Python程序设计基础及应用（微课版）课后题答案

《Python程序设计基础及应用》课后题答案第一章选择题A 2.C 3.B 4.A简答题列出3个Python第三方库numpy：数值计算、数组运算；pandas：数据分析、处理表格数；matplotlib：数据可视化、绘图Python的特点语法简洁、通俗易懂，代码可读性高；跨平台可移植，Windows/Linux/Mac都能运行；既支持面向过程，也支持面向对象编程；拥有丰富的第三方标准库和开源库；解释型语言，无需编译，写完可直接运行；开源免费、生态完善。Python的应用领域人工智能、机器学习、深度学习；数据分析、大数据处理；Web网站开发（后端开发）；自动化运维、办公自动化、爬虫开发；游戏开发、桌面软件开发；科学计算、数学建模。三、编程题1.用print函数输出一首古诗#输出古诗《静夜思》print("\t\t静夜思")print("\t\t唐李白")print("床前明月光，",end="")print("疑是地上霜。")print("举头望明月，",end="")print("低头思故乡。")2.计算一组数的平均值和最大值#导入statistics模块（求平均值专用）importstatistics#定义一组数字nums=[10,20,30,40,50]#用statistics模块求平均值avg=statistics.mean(nums)#用内置函数max()求最大值max_val=max(nums)#输出结果print("平均值：",avg)print("最大值：",max_val)第二章一、单选题1.D 2.D 3.D 4.A 5.C6.A 7.C 8.C 9.D 10.C二、简答题1．简述input()函数和print()函数的用法print()输出函数用于向控制台输出内容，可以输出字符串、数字、变量、表达式结果等；支持同时输出多个数据，默认以空格分隔，默认末尾自动换行，也可修改分隔符和换行符。示例：print("HelloPython",123)input()输入函数用于接收用户在控制台输入的数据，默认接收的所有内容都转为字符串类型；可以在括号内填写提示文字，引导用户输入。若需要数字，要配合int()、float()做类型转换。示例：name=input("请输入姓名：")2．举例说明Python中常用的数据类型整型int：整数，如10、-5浮点型float：小数，如3.14、2.0布尔型bool：只有两个值True真、False假字符串str：用单引号/双引号包裹的文字，如"学生"、'abc'列表list：有序可变序列，[1,2,3,"a"]元组tuple：有序不可变序列，(10,20,30)字典dict：键值对形式，{"name":"张三","age":18}3.简述常见运算符的含义算术运算符：+、-、*、/、//、%、**用于加减乘除、整除、取余数、幂运算。关系（比较）运算符：>、<、>=、<=、==、!=用来比较两个数据大小、相等与否，结果返回布尔值True/False。赋值运算符：=、+=、-=、*=、/=用于给变量赋值或复合赋值，如a+=1等价于a=a+1。逻辑运算符：and、or、not。and两边都真才为真；or一边为真就为真；not取反。成员运算符：in、notin判断元素是否在序列（字符串、列表等）中。编程题1.定义三个变量并赋值a=10b=20.5c="HelloWorld!"2.输入三科成绩，计算总分和平均分（保留1位小数）#输入三科成绩并转为浮点型math_score=float(input("请输入数学成绩："))chinese_score=float(input("请输入语文成绩："))english_score=float(input("请输入英语成绩："))#计算总分和平均分total=math_score+chinese_score+english_scoreavg=total/3#保留小数点后一位输出print("三科总分：%.1f"%total)print("平均分：%.1f"%avg)第三章单选题B 2.C 3.C 4.C 5.A 6.A 7.D 8.C二、简答题1.简述顺序结构、选择结构和循环结构的特点顺序结构程序自上而下依次逐条执行，不跳转、不分支、不重复，是最基础的程序结构。选择结构根据条件表达式的真假，选择执行不同的代码分支；满足条件执行一段代码，不满足则跳过或执行另一段代码，常用if、if-else、if-elif-else。循环结构满足条件时重复执行某一段代码，直到条件不成立结束；可以简化重复代码，减少冗余，常用for、while循环。2.简述for循环和while循环的执行过程for循环依次遍历序列（字符串、列表、range范围等）中的每一个元素，每取出一个元素就执行一次循环体代码；遍历完所有元素后，循环自动结束。适合已知循环次数或遍历容器数据。while循环先判断循环条件，条件为True则执行一次循环体代码；执行完再回头重新判断条件，重复往复；条件为False时，直接退出循环。适合循环次数不确定的场景。3.简述break和continue语句的执行过程break语句执行到时，立即终止当前所在的整个循环，跳出循环结构，直接执行循环后面的代码。continue语句执行时，跳过本次循环剩余的语句，直接回到循环条件判断的开头，进入下一次循环，不会终止整个循环。三、编程题1.判断输入整数是奇数还是偶数num=int(input("请输入一个整数："))ifnum%2==0:print(f"{num}是偶数")else:print(f"{num}是奇数")2.输入3个数，找出最大值a=float(input("请输入第一个数："))b=float(input("请输入第二个数："))c=float(input("请输入第三个数："))max_num=aifb>max_num:max_num=bifc>max_num:max_num=cprint("最大值为：",max_num)3.输入正整数n，求1~n累加和n=int(input("请输入一个正整数n："))s=0foriinrange(1,n+1):s+=iprint(f"1到{n}的整数和为：{s}")4.输出斐波那契数列前n项，每行输出5项n=int(input("请输入要输出斐波那契数列的项数："))#初始化前两项a,b=1,1count=0foriinrange(n):print(a,end="\t")count+=1#每行5项换行ifcount%5==0:print()a,b=b,a+b5.判断正整数n是否为完数python运行n=int(input("请输入一个正整数："))sum_factor=0#找真因子（不包含自身）foriinrange(1,n):ifn%i==0:sum_factor+=iifsum_factor==n:print(f"{n}是完数")else:print(f"{n}不是完数")第四章单选题A 2.D 3.C 4.D 5.C 6.B 二、简答题1．请说明数值型数据类型的特点Python数值型包含整型int、浮点型float、布尔型bool、复数complex。特点：可以直接进行算术运算、关系运算；整型整数无大小限制，支持正负整数；浮点型带小数，可存储小数数值；布尔型只有True、False两个值，本质是特殊整数；数值型数据不可变，运算后产生新值。2．请举例说明字符串的编码格式和解码格式编码：字符串→字节，用encode()解码：字节→字符串，用decode()。常用编码格式：utf-8、gbk。示例：#编码s="Python"b=s.encode("utf-8")#解码s2=b.decode("utf-8")说明：编码是把文字转成计算机可存储的二进制字节；解码是把字节还原为可读字符串。3.简述字符串格式化的三种方法%占位符格式化用%s、%d、%f作为占位符，例："姓名：%s，年龄：%d"%("张三",18)format()方法格式化用{}作占位符，搭配format传参，例："我喜欢{}".format("Python")f-string格式化（Python3.6+）字符串前加f，{}内直接写变量，例：name="小明";print(f"名字：{name}")三、编程题1.趣味模板程序#接收用户输入name=input("请输入姓名：")place=input("请输入地点：")hobby=input("请输入爱好：")#模板组合输出print(f"可爱的{name}，最喜欢在{place}地方进行{hobby}。")2.不使用count()，统计指定字符出现次数#定义字符串和要统计的字符s="Countthenumberofspaces."char="" #指定统计字符#计数器初始化为0num=0#遍历字符串逐个判断forcins:ifc==char:num+=1print(f"字符串中空格的数量为：{num}")第五章一、单选题1.C 2.D 3.C 4.A 5.B 6.B 7.C二、简答题1．简述列表和元组支持的方法列表list（可变序列）常用方法：增加：append()、extend()、insert()删除：del、pop()、remove()、clear()查找统计：index()、count()排序反转：sort()、reverse()元组tuple（不可变序列）元组元素不能增删改，只支持：index()：查找元素下标count()：统计元素出现次数2．简述字典和集合支持的方法字典dict获取：get()、keys()、values()、items()添加修改：直接赋值、update()删除：pop()、popitem()、clear()集合set添加：add()、update()删除：remove()、discard()、pop()、clear()集合运算：交集&、并集|、差集-、对称差集^。3.简述列表、元组、字典和集合的特点列表list有序、可变、允许元素重复、支持索引和切片，用[]定义。元组tuple有序、不可变、允许元素重复、支持索引和切片，用()定义。字典dict无序（Python3.7+插入有序）、以键值对存储、键唯一不可重复、键不可变，用{键:值}定义。集合set无序、元素唯一自动去重、无索引、元素必须是不可变类型，用{}定义，不能切片和下标访问。三、编程题1.列表整数转八进制并输出#创建5个元素的整数列表lst=[10,15,20,25,30]#遍历每个元素转为八进制fornuminlst: print(oct(num))2.列表推导式求平方、排序、反转numbers=[3,5,1,4,2]#列表推导式生成每个元素平方square_lst=[x**2forxinnumbers]print("元素平方列表：",square_lst)#原列表排序并打印numbers.sort()print("排序后：",numbers)#列表反转并打印numbers.reverse()print("反转后：",numbers)3.字典取值转元组、修改、get获取person={'name':'Alice','age':25,'city':'NewYork'}#所有值转为元组val_tuple=tuple(person.values())print("字典值组成的元组：",val_tuple)#修改city值person['city']='LosAngeles'#get方法获取ageage=person.get('age')print("获取年龄：",age)print("修改后的字典：",person)4.列表去重、成员判断、集合并集data=[1,2,2,3,4,4,5,5,5]#列表转集合去重s=set(data)print("去重后的集合：",s)#判断3是否在集合中print("元素3是否在集合中：",3ins)#创建新集合并求并集s2={6,7}union_set=s|s2print("两个集合并集：",union_set)5.生成20个随机数，前10升序、后10降序importrandom#生成20个1~100随机整数lst=[random.randint(1,100)for_inrange(20)]print("原始随机列表：",lst)#切分前10、后10个元素first=lst[:10]last=lst[10:]#前10升序，后10降序first.sort()last.sort(reverse=True)#合并new_lst=first+lastprint("处理后列表：",new_lst)第六章一、单选题1.D 2.C 3.B 4.A 5.A 6.B 7.A二、简答题1.简述Python中函数的特点函数是具有独立功能、可重复调用的代码块，提高代码复用性。简化程序结构，降低编程复杂度，便于阅读、维护和修改。使用def关键字定义，可设置形参，调用时传入实参。可以通过return返回结果，也可以无返回值。参数有：位置参数、默认参数、关键字参数、可变长度参数。还有匿名lambda函数。有局部变量、全局变量的作用域区分。2.简述形参和实参的联系和区别形参：定义函数时，括号里声明的变量，只起占位作用，不占用实际内存。实参：调用函数时，传入的具体值、变量或表达式，有实际数据和内存空间。函数调用时，实参的值会依次传递给对应形参。形参接收实参数据，参与函数内部运算，实现数据传递。3.如何正确编写递归函数必须设置递归终止条件，防止无限递归、栈溢出。把原问题拆解为规模更小的同类子问题。函数内部自身调用自身，每次递归向终止条件靠近。保证问题规模逐次缩小，最终能触发终止条件退出递归。合理设计返回值，让每层递归结果能向上层汇总。三、编程题1.编写函数判断整数是否为素数#定义素数判断函数defis_prime(n):ifn<2:returnFalseforiinrange(2,int(n**0.5)+1):ifn%i==0:returnFalsereturnTrue2.统计字符串各类字符个数，以元组返回defcount_str(s):upper=0#大写字母lower=0#小写字母digit=0#数字other=0#其他字符forchins:ifch.isupper():upper+=1elifch.islower():lower+=1elifch.isdigit():digit+=1else:other+=1#元组返回：大写、小写、数字、其他return(upper,lower,digit,other)3.自定义函数模拟内置sum()defmy_sum(iterable):total=0foriteminiterable:total+=itemreturntotal4.自定义函数模拟内置sorted()升序排序defmy_sorted(lst):#拷贝原列表，不修改原数据arr=lst.copy()n=len(arr)#冒泡排序模拟foriinrange(n):forjinrange(n-1-i):ifarr[j]>arr[j+1]:arr[j],arr[j+1]=arr[j+1],arr[j]returnarr5.数列1113591731…求第20项规律：从第4项开始，当前项=前三项之和defget_item(n):ifnin{1,2,3}:return1a,b,c=1,1,1foriinrange(4,n+1):a,b,c=b,c,a+b+creturnc第七章一、单选题1.B 2.C 3.D 4.C 5.A 6.A二、简答题1．解释类和对象的概念类：是具有相同属性和行为的一组对象的抽象模板，定义了数据属性和成员方法，是创建对象的蓝图。对象：是类实例化后的具体实体，拥有类中定义的属性和行为，一个类可以创建多个不同对象。2．比较类属性和实例属性不同定义位置不同：类属性在类内部、方法外定义；实例属性在**构造方法__init__**中用self定义。归属不同：类属性属于类，所有对象共享；实例属性属于单个对象，每个对象独立拥有。访问方式不同：类属性可通过类名或对象访问；实例属性只能通过对象访问。修改影响不同：类属性通过类名修改，所有对象都受影响；实例属性只影响当前自身对象，互不干扰。3．比较类方法、实例方法和静态方法的不同实例方法：第一个参数为self，代表实例对象；只能由对象调用；可以访问实例属性和类属性。类方法：用@classmethod装饰，第一个参数为cls，代表类；可通过类名或对象调用；只能访问类属性，不能直接访问实例属性。静态方法：用@staticmethod装饰，无默认参数；可通过类名或对象调用，不依赖类和实例，不能直接访问类属性和实例属性，当作普通工具函数使用。三、编程题1.学生类（Student）classStudent:def__init__(self,name,student_id,scores):=nameself.student_id=student_idself.scores=scoresdefcalculate_average(self):returnsum(self.scores)/len(self.scores)2.动物类与子类（Animal/Dog/Cat）classAnimal:defeat(self):print("动物需要吃东西")defsleep(self):print("动物需要睡觉")classDog(Animal):defbark(self):print("汪汪汪")classCat(Animal):defmeow(self):print("喵喵喵")3.图书类与图书馆类（Book/Library）classBook:def__init__(self,title,author,isbn):self.title=titleself.author=authorself.isbn=isbnself.is_borrowed=False#借阅状态classLibrary:def__init__(self):self.books=[]defadd_book(self,book):self.books.append(book)print(f"已添加图书：{book.title}")defborrow_book(self,isbn):forbookinself.books:ifbook.isbn==isbn:ifnotbook.is_borrowed:book.is_borrowed=Trueprint(f"借阅成功：{book.title}")else:print("该书已被借出")returnprint("未找到该图书")defreturn_book(self,isbn):forbookinself.books:ifbook.isbn==isbn:ifbook.is_borrowed:book.is_borrowed=Falseprint(f"归还成功：{book.title}")else:print("该书未被借出")returnprint("未找到该图书")#测试if__name__=="__main__":b1=Book("Python编程","小明","978123456")b2=Book("Java基础","小红","978654321")lib=Library()lib.add_book(b1)lib.add_book(b2)lib.borrow_book("978123456")lib.return_book("978123456")4.汽车类与跑车子类（Car/SportsCar）classCar:def__init__(self,brand,color):self.brand=brandself.color=colorself.speed=0#初始速度defaccelerate(self,increment):self.speed+=incrementprint(f"{self.brand}加速到{self.speed}km/h")classSportsCar(Car):def__init__(self,brand,color):super().__init__(brand,color)self.speed=50#更高初始速度defaccelerate(self,increment):self.speed+=increment*2#更强加速print(f"跑车{self.brand}加速到{self.speed}km/h")#测试if__name__=="__main__":c=Car("丰田","白色")c.accelerate(30)sc=SportsCar("法拉利","红色")sc.accelerate(40)第八章 一、单选题 1.C 2.A 3.D 4.D 5.A 6.B二、简答题1．文本文件和二进制文件的特点文本文件：以字符编码形式存储（UTF-8、GBK等），内容是人可读懂的文字、数字、符号。按行组织数据，自带换行符。打开模式用r、w、a，读写都是字符串类型。占用空间稍大，通用性强，可用记事本直接打开查看。二进制文件：以原始二进制字节存储，无字符编码转换。没有行的概念，不能按行读取。打开模式带b：rb、wb、ab，读写都是字节类型bytes。适合图片、视频、音频、程序、压缩包等；体积小、读写速度快，记事本打开会乱码。2．如何读写文本文件打开文件：用open(文件名,模式,encoding="utf-8")，文本模式：r读、w写、a追加。读文本：read()：读取全部内容；readline()：读取一行；readlines()：读取所有行，返回列表。写文本：write(字符串)：写入字符串；writelines(列表)：批量写入多行字符串。关闭文件：用close()，或用with上下文管理器自动关闭。3．如何读写二进制文件打开文件：使用带b的模式：rb读二进制、wb写二进制、ab追加二进制，不用指定编码。读二进制：read(size)读取指定字节数，返回bytes字节数据。写二进制：write(字节数据)，只能写入bytes类型，字符串需要先用encode()编码转字节。适合读写图片、音视频、exe、压缩包等非文本文件。三、编程题1.将古诗写入文本文件并读取输出#写入古诗到文件poem="""床前明月光，疑是地上霜。举头望明月，低头思故乡。"""#写入文件withopen("poem.txt","w",encoding="utf-8")asf:f.write(poem)#读取并输出withopen("poem.txt","r",encoding="utf-8")asf:content=f.read()print(content)2.字典数据写入JSON文件并读取importjson#定义数据data={"学号":1,"姓名":"李磊","成绩":98}#写入JSON文件withopen("score.json","w",encoding="utf-8")asf:json.dump(data,f,ensure_ascii=False,indent=4)#读取JSON文件withopen("score.json","r",encoding="utf-8")asf:result=json.load(f)print("读取的JSON数据：",result)3.递归搜索文件是否存在importosdefsearch_file(file_name,search_path):"""递归搜索文件:paramfile_name:要搜索的文件名:paramsearch_path:开始搜索的路径:return:存在返回True，否则False"""#遍历当前目录下的所有文件和文件夹foriteminos.listdir(search_path):item_path=os.path.join(search_path,item)#如果是文件且名称匹配ifos.path.isfile(item_path)anditem==file_name:returnTrue#如果是文件夹，递归搜索elifos.path.isdir(item_path):ifsearch_file(file_name,item_path):returnTruereturnFalse第九章 一、单选题 1.B 2.D 3.C 4.D 5.A 6.B 7.B二、简答题1.如何访问DataFrame的元素列索引访问：直接用df[列名]获取整列数据。loc标签索引：loc[行标签,列标签]，按行列标签取值，支持切片。iloc位置索引：iloc[行下标,列下标]，按数字位置取值。布尔索引：通过条件表达式筛选符合条件的行数据。at/iat：at按标签取单个值，iat按位置取单个值。2.如何访问ndarray数组中的元素下标索引：一维数组用arr[i]，多维数组用arr[i,j]。切片访问：arr[起始:结束:步长]，截取部分数组元素。整数数组索引：传入索引列表，获取指定多个元素。布尔索引：用条件判断筛选出满足条件的元素。花式索引：按自定义索引顺序选取元素。3.如何处理DataFrame中的缺失值检测缺失值：isnull()判断是否缺失，notnull()判断是否非缺失。删除缺失值：dropna()：删除含缺失值的行或列。填充缺失值：fillna()：用常数、均值、中位数、众数等填充缺失值。插值填充：interpolate()：通过线性或算法插值拟合填充缺失值。替换缺失值：replace()：将指定特殊值替换为标准缺失值后再处理。三、编程题1.创建1000×1000随机矩阵，计算迹、逆、特征值和特征向量importnumpyasnp#创建1000x1000随机矩阵mat=np.random.randn(1000,1000)#计算迹trace=np.trace(mat)print("矩阵的迹：",trace)#计算逆矩阵（必须方阵且可逆）try:inv_mat=np.linalg.inv(mat)print("逆矩阵形状：",inv_mat.shape)except:print("矩阵不可逆")#特征值&特征向量eigenvalues,eigenvectors=np.linalg.eig(mat)print("特征值形状：",eigenvalues.shape)print("特征向量形状：",eigenvectors.shape)2.Pandas读取CSV→转numpy→矩阵乘法&元素乘法importpandasaspdimportnumpyasnp#读取CSVdf=pd.read_csv("data.csv")#请确保文件存在#转numpy数组arr=df.values#取前5x5做演示a=arr[:5,:5]b=arr[:5,:5]#矩阵乘法mat_mul=np.dot(a,b)#元素乘法（对应相乘）elem_mul=a*bprint("矩阵乘法结果：\n",mat_mul)print("元素乘法结果：\n",elem_mul)3.创建100×100×100三维数组→切片取中间50→转DataFrameimportnumpyasnpimportpandasaspd#创建100x100x1003D数组arr_3d=np.random.randint(0,10,size=(100,100,100))#取每个维度中间50个元素slice_50=slice(25,75)mid=arr_3d[slice_50,slice_50,slice_50]#展平后转DataFramedf=pd.DataFrame(mid.reshape(-1,mid.shape[-1]))print("切片后形状：",mid.shape)print("DataFrame形状：",df.shape)4.创建10×10单位矩阵→转DataFrameimportnumpyasnpimportpandasaspd#单位矩阵unit_mat=np.eye(10)#每行作为DataFrame一行df_unit=pd.DataFrame(unit_mat)print(df_unit)5.10×10随机矩阵→DataFrame→合并→按列生成新DF→再合并importnumpyasnpimportpandasaspd#10x10随机矩阵mat=np.random.randn(10,10)#按行创建DFdf_row=pd.DataFrame(mat)#矩阵+DataFrame合并（行方向）combined1=np.concatenate([mat,df_row.values],axis=0)#按列创建新DFdf_col=pd.DataFrame(mat.T)#矩阵+DF合并（列方向）combined2=np.concatenate([mat,df_col.values.T],axis=1)print("行合并形状：",combined1.shape)print("列合并形状：",combined2.shape)第十章 一、单选题 1.B 2.D 3.C 4.A 5.C 6.B二、简答题1.简述爬虫的一般流程发起请求：构造HTTP/HTTPS请求，向目标网址发送请求，可携带请求头、参数、Cookie等。获取响应：接收服务器返回的响应内容，包括网页HTML、JSON、二进制数据等。解析数据：使用XPath、正则表达式、BeautifulSoup等工具，提取页面中需要的有效数据。保存数据：将提取的数据保存到文本文件、CSV、JSON、数据库等存储介质中。调度循环：分页或爬取多个链接，循环完成全站或批量数据爬取。2.简述常见的反爬虫技术请求头校验：检测User-Agent、Referer、Cookie，拒绝无浏览器标识的请求。IP限制封禁：短时间频繁请求，封禁IP或限制访问频率。验证码拦截：出现图形验证码、滑块验证码、短信验证码拦截爬虫。动态页面渲染：使用JavaScript异步加载数据，普通静态爬虫无法获取内容。网页结构伪装：随机改变标签名、class、id属性，干扰XPath和正则定位。接口加密：请求参数、返回数据加密，无法直接解析。会话与登录限制：必须登录、携带Token才能访问内容。3.简述常见的反扒应对方法伪装请求头：添加合法User-Agent、Referer、模拟浏览器请求。设置请求延时：time.sleep()降低访问频率，避免IP封禁。使用代理IP：更换不同IP地址，突破IP封禁和频率限制。携带Cookie/Token：模拟登录，保留会话状态正常访问。动态渲染爬取：使用Selenium、Playwright模拟真实浏览器加载JS页面。解析接口数据：抓包分析后台API接口，直接请求JSON接口获取数据。验证码识别：接入打码平台、使用图像识别破解验证码。灵活适配解析规则：弱化固定路径，用模糊匹配、contains适配页面结构变化。 三、编程题 1.使用lxml库爬取古龙武侠小说全集信息importrequestsfromlxmlimportetreeheaders={"User-Agent}":"Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/114.0.5735.289Safari/537.36"}defgetHTML(url): try: response=requests.get(url) text=response.text returntext except: print("爬取出错")defgetBookInfo(text): book_url={} selector=etree.HTML(text) book=selector.xpath('//ul[@class="co3"]/li/a/text()') url=selector.xpath('//ul[@class="co3"]/li/a/@href') foritem,urlinzip(book,url): book_url[item]=f"{url}" returnbook_urldefmain(): if__name__=="__main__": url="/author/gulong.html" text=getHTML(url) print(getBookInfo(text))main() 2.使用正则表达式爬取猫眼电影TOP100中的电影信息 importreimportrequestsdefgetHTML(url): headers={ "User-Agent":"Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/114.0.5735.289Safari/537.36","Cookie":"__mta=244211002.1718086949804.1718087938723.1718096974873.12;uuid_n_v=v1;uuid=FAAB860027BA11EF819FC935B2C3306BEDC13AD4F88B4B95850B64B3BA5E9BEF;_csrf=54fb888b0a50f80f8e3e804c92a303003726c821aa4c752c035092968911353c;Hm_lvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1718086949;_lxsdk_cuid=19005f65a86c8-0b57be9782449-6b325057-100200-19005f65a86c8;_lxsdk=FAAB860027BA11EF819FC935B2C3306BEDC13AD4F88B4B95850B64B3BA5E9BEF;__mta=244211002.1718086949804.1718086975970.1718087003074.5;Hm_lpvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1718096975;_lxsdk_s=190068f5410-b2e-6b6-8ae%7C%7C2" } try: html=requests.get(url,headers=headers).text except: print("网页打开错误！") returnhtmldefgetMatchText(html,pattern=None):p=pile(pattern) returnp.findall(html)defmain(): if__name__=="__main__": url="/board/4"#第一页网页地址 html=getHTML(url) html=re.sub(r"\n","",html)#删除换行符 html=re.sub(r"","",html) film_name_pattern='<pclass="name"><a.*title="(.*?)"'#删除空格 film_name=getMatchText(html,film_name_pattern) film_star_pattern=r'<pclass="star">(.*?)</p>'#电影名模式 film_star=getMatchText(html,film_star_pattern)#提取电影名 #上映时间模式 film_releasetime_pattern='<pclass="releasetime">(.*?)</p>' #提取上映时间 film_releasetime=getMatchText(html,film_releasetime_pattern)#评分模式 film_score_pattern='.*?integer">(.*?)</i>.*?fraction">(.*?)</i>' film_score=getMatchText(html,film_score_pattern)#提取评分 film_score=[score[0]+score[1]forscoreinfilm_score]#组合评分 films=tuple(zip(film_name,film_star,film_releasetime,film_score)) print(films) 3.使用lxml爬取汽车论坛上的车身外观图片（只爬取第1页）importrequestsimportos.pathfromlxmlimportetree#定义抓取网页资源url="/pic/series/5279.html#pvareaid=3454438"rawhtml=requests.get(url).textselector=etree.HTML(rawhtml)#定位imgcars=selector.xpath('//div[@class="uibox-concarpic-list03"]/ul/li/a/img/@src')cars_addr=["https:"+itemforitemincarsifitem.find("https")==-1]try: ifnot(os.path.exists(r"d:\cars")): os.mkdir(r"d:\cars") i=1 foritemincars_addr: file=requests.get(item) withopen(r"d:\cars\song-"+str(i)+".jpg","wb")assong: song.write(file.content) i+=1except: print("数据存储失败!")print("图片存储完毕！")第十一章一、单选题1.D 2.C 3.A 4.D 5.C 6.C二、简答题1.简述Matplotlib绘图的一般流程导入绘图库importmatplotlib.pyplotasplt。设置中文字体、解决负号显示问题。创建画布与子图（figure()、subplot()）。准备x、y轴绘图数据。调用绘图函数绘制图形（折线、柱状、散点等）。设置坐标轴标签、标题、图例、刻度范围。网格显示、图形样式美化。展示或保存图片（show()、savefig()）。2.简述Seaborn绘图风格设置内容和方法设置内容：可设置整体绘图主题风格、背景网格、线条样式、配色方案、字体样式等，让图表更美观统一。设置方法：使用sns.set_style()设置背景风格，如白色网格、暗色、无网格等。使用sns.set_palette()设置配色方案。使用sns.set_context()设置图表尺寸、线条粗细。用sns.set()一次性批量设置风格、配色、尺寸等整体样式。3.各类统计图特点折线图展示数据随时间或有序维度的变化趋势、波动规律，适合看连续数据走势。柱状图用于不同类别数据的大小对比，直观展示各类别数值差异。饼图展示各部分占整体的比例构成、份额分布，只适合分类较少的场景。箱线图展示数据中位数、四分位数、最大值、最小值及异常值，用于分析数据分布和离群点。散点图反映两个变量之间的相关关系、分布聚集规律，判断线性或非线性关联。热力图用颜色深浅表示数值大小，适合展示相关性矩阵、二维表格数值密度，直观看变量相关强弱。三、编程题（1）绘制“花瓣宽度”和“花瓣宽度”，以及“花萼长度”与“花萼宽度”特征之间的散点图%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#设置中文字体（防止中文乱码）plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=Falseiris=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")plt.title("花瓣长度vs花瓣宽度")sns.swarmplot(x='sepal_length',y="sepal_width",ax=axes[1],data=iris,hue="species")plt.title("花萼长度vs花萼宽度")plt.tight_layout()plt.show()（2）绘制“花瓣宽度”和“花瓣宽度”特征的回归图，查看两个特征之间是否存在线性相关sns.lmplot("petal_length","petal_width",hue="species",markers=["x","o","s"],data=iris)plt.title("花瓣长度与花瓣宽度回归图")plt.show()从回归图上可以看出这两个特征之间是线性相关的。第十二章1.数据分析的基本步骤+Python库+重要函数（1）数据获取库：pandas函数：pd.read_csv()pd.read_excel()pd.read_sql()（2）数据预处理（清洗）库：pandas、numpy函数：()、df.describe()df.isnull().sum()查看缺失值df.dropna()删除缺失值df.fillna()填充缺失值df.duplicated()