【数据分析基础】实验一 Python运算符、内置函数、序列基本用法

一、实验目的

1. 熟练运用Python运算符。
2. 熟练运用Python内置函数。
3. 掌握Python的基本输入输出方法。
4. 了解lambda表达式作为函数参数的用法。
5. 掌握列表、元组、字典、集合的概念和基本用法。
6. 了解Python函数式编程模式。

二、 实验内容：

1. 在命令模式测试如下命令，通过结果理解并熟练掌握以下内置函数：

（1）程序代码：

>>> from random import randint

>>> a = [randint(1, 100) for i in range(10)]

>>> print(max(a), min(a), sum(a))

100 27 664

>>> sum(a)/len(a)

66.4

（2）运行结果（截图）：

（1）程序代码：

>>> x = list(range(11))

>>> import random

>>> random. shuffle(x)

>>> x

[0, 9, 6, 2, 1, 10, 8, 3, 5, 4, 7]

>>> sorted(x)

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

>>> y = ['aaaa', 'bc', 'd', 'b', 'ba']

>>> sorted(y, key=lambda item: (len(item), item))

['b', 'd', 'ba', 'bc', 'aaaa']

>>> sorted(x, key=lambda item: len(str(item)), reverse=True)

[10, 0, 9, 6, 2, 1, 8, 3, 5, 4, 7]

>>> sorted(x, key=str)

[0, 1, 10, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>>

（2）运行结果（截图）：

（1）程序代码：

>>> list(map(str, range(5)))

['0', '1', '2', '3', '4']

>>> def add5(v):

... return v+5

...

>>> list(map(add5, range(10)))

[5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]

>>> def add(x, y):

... return x+y

...

>>> list(map(add, range(5), range(5, 10)))

[5, 7, 9, 11, 13]

>>>

（2）运行结果（截图）：

（1）程序代码：

>>> range(5)

range(0, 5)

>>> list()

[]

>>> list(range(1, 10, 2))

[1, 3, 5, 7, 9]

>>> list(range(9, 0, -2))

[9, 7, 5, 3, 1]

（2）运行结果（截图）：

（1）程序代码：

>>> list(zip('abed', [1, 2, 3]))

[('a', 1), ('b', 2), ('e', 3)]

>>> list(zip('123', 'abe', ',.!'))

[('1', 'a', ','), ('2', 'b', '.'), ('3', 'e', '!')]

>>> x = zip('abcd', '1234')

>>> list(x)

[('a', '1'), ('b', '2'), ('c', '3'), ('d', '4')]

（2）运行结果（截图）：

2. 编写程序，输入任意大的自然数，输出各位数字之和。

参考代码：

（1）程序代码：

num = input('请输入一个自然数:')
print(sum(map(int, num)))

（2）运行结果（截图）：

3. 编写程序，输入两个集合 setA 和 setB ，分别输出它们的交集、并集和差集 setA-setB 。

参考代码：

（1）程序代码：

setA = eval(input('请输入一个集合:'))
setB = eval(input('再输入一个集合:'))
print('交集:', setA & setB)
print('并集:', setA | setB)
print('setA-setB', setA - setB)

（2）运行结果（截图）：

4. 编写程序，输入一个包含若干整数的列表，输出一个新列表，要求新列表中只包含原列表中的偶数。

（1）程序代码：

lst = input('请输入一个包含若干整数的列表：')
lst = eval(lst)
print(list(filter(lambda x: x % 2 == 0, lst)))

（2）运行结果（截图）：

5. 编写程序，输入两个分别包含若干整数的列表lstA和lstB，输出一个字典，要求使用列表lstA中的元素作为键，列表lstB中的元素作为值，并且最终字典中的元素数量取决于lstA和lstB中元素最少的列表的数量。

（1）程序代码：

lstA = eval(input('请输入包含若干整数的列表lstA：'))
lstB = eval(input('请输入包含若干整数的列表lstB：'))
result = dict(zip(lstA, lstB))
print(result)

（2）运行结果（截图）：

6. 编写程序，输入一个包含若干整数的列表，输出新列表，要求新列表中的所有元素来自于输入的列表，并且降序排列。

（1）程序代码：

lst = eval(input('请输入包含若干整数的列表lst：'))
print(sorted(lst, reverse=True))

（2）运行结果（截图）：

7. 编写程序，输入一个字符串，输出期中出现次数最多的字符及其出现的次数。要求使用字典。

（1）程序代码：

data = input('请输入一个字符串: ')
d = dict()
for ch in data:
    d[ch] = d.get(ch, 0) + 1
    mostCommon = max(d.items(), key=lambda item: item[1])
print(mostCommon)

（2）运行结果（截图）：

三、实验任务

1. 学习教材第1章、第2章内容，根据实验内容练习相关编程知识。
2. 独立完成如下编程任务并提交实验报告。（报告撰写要求详见模板文档）

1. 编写程序，输入一个包含若干整数的列表，输出列表中所有整数连乘的结果。

（1）程序代码：

lst = eval(input('请输入一个包含若干整数的列表: '))
result = 1
for num in lst:
    result *= num
print("列表中所有整数连乘的结果为:", result)

（2）运行结果（截图）：

2. 编写程序，生成包含1000个0~100的随机整数，并统计每个元素的出现次数。

（1）程序代码：

import random
random_numbers = [random.randint(0, 100) for _ in range(1000)]
count_dict = {}
for num in random_numbers:
    count_dict[num] = count_dict.get(num, 0) + 1
print("每个元素的出现次数统计:", count_dict)

（2）运行结果（截图）：

部分截图

3. 编写程序，生成包含20个随机数的列表，然后将前10个元素升序排序，后10个元素降序排列，并输出结果。

（1）程序代码：

import random
random_numbers = [random.randint(0, 100) for _ in range(20)]
first_half = sorted(random_numbers[:10])
second_half = sorted(random_numbers[10:], reverse=True)
sorted_list = first_half + second_half
print("排序后的列表:", sorted_list)

（2）运行结果（截图）：

部分截图

4. 编写程序，用户输入一个列表和2个整数作为下标，然后输出列表中介于2个下标闭区间直接的元素组成的子列表。例如用户输入[ 1,2,3,4,5,6 ] 和2，5，程序输出[ 3,4,5,6 ]。

（1）程序代码：

lst = eval(input('请输入一个列表: '))
start_index = int(input('请输入起始下标: '))
end_index = int(input('请输入结束下标: '))
sub_list = lst[start_index:end_index+1]
print("子列表:", sub_list)

（2）运行结果（截图）：

四、实验总结：

知识点小结

在本次实验中，我深入学习并实践了Python的多个核心概念和技巧。我掌握了Python的基本运算符，这让我能够进行基础的数学计算和逻辑判断。

我也通过实际编程，熟练运用了Python的内置函数，比如max(), min(), sum(), sorted()等，这些函数极大地简化了我的数据处理工作。

此外，我还了解了lambda表达式的用法，尤其是在对列表进行排序和筛选时，lambda表达式提供了极大的便利。

对于Python的序列类型，如列表、元组、字典和集合，我通过实验加深了理解，并学会了如何有效地使用它们来存储和操作数据。我也接触了函数式编程的概念，通过使用map(), filter()等函数，我学会了如何将问题分解成更小的、可复用的部分，并通过函数的组合来解决它们。

实验体会

通过这次实验，我体会到了理论知识与实践操作相结合的重要性。我发现，只有将所学的概念应用到具体的编程任务中，才能真正理解和掌握它们。

未解决的问题

在实验过程中，在理解某些内置函数的高级用法和优化代码性能方面。我发现，对于一些复杂的编程问题，我还需要更多的练习和学习才能找到最佳的解决方案。

改进的方法

为了进一步提高Python编程能力，我计划采取以下几个措施：

1. 深入学习：我将通过阅读Python官方文档、参考书籍和在线教程来加深对Python内置函数和数据结构的理解。

2. 大量练习：我打算通过完成更多的编程练习和项目来提高我的编程技巧，特别是在数据处理和算法设计方面。

3. 反思总结：我会定期回顾和总结我的学习过程，找出知识盲点和不足之处，并制定相应的学习计划。