一、基本数据类型及应用
1、基本数据
（1）整数（int）
在 Python 中，整数是一种基本的数据类型，用于表示没有小数部分的数字，整数没有固定的最大值，可以根据系统内存动态调整。Python 3 中有两种整数类型：
int：普通整数类型。
long：长整数类型，在 Python 2 中使用，Python 3 中的 int 类型可以自动转换为长整数。
实例：
a=2
b=4
d="5"
c=int(d) #强制转化：将字符串转化为整型
print(b/a) #输出:2.0
print(c//a) #输出:2
print(c%a) #输出:1
print(a**b) #输出:16（2）浮点数（float）
在 Python 中，浮点数是一种表示有小数部分的数字的数据类型。Python 中的浮点数遵循 IEEE 754 标准，通常以双精度格式存储（即64位）。表示带有小数点的数值，如 3.14、-0.5 等。
实例：
a=6.66666
b=4
d="2.5"
z = 6.02e3 #6.02x10^3
c=float(d) #强制转化：将字符串转化为浮点型
print(b*c) #输出:10.0
print(z) #输出:6020.0
k=round(a*c,3) #两小数相乘，保留三位小数（会四舍五入）
print(k) #输出:16.667（3）布尔值（bool）
在 Python 中，布尔值是一种表示真（True）或假（False）的数据类型。布尔类型通常用于逻辑判断和条件控制，例如在条件语句（if 语句）、循环语句等中使用，只有两个取值 True 和 False。
任何非零、非空、非空字符串、非空列表等都会被视为 True，而零、空、空字符串、空列表等会被视为 False。
实例：
print(3==4) #输出: false
print(3!=4) #输出: true
print(3>4) #输出: false
print(4<=4) #输出: true
print(3==4 or 4==4) #输出: true
print(3==4 and 4==4) #输出: false
print(not 3==4) #输出: true
print(bool(0)) #输出: false
print(bool("")) #输出: false
print(bool("123")) #输出: true（4）字符串（str）
在 Python 中，字符串是一种不可变的数据类型，用于表示文本数据。字符串可以使用单引号（' '）或双引号（" "）来定义。
实例：
name="hello"
name_1='world'
print(name+","+name_1) # 输出: hello,world
print(name[1]) # 输出: e
print(name[1:4]) # 输出: ell
print(f"who: {name}") # 输出: who: hello
print("who: {}".format(name_1)) # 输出: who: world
s = " Hello, World! "
print(s.upper()) # 转换为大写
print(s.strip()) # 去除首尾空格
words = s.split(',') # 按逗号分割字符串
new_string = '-'.join(words) # 用破折号连接字符串列表
print(new_string) # 输出: Hello- World!
name_2="MathMode"
age=16
print("Name: %s, Age: %d" % (name_2, age)) # 输出：Name: MathMode, Age: 16（5）列表（list）
Python 中的列表（List）是一种有序、可变的数据结构，用于存储一组元素。列表可以包含任意类型的元素，包括数字、字符串、对象等，并且可以根据需要进行动态增加、删除和修改。
实列：
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
you_list = ["you", "list"]
print(my_list[2]) # 输出:3 获取第三个元素
print(len(my_list)) # 输出:5 得到list长度
print(my_list[1:3]) # 输出:[2,3] 获取索引1到2的子列表
you_list.append(8) # 向list末尾添加元素
print(you_list) # 输出:['you', 'list', 8]
squares = [x ** 2 for x in range(1, 5)] # 创建一个包含 1 到 4 平方值的列表
print(squares) # 输出：[1, 4, 9, 16]
new_list=my_list+you_list # 连接两个列表
print(new_list) # 输出：[1, 2, 3, 4, 5, 'you', 'list', 8]
new_my_list=my_list*2 # 重复列表元素
print(new_my_list) # 输出：[1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]
（6）元组（tuple）
在 Python 中，元组（Tuple）是一种有序、不可变的数据结构，用于存储一组元素。与列表不同，元组一旦创建就无法修改，也就是说元组是不可变的。由于元组是不可变的，因此不能对元组进行添加、删除或修改操作，但可以通过拼接等方式生成新的元组。
实例：
my_tuple = (1, 2, 3, 4)
print(my_tuple[1]) # 输出: 2 获取第二个元素
print(my_tuple.index(2)) # 输出: 1 获取元素为2的索引
a, b, c, d = my_tuple # 将元组中的元素分别赋值给变量 a, b, c
print(a,b,c,d) # 输出: 1 2 3 4
new_tuple = my_tuple + (3, 4, 5, 6, 7, 8) # 拼接两个元组生成新的元组
print(new_tuple) # 输出：(1, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
print(new_tuple.count(3)) # 输出：2 统计元素为2的数量
（7）集合（set）
在 Python 中，set（集合）是一种无序且元素唯一的集合数据类型。它类似于数学中的集合概念，可以用于执行各种集合操作，如并集、交集、差集等。用于存储无序、唯一元素的数据结构。
实例：
my_set = {1, 2, 3, 4, 5,5}
you_set = set([4,5,5,6,7,8,9])
print(my_set) # 输出：{1, 2, 3, 4, 5}
print(you_set) # 输出: {4, 5, 6, 7, 8, 9}
print(my_set | you_set) # 输出：{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} 并集
print(my_set & you_set) # 输出：{4, 5} 交集
print(my_set - you_set) # 输出：{1, 2, 3} 差集
print(my_set ^ you_set) # 输出：{1, 2, 3, 6, 7, 8, 9} 对称差集
my_set.add(10) # 向集合中添加单个元素
you_set.update([10,11]) # 向集合中添加多个元素
my_set.remove(2) # 移除集合中的指定元素，如果元素不存在则引发 KeyError 异常
you_set.discard(7) # 移除集合中的指定元素，如果元素不存在也不会引发异常。
print(my_set) # 输出：{1, 3, 4, 5, 10}
print(you_set) # 输出：{4, 5, 6, 8, 9, 10, 11}
my_set.clear() # 清空集合中的所有元素（8）字典（dict）
在 Python 中，字典（Dictionary）是一种无序的数据结构，用于存储键-值（key-value）对。字典是可变的，可以动态地添加、删除和修改其中的元素。键（key）唯一，值（value）可以不唯一。
实例：
my_dict={"name": "MathMode", "age": 20, "city": "classroom", "sex": "man"}
print(my_dict["name"]) # 输出: MathMode 通过键（key)访问值(value)
my_dict["grade"] = "CET-4" # 添加新的键-值对
del my_dict["city"] # 删除键为 "city" 的键-值对
for key in my_dict: # 遍历字典
print(key, my_dict[key])
my_dict["age"] = 31 # 修改键 "age" 对应的值
for key, value in my_dict.items(): # 遍历字典
print(key, value)
value = my_dict.pop("age") # 删除并返回键为 "age" 的值
values = my_dict.values() # 得到字典的所有值(还有keys()方法得到所有键)
value_list = list(values) # 使用列表化获取所有值
print(value_list) # 输出 ['MathMode', 'man', 'CET-4']2、基本应用
2.1、注解及缩进
（1）注解
单行注解：以#号开头。
多行注解：以三个单引号（'''）或双引号（"""）开头和结尾。
实例：
# 单行注解
'''
多行注解1
多行注解1
'''
"""
多行注解2
多行注解2
"""（2）缩进
python最具特色的就是使用缩进来表示代码块，不需要使用大括号 {} 。缩进的空格数是可变的，但是同一个代码块的语句必须包含相同的缩进空格数。
实例：（看输出结果）
print("缩进1")
if True:
print("缩进2")
if True:
print("缩进3")
if False:
print("缩进4")
print("缩进5")
print("缩进6")2.2 输入输出
（1）输入语法
<变量名> = input(<提示性文字>)
input() 函数始终将用户输入解释为字符串，如果需要将其转换为其他类型（如整数或浮点数），则需要显式进行类型转换。
（2）输出语法
print(value1, value2, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
print() 函数可以接受多个参数，并且在打印时会将它们用空格分隔。您也可以通过设置 sep 参数来指定分隔符。且默认会在输出结束时自动换行，如果不想换行，可以设置 end 参数为空字符串 end=''。
（3）实例
n=eval(input("请输入:")) # eval: 动态地执行字符串表达式，并返回表达式的结果。
m=list(map(int,input("请输入一组数据:").split()))
print(n*4,end=" ") # 输出后不换行
print(m)
print(11,"study","who",3.14,sep='|') # 将默认为逗号的分隔符，改为自定义的'|'符号
二、Python爬虫
Python爬虫指的是使用Python编程语言编写的网络爬虫程序，用于从互联网上获取信息。网络爬虫是一种自动化程序，通过访问网页并提取其中的数据，可以用于各种目的，如数据采集、搜索引擎索引、信息监控等。
Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，拥有丰富的第三方库和工具，因此成为了爬虫开发的热门选择。
Python的爬虫库一般包括：
（1）Requests: 用于发送HTTP请求，获取网页内容。
（2）Beautiful Soup: 用于解析HTML和XML文档，提取所需的数据。
（3）Scrapy: 一个功能强大的爬虫框架，提供了高效的爬取、处理和存储数据的功能。
（4）Selenium: 用于模拟浏览器行为，支持动态网页的爬取
模板：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 网页URL
url = "http://example.com"
# 发送GET请求
response = requests.get(url)
# 解析网页
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 找到指定的div（假设div的id为'mydiv'）
div = soup.find('div', id='mydiv')
# 获取div中的内容
text = div.get_text()
#输出内容
print(text)三、Python在数学建模中的简单应用
1、基础图形实现
在 Python 中，matplotlib 是一个用于绘制图表和数据可视化的库，而 pyplot 模块是 matplotlib 库的一个子模块，提供了类似于 MATLAB 的绘图接口。
1.1、饼状图
import matplotlib.pyplot as plt
# 饼状图数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'] # 标签
sizes = [10.5, 15.5, 4, 7.5, 19.5, 8, 1, 11, 8, 5] # 各部分占比（百分比）
# 饼状图属性设置
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'orange', 'cyan', 'purple', 'pink', 'brown', 'gray'] # 颜色设置
explode = (0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0) # 突出显示某一部分，把想凸显的部分设置的参数大于0即可，这里未设置凸显部分
# 画饼状图
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%',shadow=True, startangle=90)
# 设置标题
plt.title('Myweige')
# 显示图形
plt.axis('equal') # 保证长宽相等，使饼状图为正圆形
plt.show()1.2、折线图
import matplotlib.pyplot as plt
# x 轴数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 第一条线的 y 轴数据
y1 = [2, 6, 3, 28, 10, 7, 12, 9, 15, 11]
# 第二条线的 y 轴数据
y2 = [11, 3, 5, 7, 9, 1, 21, 8, 6, 18]
# 绘制第一条线
plt.plot(x, y1, label='Line 1')
# 绘制第二条线
plt.plot(x, y2, label='Line 2')
# 添加标题和轴标签
plt.title('Weige Picture')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
# 添加图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()1.3、柱状图
import matplotlib.pyplot as plt
# x轴数据
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K']
# y轴数据
y = [10, 15, 7, 12, 9, 13, 8, 11, 6, 17, 14]
# 绘制柱状图
plt.bar(x, y)
# 添加标题和轴标签
plt.title('Example')
plt.xlabel('X-lable')
plt.ylabel('y-lable')
# 显示图形
plt.show()1.3、散点图
import matplotlib.pyplot as plt
# x轴数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# y轴数据
y = [6, 7, 8, 9, 10, 2, 11, 4, 1, 5]
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 添加标题和轴标签
plt.title('Weige-Example')
plt.xlabel('X-label')
plt.ylabel('Y-label')
# 显示图形
plt.show()2、数据处理
实例：有一个名为"Test1.xlsx"的文件数据如下：
要求：把数据中样本A、样本B、样本C分别选出来，并创建相应的xlsx文件。
Python代码如下：（相关代码作用看注解）
import numpy as np
import pandas as pd
data=pd.DataFrame(pd.read_excel('.\Test1.xlsx',sheet_name='Sheet1'))#'.\'表示相对路径，读取表名为”Sheet1“的表
print(data)
data_a=data.loc[data['样本']=='A'].reset_index(drop=True)#把样本'A'的数据选出来存入data_a中
data_b=data.loc[data['样本']=='B'].reset_index(drop=True)#把样本'B'的数据选出来存入data_b中
data_c=data.loc[data['样本']=='C'].reset_index(drop=True)#把样本'C'的数据选出来存入data_c中
print(data_a)
print(data_b)
print(data_c)
data_a.to_excel("样本A.xlsx")#创建名字为'样本A.xlsx'的文件并把数据导入文件中
data_b.to_excel("样本B.xlsx")#创建名字为'样本B.xlsx'的文件并把数据导入文件中
data_c.to_excel("样本C.xlsx")#创建名字为'样本C.xlsx'的文件并把数据导入文件中
#在a,b,c中选取data_a为样例：
num_a=(data_a==12).astype(int).sum(axis=1)#按行统计值为12的个数
num_a=(240-np.array(num_a)).tolist()#num_a=240-上行统计的个数
print(num_a)
tota_a=data_a.sum(axis=1).to_list()#对data_a的数据按行求和
print(tota_a)程序创建的文件在该程序文件目录下（运行程序自动会创建相应文件），如图：
