零基础学Python课后实战第六章

这篇博客介绍了Python的基础实战技巧,包括使用格式化字符串进行编号填充,模拟美团外卖套餐,根据生日判断星座以及美元转人民币的计算。通过四个实战例子,深入浅出地展示了Python在实际问题中的应用。

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tips

格式化字符串:
{:0>9s} 表示先是9个0,然后内容右对齐。
例:a = ’ 编号:{:0>9s} ’
b = a.format(‘7’)
print(b)
结果是: 编号:000000007
{: . 2 f} :保留两位小数点

实战一:导演为剧本选主角

函数的调用

def act(actor):  #定义函数
    print(actor+"开始参演这个剧本")       
A = input("导演选定的角色是:")
act(A) #调用函数

运行结果

导演选定的角色是:A
A开始参演这个剧本

实战二:模拟美团外卖商家的套餐

def taocan(a,b,c,d,e,f):        
    print('米线店套餐如下:1.'+ a + 
### 关于《Python数据分析与挖掘实战》第二章课后习题答案解析 目前并未提供具体的《Python数据分析与挖掘实战》第二章的课后习题答案或解析的相关引用材料。然而,可以基于该书籍的主题以及常见的数据分析与挖掘基础知识来推测可能涉及的内容。 #### 第二章常见主题概述 通常,《Python数据分析与挖掘实战》这类书籍的第二章会介绍 Python 的基本语法及其在数据分析中的初步应用。以下是可能覆盖的主要知识点: 1. **Python 基础回顾** 包括变量定义、数据类型(字符串、列表、字典等)、控制流语句(if 条件判断、for 和 while 循环)。这些内容为后续的数据操作奠定了基础[^1]。 2. **NumPy 库的基础使用** NumPy 是 Python 中用于科计算的核心库之一,支持多维数组对象和高效的矩阵运算。例如创建数组、索引切片、广播机制等都是重点[^3]。 ```python import numpy as np # 创建一维数组 a = np.array([1, 2, 3]) # 数组加法演示 b = np.array([4, 5, 6]) result = a + b print(result) # 输出 [5 7 9] ``` 3. **Pandas 数据结构简介** Pandas 提供了强大的数据处理工具,尤其是 Series 和 DataFrame 这两种核心数据结构。如何加载 CSV 文件并进行简单的统计分析可能是练习的重点。 ```python import pandas as pd # 加载CSV文件到DataFrame df = pd.read_csv('data.csv') # 查看前五行记录 print(df.head()) # 统计每列的基本信息 print(df.describe()) ``` 4. **简单绘图实践** 使用 Matplotlib 或 Seaborn 实现一些基础图表绘制,比如折线图、柱状图或者散点图。这部分有助于理解数据分布特性。 ```python import matplotlib.pyplot as plt x = range(10) y = [i**2 for i in x] plt.plot(x, y, label='y=x^2') plt.legend() plt.show() ``` 如果需要更详细的解答过程,则建议参考官方出版物附带资源或联系作者团队获取权威指导资料。
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