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Python修炼指南：20个真实案例从入门到精通

人工智能

用 20 个实战案例掌握 Python 的强大功能

Python 作为一门用途广泛的编程语言，在数据分析、可视化、机器学习、深度学习和时序预测等众多领域展现出了强大的能力。掌握 Python 编程技能，你将打开一扇通往这些激动人心的领域的全新大门。

为了帮助你踏上 Python 修炼之旅，我们精心挑选了 20 个基于 Python 的实战案例，覆盖了上述各个领域。这些案例都是使用 Jupyter notebook 编写的，提供了详细的代码和数据，让你可以轻松上手，立刻开始实践。

数据分析：从数据中提取洞见

  • 案例 1：股票预测 利用 Python 分析股票数据，预测股价走势，为你的投资决策提供依据。
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 特征工程和模型训练
X = data[['open', 'high', 'low', 'volume']]
y = data['close']
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测股价
future_data = pd.read_csv('future_data.csv')
future_X = future_data[['open', 'high', 'low', 'volume']]
future_y = model.predict(future_X)
  • 案例 2：网络爬虫数据分析 使用 Python 处理和分析网络爬虫数据，深入了解网络世界的奥秘。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 发起网络请求
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)

# 解析 HTML 文档
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取数据
data = soup.find_all('div', class_='product-item')
  • 案例 3：社交媒体数据分析 使用 Python 分析社交媒体数据，了解用户行为，制定有效的营销策略。
import tweepy

# API 授权
auth = OAuthHandler('consumer_key', 'consumer_secret')
auth.set_access_token('access_token', 'access_token_secret')
api = tweepy.API(auth)

# 获取推文
tweets = api.user_timeline('username', count=200)

# 分析推文
for tweet in tweets:
    print(tweet.text)
  • 案例 4：文本分析 使用 Python 进行文本分析，挖掘有价值的信息，从文本数据中提取洞见。
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 导入和分词文本
text = 'This is a sample text for analysis.'
tokens = word_tokenize(text)

# 去除停用词
filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stopwords.words('english')]

# 计算词频
word_counts = nltk.FreqDist(filtered_tokens)

数据可视化：用图表讲好数据故事

  • 案例 5：交互式数据可视化图表 用 Python 制作交互式数据可视化图表，让数据变得生动有趣，易于理解。
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px

# 创建交互式图表
fig = px.scatter(x=data['x'], y=data['y'], color=data['color'])
fig.show()
  • 案例 6：动态仪表盘 使用 Python 创建动态仪表盘，实时监控数据，及时发现异常或趋势。
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html

# 创建仪表盘布局
app = dash.Dash()
app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(id='graph'),
    dcc.Interval(
        id='interval',
        interval=1000,  # 每秒更新一次
        n_intervals=0
    )
])

# 更新数据和图表
@app.callback(
    dash.dependencies.Output('graph', 'figure'),
    [dash.dependencies.Input('interval', 'n_intervals')]
)
def update_graph(n):
    # 获取实时数据并更新图表
    return {
        'data': [{
            'x': [1, 2, 3],
            'y': [n, n+1, n+2]
        }]
    }

# 运行仪表盘
app.run_server(debug=True)
  • 案例 7：3D 数据可视化 使用 Python 制作 3D 数据可视化，增强数据呈现效果，提供更加直观的理解。
import plotly.graph_objects as go

# 创建 3D 散点图
fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(
    x=data['x'],
    y=data['y'],
    z=data['z'],
    mode='markers'
)])

# 显示图表
fig.show()
  • 案例 8：地理数据可视化 利用 Python 进行地理数据可视化，探索空间关系，发现地理模式和趋势。
import geopandas as gpd

# 加载地理数据
geo_data = gpd.read_file('geo_data.shp')

# 创建地图
fig, ax = plt.subplots()
geo_data.plot(ax=ax)

机器学习：赋能计算机学习

  • 案例 9：线性回归模型 用 Python 构建线性回归模型，预测连续型变量，解决预测问题。
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建和训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测新数据
y_pred = model.predict(new_X)
  • 案例 10：决策树模型 使用 Python 构建决策树模型，解决分类问题，进行数据分类。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建和训练模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

# 预测新数据
y_pred = model.predict(new_X)
  • 案例 11：支持向量机模型 使用 Python 构建支持向量机模型，处理非线性数据，提升分类准确率。
from sklearn.svm import SVC

# 创建和训练模型
model = SVC()
model.fit(X, y)

# 预测新数据
y_pred = model.predict(new_X)
  • 案例 12：神经网络建模 利用 Python 进行神经网络建模，解决复杂问题，提升预测和分类能力。
import tensorflow as tf

# 创建神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译和训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, epochs=10)

# 预测新数据
y_pred = model.predict(new_X)

深度学习：探索数据的新维度

  • 案例 13：卷积神经网络模型 用 Python 构建卷积神经网络模型，进行图像识别，提升图像处理和分类能力。
import tensorflow as tf

# 创建卷积神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译和训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, epochs=10)

# 预测新数据
y_pred = model.predict(new_X)
  • 案例 14：循环神经网络模型 使用 Python 构建循环神经网络模型，处理时序数据，提升序列预测和生成能力。
import tensorflow as tf

# 创建循环神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(128, return_sequences=True),
    tf.keras.layers.LSTM(64),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear')
])