python上機實驗報告

1、武漢大學計算機學院本科生課程設計報告【題目】專業(yè)名稱：數(shù)學與應用數(shù)學課程名稱：Python學 生 學 號：二二年七月1個人型設計報告學術聲明示例：鄭 重 聲 明本人簽名：日期： 2020.7.102【目錄】【一、實驗目的和意義】【二、實驗內(nèi)容及要求】【三、實驗設計思路】【四、實驗過程主要步驟】【五、實驗結果】3一、 實驗目的和意義練習numpyscipyPandasmatplotlib 練習用Pandas 進行簡單的數(shù)據(jù)分析。練習用matplotlib 繪圖的基本技巧。二、實驗內(nèi)容及要求數(shù)據(jù)分析和可視化：分析IMDB 3 類電影3 3 評分與票房的關系文本文件分析和檢索程序的設計與實現(xiàn)：定義一

2、個類AnalysisTxt， 包括： file_name init 中設置DrawWordCloud(max_words)GetWordCount(word實例方法，返回指定詞語出現(xiàn)次數(shù)。定義一個test 函數(shù)測試AnalysisTxt 類的功能三、實驗設計思路最受關注、收益最高的電影類型分別意味著將相同類型的電影的票actors 中出現(xiàn)的制評分票房的二維散點圖?？紤]到AnalysisTxt 中繪制詞云和返回次數(shù)都和具體文本相關聯(lián)4到返回指定詞語的次數(shù)，可以通過字典的功能來實現(xiàn)。四、實驗過程及主要步驟1.導入pandas 和numpy，讀取要分析的數(shù)據(jù)（注意數(shù)據(jù)類型）pairs_成的元組，再構

3、造電影種類和電影票房一一配對的二維表格，應用groupby 對電影種類一列操作（統(tǒng)計票房總和，返回電影種類票房總和的表格；最后返回前三票房最高的電影類型類似可得每種類型的投票總和：下面構造一個列表 pairs，其中每個元素是演員和他所參演電影對應類型所構成的元組，考慮到一行數(shù)據(jù)（一場電影）中有多種類型和多個演員，因此構造列表5和上述方法有區(qū)別（多使用了一層循環(huán)）但考慮到列表元素會出現(xiàn)重復現(xiàn)象，因此利用集合去重：再構造演員和電影一一配對的二維表格，應用groupby 函數(shù)對演員一列操作（計演員名字出現(xiàn)次數(shù)，返回演員出現(xiàn)次數(shù)（即參演數(shù)量）的表格最后，顯示參演數(shù)量前 3 多的三行數(shù)據(jù)*12 （運行結

4、果12 3 個。matplotlib.pyplotrevenue metascore 制散點圖2.定義類 AnalysisTxt，和實例屬性 file_namewordList txt lcut 返回詞6語元素構成的列表wordcloud.WordCloud max_words 為自定義參量；generate 詞頻，最后轉換為圖片并保存。wordList 為：詞語次數(shù)的字典。通過 input，得到用戶反饋的指定詞語，最后由字典返回“鍵”所對應的“值”Test：定義 test 函數(shù)，運行實例，以檢驗 AnalysisTxt 的可行性五、實驗結果1.參演電影數(shù)量前 3 的演員：73 的電影：3 的電影：評分票房的散點圖：40（單位：百萬）5585 020 80100 2080 之間，