曾到不同的公司开 展R语言与数据分析的相关培训。对数据分析有深刻认识，曾与不同领域公司合作，参与到多个数据分析的项目中，如华为、广州地铁等 课程环境 Python 2.x 授课对象 对金融投资分析有兴趣，有志从事金融行业数据分析，希望探索python在金融行业应用实践的学员； 收获预期 知道如何利用Python进行金融投资分析，并可以熟练使用Python进行金融投资分 析和数据展现

python数据分析学习方法

python数据分析学习方法 数据分析是大数据的重要组成部分，在越来越多的工作中都扮演着重要的角色，Python可以利用各种Python库，如NumPy、pandas、matplotlib以及IPython 等，高效的解决各式各样的数据分析问题，那么该如何学习Python数据分析呢？ 大数据作为一门新兴技术，大数据系统还不完善，市场上存在的资料也很零散，只有少数大数据资深技术专家才掌握真正的大数据技术，老男孩教育徐培成老师拥有丰富的大数据实践经验，掌握大数据核心技术，大数据实战课程体系完善，能够让学员学到真本领！ 老男孩教育Python与数据分析内容： 1. Python介绍、Python环境安装、Python体验 2. Python基础、语法、数据类型、分支、循环、判断、函数 3. Python oop、多线程、io、socket、模块、包、导入控制 4. Python正则表达式、Python爬虫实现 5. 行列式基础、转置、矩阵定义、矩阵运算、逆矩阵、矩阵分解、矩阵变换、矩阵的秩 6. Python对常用矩阵算法实现 7. Python常用算法库原理与使用、numpy、pandas、sklearn 8. 数据加载、存储、格式处理 9. 数据规整化、绘图与可视化 Python与数据分析是老男孩教育大数据开发课程的一部分，除此之外，老男孩教育大数据开发课程还包括：Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、

ZooKeeper、HBase、Phoenix、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban等，如此全面的知识与技能，你还在等什么？赶紧报名学习吧！

《Python金融数据挖掘及其应用》教学大纲

《python金融数据挖掘及其应用》课程教学大纲 课程代码： 学分：5 学时：80（其中：讲课学时：60 实践或实验学时：20 ） 先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、金融基础知识、Python程序设计基础 适用专业：信息与计算科学 建议教材：黄恒秋主编.Python金融数据分析与挖掘实战[M]. 北京：人民邮电出版社.2019. 开课系部：数学与计算机科学学院 一、课程的性质与任务 课程性质：专业方向选修课。 课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。通过学习本课程，使得学生在掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能基础上，进一步地扩展应用到较为复杂金融数据处理及挖掘分析任务上，最后进行量化投资实战检验。本课程为Python在金融量化投资领域的具体应用，也是Python 在金融行业应用最为广泛的领域之一，从而使得学生具备一定的行业应用背景及就业技能。 二、课程的基本内容及要求 本课程教学时数为80学时，5学分；实验20学时,1.25学分。 第七章基础案例 1.课程教学内容： （1）股票价格指数周收益率和月收益率的计算； （2）上市公司净利润增长率的计算； （3）股票价、量走势图绘制； （4）股票价格移动平均线的绘制； （5）沪深300指数走势预测； （6）基于主成分聚类的上市公司盈利能力分析。 2.课程的重点、难点： （1）重点：案例的实现思路、算法及程序具体实现； （2）难点：案例的实现算法、程序实现过程中各类数据结构的相互转换。 3.课程教学要求： （1）了解案例实现的基本思路； （2）理解案例实现的具体算法及程序实现，各种数据结构的相互转换并实现程序计算； （3）掌握案例实现的具体过程，包括思路、算法、数据处理、程序计算及结果展现。 第八章综合案例一：上市公司综合评价

Python大数据机器实战

关于举办“Python大数据机器学习实战”高级工程师 实战培训班的通知 地点：北京--时间：12月25-12月28 一、课程学习目标 1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。 2.“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。 3.增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。 4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。 5.阐述机器学习原理，提供配套源码和数据。 6.以直观解释，增强感性理解。 7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。 8.重视项目实践，重视落地。思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。 9.涉及和讲解的部分Python库有：Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。 二、课程目标 本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。 三、培训对象 大数据分析应用开发工程师、大数据分析项目的规划咨询管理人员、大数据分析项目的IT项目高管人员、大数据分析与挖掘处理算法应用工程师、大数据分析集群运维工程师、大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员

智慧树知到《大数据分析的python基础》章节测试答案

智慧树知到《大数据分析的python基础》章节测试答案第一章 1、Python语言是一种高级语言。 A:对 B:错 答案: 对 2、Jupyter notebook中运行单元格的方法有哪几种？( ) A:Enter B:Shift+Enter C:Ctrl+Enter D:F5 答案: Shift+Enter,Ctrl+Enter 3、Jupyter notebook的记事本文件扩展名为：( ) A:m B:py C:pyc D:ipynb 答案: ipynb 4、Jupyter notebook 中的助手需要额外安装。 A:对 B:错 答案: 对

5、Python安装扩展库常用的是（）工具 A:setup B:update C:pip D:run 答案: pip 6、关于Python语言的注释，以下选项中描述错误的是：（） A: Python语言有两种注释方式:单行注释和多行注释 B:Python语言的单行注释以#开头 C:Python语言的单行注释以单引号开头 D:Python语言的多行注释以'''(三个单引号)开头和结尾 答案: Python语言的单行注释以单引号开头 7、以下选项中，不是pip工具进行第三方库安装的作用的是：( ) A:安装一个库 B:卸载一个已经安装的第三方库 C:列出当前系统已经安装的第三方库 D:脚本程序转变为可执行程序 答案: 脚本程序转变为可执行程序 8、安装一个库的命令格式是：( ) A:pip uninstall <拟卸载库名> B:pip -h C:pip install <拟安装库名》

D: Pip download <拟下载库名> 答案: pip install <拟安装库名》 9、标准的缩进格式是Python的语法之一。 A:对 B:错 答案: 对 10、下列导入第三库的操作中正确的是：( ) A:import numpy B:import numpy as np C:from matplotlib import pyplot D:from urllib.request import urlopen 答案: import numpy,import numpy as np,from matplotlib import pyplot,from urllib.request import urlopen 第二章 1、Python 3.6.5版本的保留字总数是：（） A:33 B:27 C:16 D:29 答案: 33 2、以下选项中，不是Python语言保留字的是：（） A:while B:except

Python与大数据专业分析课件(470P).doc

Python与大数据专业分析课件（470P） Python与大数据分析计算机信息学院Python大数据专业友情提示上课时间请勿：请将您手机改为震动避免在课室里使用手机交谈其他事宜随意进出教室请勿在室内吸烟上课时间欢迎：提问题和积极回答问题随时指出授课内容的不当之处Python与大数据分析Python基础（次课）网络爬虫（次课）期中随堂上机考试（次课）金融数据分析案例（次课）文本数据分析案例（次课）图像数据分析（次课）自我介绍刘宁宁对外经济贸易大学信息学院讲师。 专注于对图像分类(VisualObjectClassification)、文本处理(NaturalLanguageProcessing)、模式识别(PatternRecognition)等方面的研究。 com为什么大数据首选是Python呢？第一部分初识Python 第二部分基本概念变量、注释、print函数、数据类型、算术运算符、类型转换第三部分数据的容器列表、元组、字典、集合第四部分控制结构与推导式第五部分数据的读写操作第六部分错误类型和异常捕获第七部分字符编码问题处理第八部分编写函数处理数据第九部分变量作用域第十部分Python中的模块第十一部分Python中的类第十五部分Numpy基础知识第十六部分Pandas数据分析第十三部分正则表达式第十四部分日期数据的处理Python语言的诞生和发展历史Python语言的特点运行环境及安装Python语言的诞生和发展历史Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言Python语言是数据分析师的首选数据分析语言也是智能硬件的

首选语言数据分析创建复杂的Web应用程序游戏开发动画电影效果网站开发智能硬件开发Python与蟒蛇有关？GuidovanRossum于年在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的Python语言的诞生BBCMontyPythonlsquosFlyingCircus（蒙提middot派森的飞行马戏团）GuidovanRossum（人称龟叔）Python版本于年月发布。 在年月Python发布此版本没有完全兼容之前的PythonPython也因此分为了Python派系和Python派系两大阵营Python语言的发展历史TIOBEINDEX:编程语言流行程度排行榜Python语言的TIOBEINDEXPython曾在年和年两度被TIOBE排行榜评为年度编程语言现已成为了第五大流行编程语言（截至年月）Python语言的TIOBEINDEXPython语言的特点优点一：优雅、简单、明确（减少花哨、晦涩或以炫技为目的的代码）让数据分析师们摆脱了程序本身语法规则的泥潭更快的进行数据分析C语言Python语言优点二：强大的标准库完善的基础代码库覆盖了网络通信、文件处理、数据库接口、图形系统、XML处理等大量内容被形象地称为内置电池（batteriesincluded）Python使用者调包侠优点三：良好的可扩展性大量的第三方模块覆盖了科学计算、Web开发、数据接口、图形系统等众多领域开发的代码通过很好的封装也可以作为第三方模块给别人使用。 如Pandas、Numpy、Seaborn、Scikitlearn等等优点四：免费、开源缺点一：运行速度慢缺点二：加密难缺点三：缩进规则缺点四：多线程灾难Python语言的缺点Python语言与Java动态类型和静态类

python大数据分析报告

python数据分析(pandas) 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工

5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。 不用说，它仍然有几个缺点： ?它是一种解释性的语言，而不是编译的语言，因此可能占用更多的CPU时间。然而，由于它节省了程序员的时间（由于学习的方便），它可能仍然是一个很好的选择。 Python 2.7 v/s 3.4 这是关于Python的一个最具争议的话题。你可能总是不能避免遇到，尤其是如果你是一个初学者。这里没有正确/错误的选择。它完全取决于具体情况和你的需要。我会尝试给你一些建议，以帮助你做出明智的选择。

大数据数学基础(Python语言描述)教学大纲

《大数据数学基础（Python语言描 述）》教学大纲 课程名称：大数据数学基础（Python语言描述） 课程类别：必修 适用专业：大数据技术类相关专业 总学时：80学时（其中理论58学时，实验22学时） 总学分：4.0学分 一、课程的性质 随着云时代的来临，大数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。大数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。在大数据的研究和应用中，数学是其坚实的理论基础，在数据处理、数据挖掘、评判分析等过程中，数学方法扮演着至关重要的角色。本课程致力于大数据分析技术的基础数学知识传播，以期通过理论结合实践的方式，运用相关数学知识解决一些实际问题。 二、课程的任务 通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行数据微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及数据分析过程中常用到的数学方法，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。 三、课程学时分配

四、教学内容及学时安排 1.理论教学

2.实验教学

五、考核方式 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念，微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及多元统计分析中与数据分析相关的方法，题型可采用判断题、选择、应用题等方式。 六、教材与参考资料 1.教材 大数据数学基础（Python语言描述） 2.参考资料 Python编程基础 Python数据分析与应用

基于Python+Echarts的大数据可视化系统的设计与实现

2019年第4期 安徽电子信息职业技术学院学报 No.4 2019第 18 卷（总第 103 期）J0URNAL0FANHU1 VOCATIONAL COLLECT OF ELECTRONICS & INFORMATION TECHNOLOCY General No. 103 Vol. 18［文章编号］1671-802X （2019）04-0006-04 基于Python+Echarts 的大数据可视化系统的设计与实现 陈俊生，彭莉芬 （安徽电子信息职业技术学院，安徽蚌埠233000） 摘 要：基于Python+Echarts 的大数据可视化系统采用B/S 架构，借助于Python 强大的数据获取和 处理技术实现了区域网络餐饮数据的采集、清洗、整理及分析计算工作并推送至MySQL 数据库中。后台 采用基于Python 的Flask 框架实现数据接口功能，前端综合运用了 HTML 、CSS 、JavaScript 等，并结合 Echarts 数据可视化组件，实现了数据到可视化图表的转换。系统可以为决策者提供科学化的决策辅助。 关键词：数据可视化；Python ; Flask; Echarts 中图分类号：TP311.52 文献标识码：A Design and Implementation of Large Data Visualization System Based on Python+Echarts Chen Junsheng , Peng Lifen (Anhui Vocational College of Electronics and Information Technology, Bengbu 233000, China)Abstract: The large data visualization system based on Python+Echarts adopts B/S architecture. With the help of Python's powerful data acquisition and processing technology, the collection, cleaning, sorting, analysis and calculation of regional network catering data are realized and pushed to MySQL database. In the background, Flask framework based on Python is used to realize data interface function. The front-end integrates HTML, CSS, JavaScript, etc. and combines Echarts data visualization component to realize the conversion of data to visual charts.The system can provide scientific decision support for decision makers.Key words: Data visualization ； Python ； Flask; Echarts —、引言随着电子商务技术的发展及生活节奏的加快, 很多餐饮企业陆续推出了网上订餐及外卖服务。 为了招揽更多的顾客，各大主流团购或网上订餐 网站都对上线的商家及菜品提供了相应的销售、 用户评价和评分数据，但是在实际推广过程中由 于商业利益的驱使，有些推广显得商业味比较重， 不能做到实事求是，甚至还包含虚假推广的成分， 这些都可能在消费者进行决策时对其造成不同程 度的误导。此时消费者想要做出正确的决策需要 耗费大量的时间和精力对网站提供的大量数据进 行分析与归纳。大数据技术。*收稿日期：2019-06-27 作者简介：陈俊生（1982-）,男，安徽六安人，讲师，研究方向：基金项目：2018年度安徽高校自然科学研究重点项目（KJ2018A0781） ； 2017年安徽电子信息职业技术学院自然科学研究项目 （ADZX1703） Q 2019820 XUEBAO