Python实践37

Python实践37是指《Python编程从入门到实践》这本经典教材中提到的37个Python项目实践。这些项目涵盖了Python编程语言的各个方面，从基础知识到高级应用，对于初学者和有一定经验的开发者都非常有益。下面将从多个方面对Python实践37进行详细阐述。

一、数据分析与可视化

1、项目1：天气数据可视化

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取并处理数据
data = pd.read_csv("weather.csv")
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data['year'] = data['date'].dt.year
data['month'] = data['date'].dt.month

# 绘制柱状图
plt.bar(data['year'], data['temperature'])
plt.xlabel("Year")
plt.ylabel("Temperature")
plt.title("Weather Temperature")
plt.show()

通过读取天气数据并利用Pandas和Matplotlib库进行处理和可视化，展示了不同年份的气温情况。

2、项目2：电影评分分析

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 读取数据
data = pd.read_csv("movies.csv")

# 绘制热力图
pivot_table = data.pivot_table(values='rating', index='genre', columns='year')
sns.heatmap(pivot_table, cmap='coolwarm')
plt.title("Movie Ratings by Genre and Year")
plt.show()

该项目通过对电影评分数据的分析，利用Seaborn库绘制了一个热力图，展示了不同类型电影在不同年份的得分情况。

二、Web应用开发

1、项目1：个人博客

from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/blog')
def blog():
    return render_template('blog.html')

if __name__ == '__main__':
    app.run()

使用Flask框架搭建个人博客网站，通过路由控制不同的页面，使用模板渲染引擎呈现内容。

2、项目2：在线图书商城

from flask import Flask, render_template, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/search')
def search():
    keyword = request.args.get('keyword')
    # 根据关键词搜索图书
    ...

if __name__ == '__main__':
    app.run()

该项目是一个简单的在线图书商城，使用Flask框架实现页面的渲染和搜索功能。

三、机器学习与人工智能

1、项目1：鸢尾花分类

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = KNeighborsClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

通过使用sklearn库的鸢尾花数据集，训练一个K最近邻分类器来对鸢尾花进行分类。

2、项目2：图像分类

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten

# 加载数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()

# 数据预处理
X_train = X_train / 255.0
X_test = X_test / 255.0

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10))

# 编译和训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

该项目使用TensorFlow和Keras库构建了一个卷积神经网络模型，对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。