第九周学习：python计算生态概览

1.从数据处理到人工智能

1>python库之数据分析

http://www.numpy.org

http://pandas.pydata.org

http://www.scipy.org

2>python库之数据可视化

http://matplotlib.org


http://seaborn.pydata.org

http://docs.enthought.com/mayavi/mayavi

3>python库之文本处理

http://mstamy2.github.io/PyPDF2


http://www.nltk.org


http://python-docx.readthedocs.io/en/latest/index.html

4>python库之机器学习

http://scikit-learn.org


http://www.tensorflow.org


http://mxnet.incubator.apache.org

2.实例：霍兰德人格分析雷达图

雷达图是多特性直观展示的重要方式

#HollandRadarDraw.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'
radar_labels = np.array(['研究型(I)','艺术型(A)','社会型(S)',\
                         '企业型(E)','常规型(C)','现实型(R)']) #雷达标签
nAttr = 6
data = np.array([[0.40, 0.32, 0.35, 0.30, 0.30, 0.88],
                 [0.85, 0.35, 0.30, 0.40, 0.40, 0.30],
                 [0.43, 0.89, 0.30, 0.28, 0.22, 0.30],
                 [0.30, 0.25, 0.48, 0.85, 0.45, 0.40],
                 [0.20, 0.38, 0.87, 0.45, 0.32, 0.28],
                 [0.34, 0.31, 0.38, 0.40, 0.92, 0.28]]) #数据值
data_labels = ('艺术家', '实验员', '工程师', '推销员', '社会工作者','记事员')
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, nAttr, endpoint=False)
data = np.concatenate((data, [data[0]]))
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))
fig = plt.figure(facecolor="white")
plt.subplot(111, polar=True)
plt.plot(angles,data,'o-', linewidth=1, alpha=0.2)
plt.fill(angles,data, alpha=0.25)
plt.thetagrids(angles*180/np.pi, radar_labels,frac = 1.2)
plt.figtext(0.52, 0.95, '霍兰德人格分析', ha='center', size=20)
legend = plt.legend(data_labels, loc=(0.94, 0.80), labelspacing=0.1)
plt.setp(legend.get_texts(), fontsize='large')
plt.grid(True)
plt.savefig('holland_radar.jpg')
plt.show()

3.从web解析到网络空间

1>python库之网络爬虫

http://www.python-requests.org

2>python库之web信息提取


http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4


http://docs.python.org/3.6/library/re.html


http://github.com/grangier/python-goose

3>python库之web网站开发


http://www.djangoproject.com




http://flask.pocoo.org

4>python库之网络应用开发


http://github.com/offu/WeRoBot


http://github.com/Baidu-AIP/python-sdk

http://github.com/sylnsfar/qrcode

4.从人机交互到艺术设计

1>python库之图形用户界面


http://www.riverbankcomputing.com/software/pyqt

http://www.wxpython.org

https://pygobject.readthedocs.io

2>python库之游戏开发


http://www.pygame.org


http://www.panda3d.org


http://python.cocos2d.org

3>python库之虚拟现实



https://github.com/WayneKeenan/python-vrzero


https://github.com/cmbruns/pyovr


http://www.worldviz.com/vizard-virtual-reality-software

4>python库之图形艺术

https://github.com/fogleman/Quads


https://github.com/jontonsoup4/ascii_art

https://docs.python.org/3/library/turtle.html

5.实例：玫瑰花绘制

#RoseDraw.py
import turtle as t
# 定义一个曲线绘制函数
def DegreeCurve(n, r, d=1):
    for i in range(n):
        t.left(d)
        t.circle(r, abs(d))
# 初始位置设定
s = 0.2 # size
t.setup(450*5*s, 750*5*s)
t.pencolor("black")
t.fillcolor("red")
t.speed(100)
t.penup()
t.goto(0, 900*s)
t.pendown()
# 绘制花朵形状
t.begin_fill()
t.circle(200*s,30)
DegreeCurve(60, 50*s)
t.circle(200*s,30)
DegreeCurve(4, 100*s)
t.circle(200*s,50)
DegreeCurve(50, 50*s)
t.circle(350*s,65)
DegreeCurve(40, 70*s)
t.circle(150*s,50)
DegreeCurve(20, 50*s, -1)
t.circle(400*s,60)
DegreeCurve(18, 50*s)
t.fd(250*s)
t.right(150)
t.circle(-500*s,12)
t.left(140)
t.circle(550*s,110)
t.left(27)
t.circle(650*s,100)
t.left(130)
t.circle(-300*s,20)
t.right(123)
t.circle(220*s,57)
t.end_fill()
# 绘制花枝形状
t.left(120)
t.fd(280*s)
t.left(115)
t.circle(300*s,33)
t.left(180)
t.circle(-300*s,33)
DegreeCurve(70, 225*s, -1)
t.circle(350*s,104)
t.left(90)
t.circle(200*s,105)
t.circle(-500*s,63)
t.penup()
t.goto(170*s,-30*s)
t.pendown()
t.left(160)
DegreeCurve(20, 2500*s)
DegreeCurve(220, 250*s, -1)
# 绘制一个绿色叶子
t.fillcolor('green')
t.penup()
t.goto(670*s,-180*s)
t.pendown()
t.right(140)
t.begin_fill()
t.circle(300*s,120)
t.left(60)
t.circle(300*s,120)
t.end_fill()
t.penup()
t.goto(180*s,-550*s)
t.pendown()
t.right(85)
t.circle(600*s,40)
# 绘制另一个绿色叶子
t.penup()
t.goto(-150*s,-1000*s)
t.pendown()
t.begin_fill()
t.rt(120)
t.circle(300*s,115)
t.left(75)
t.circle(300*s,100)
t.end_fill()
t.penup()
t.goto(430*s,-1070*s)
t.pendown()
t.right(30)
t.circle(-600*s,35)
t.done()

6.练习

python123上依旧还没有，有了补
来补辽！！！
1>
系统基本信息获取
描述
获取系统的递归深度、当前执行文件路径、系统最大UNICODE编码值等3个信息，并打印输出.
输出格式如下:
RECLIMIT:<深度>, EXEPATH:<文件路径>, UNICODE:<最大编码值>
提示：请在sys标准库中寻找上述功能.
输入输出示例
这里仅是格式参考，非正确答案，请注意，输出中每个逗号（,）后面都有一个空格.

import sys
s1=sys.getrecursionlimit()
s2=sys.executable
s3=sys.maxunicode
print("RECLIMIT:{}, EXEPATH:{}, UNICODE:{}".format(s1,s2,s3))

2>
二维数据表格输出
描述
tabulate能够对二维数据进行表格输出，是Python优秀的第三方计算生态.
参考编程模板中给定的数据和代码，编写程序，能够输出如下风格效果的表格数据.

from tabulate import *
data = [ ["北京理工大学", "985", 2000], \
         ["清华大学", "985", 3000], \
         ["大连理工大学", "985", 4000], \
         ["深圳大学", "211", 2000], \
         ["沈阳大学", "省本", 2000], \
    ]
print(tabulate(data,tablefmt="grid"))