AI 时代的高效学习路径,聚焦数据分析核心技能
本课程旨在帮助商务数据分析专业学生在 AI 时代高效学习 Python 基础,聚焦与 AI 协作和数据分析直接相关的核心概念,以“能用、会改、懂查”为目标,跳过孤立、过时的语法细节。
本单元是 Python 学习的基础,也是与 AI 沟通的"元语言"。通过学习这些核心概念,你将能够理解 AI 生成的代码,并向 AI 清晰地描述你的需求。
变量是存储数据的容器,Python 支持多种数据类型:
# 整数
age = 20
# 浮点数
height = 1.65
# 字符串
name = "丘雅雯"
# 布尔值
is_student = True
# 打印变量
print(name, "今年", age, "岁")
print("身高:", height, "米")
print("是否是学生:", is_student)
练习1:定义一个类 Person,包含属性 name、age 和方法 introduce(),返回自我介绍的字符串。
练习2:定义一个类 Student 继承自 Person,添加属性 grade,并重写 introduce() 方法。
练习3:创建一个银行账户类,包含属性 balance 和方法 deposit()、withdraw(),实现基本的存取款功能。
练习1:创建变量存储你的姓名、年龄、体重,并打印出来。
练习2:创建一个变量存储圆周率 π(取3.14159),然后计算半径为5的圆的面积并打印。
练习3:交换两个变量的值。给定 x=10, y=20,交换后 x 应该是20,y 应该是10。
Python 支持多种运算符:
# 算术运算符
x = 10
y = 3
print("加法:", x + y) # 13
print("减法:", x - y) # 7
print("乘法:", x * y) # 30
print("除法:", x / y) # 3.333...
print("取整:", x // y) # 3
print("取余:", x % y) # 1
print("幂运算:", x ** y) # 1000
# 比较运算符
print("x > y:", x > y) # True
print("x == y:", x == y) # False
# 逻辑运算符
print("and:", (x > 5) and (y < 5)) # True
print("or:", (x > 5) or (y > 5)) # True
print("not:", not (x > y)) # False
练习1:创建一个包含销售数据的字典列表,计算总销售额和平均销售额。
练习2:使用列表推导式筛选出销售额超过平均值的记录。
练习3:统计每个产品的销售总额,并按销售额从高到低排序。
练习1:计算 100 元打 8 折后的价格,以及 50 元打 9 折后的价格。
练习2:计算 2 的 10 次方,并判断结果是否大于 1000。
练习3:有三个数:15、28、42。计算它们的和、平均值、最大值和最小值。
条件语句用于根据条件执行不同的代码:
score = 85
if score >= 90:
print("优秀")
elif score >= 80:
print("良好")
elif score >= 60:
print("及格")
else:
print("不及格")
# 嵌套条件
age = 18
if age >= 18:
print("成年人")
if age >= 60:
print("老年人")
else:
练习 4.1
练习1:写一个提示词,让 AI 帮你写一个计算矩形面积的函数,包括清晰的输入输出说明。
练习2:使用错误处理,让 AI 帮你调试一段有错误的代码(故意制造错误)。
练习3:设计一个提示词,让 AI 帮你生成包含多个测试用例的单元测试代码。
print("未成年人")
练习1:根据输入的成绩,判断等级:90-100 优秀,80-89 良好,70-79 中等,60-69 及格,60 以下不及格。
练习2:判断一个年份是否是闰年。闰年条件:能被4整除但不能被100整除,或者能被400整除。
练习3:输入三个数,按从大到小的顺序打印出来。
循环用于重复执行代码:
# for 循环
print("打印 1-5:")
for i in range(1, 6):
print(i)
# while 循环
print("倒计时:")
n = 5
while n > 0:
print(n)
n -= 1
print("开始!")
# 循环控制
print("打印偶数:")
for i in range(1, 11):
if i % 2 != 0:
continue # 跳过奇数
print(i)
练习1:使用 while 循环打印 1 到 10 的数字。
练习2:使用 for 循环计算 1+2+3+...+100 的总和。
练习3:打印九九乘法表(使用双层循环)。
Python 的核心数据结构:
# 创建列表
fruits = ["苹果", "香蕉", "橙子", "葡萄"]
# 访问元素
print(fruits[0]) # 苹果
print(fruits[-1]) # 葡萄
# 修改元素
fruits[1] = "梨"
# 添加元素
fruits.append("草莓")
# 删除元素
fruits.remove("橙子")
# 遍历列表
print("所有水果:")
for fruit in fruits:
print(fruit)
# 创建字典
student = {"name": "丘雅雯", "age": 20, "major": "商务数据分析"}
# 访问值
print(student["name"])
# 修改值
student["age"] = 21
# 添加键值对
student["grade"] = "大二"
# 遍历字典
print("学生信息:")
for key, value in student.items():
print(key, ":", value)
# 元组(不可修改)
tuple1 = (1, 2, 3, 4, 5)
print(tuple1[0])
# 集合(无序,无重复)
set1 = {1, 2, 3, 3, 4, 5} # 自动去重
print(set1)
# 集合操作
set2 = {4, 5, 6, 7}
print("交集:", set1 & set2)
print("并集:", set1 | set2)
print("差集:", set1 - set2)
练习1:创建一个字典存储 5 个学生的姓名和成绩,然后计算平均成绩。
练习2:创建一个列表存储5个学生的成绩,计算平均分并找出最高分和最低分。
练习3:有一个列表 [1, 2, 3, 4, 5],使用列表推导式生成其平方的列表 [1, 4, 9, 16, 25]。
练习4:创建一个嵌套字典,存储多个学生的信息(姓名、年龄、成绩),然后打印出所有学生的姓名和成绩。
函数是可重用的代码块:
# 定义函数
def greet(name):
"""向某人问好"""
return f"你好,{name}!"
# 调用函数
message = greet("丘雅雯")
print(message)
# 带默认参数的函数
def calculate_discount(price, discount_rate=0.1):
"""计算折扣后的价格"""
return price * (1 - discount_rate)
# 调用函数
print(calculate_discount(1000)) # 使用默认折扣 10%
print(calculate_discount(1000, 0.2)) # 使用自定义折扣 20%
练习1:定义一个函数,计算圆的面积,参数为半径。
练习2:定义一个函数,判断一个数是奇数还是偶数,返回相应的字符串。
练习3:定义一个函数,接受任意数量的数字,返回它们的最大值和最小值。
模块是包含 Python 代码的文件:
# 导入整个模块
import math
print("π 的值:", math.pi)
print("平方根:", math.sqrt(16))
# 导入特定函数
from random import randint, choice
print("随机整数:", randint(1, 100))
print("随机选择:", choice(["苹果", "香蕉", "橙子"]))
# 导入并更名
import datetime as dt
print("当前时间:", dt.datetime.now())
练习1:导入 math 模块,使用 math 模块计算 25 的平方根、e 的幂次方(e^2)和 90 度的正弦值。
练习2:使用 datetime 模块,获取当前日期和时间,并格式化输出为 "2024年1月1日 12:00:00" 的形式。
练习3:使用 random 模块,生成一个包含 10 个随机整数的列表(范围1-100),并找出其中的最大值。
通过本单元的学习,你已经掌握了 Python 的基础语法和核心数据结构,这些是与 AI 沟通的基础。现在你可以:
这些技能将帮助你与 AI 更有效地协作,理解 AI 生成的代码,并向 AI 清晰地描述你的需求。
测试你对本单元内容的掌握程度:
1. 以下哪个不是 Python 的数据类型?
2. 以下哪种数据结构是不可修改的?
3. 以下代码的输出是什么?
x = 10
y = 3
print(x // y)
4. 以下哪个是正确的函数定义?
1. 编写一个函数,计算两个数的和。
def add(a, b):
# 请在下面添加代码
pass
# 测试函数
print(add(3, 5)) # 应该输出 8
2. 编写一个程序,打印 1 到 100 之间的所有偶数。
# 请在下面添加代码
3. 编写一个程序,计算列表中所有元素的平均值。
def calculate_average(numbers):
# 请在下面添加代码
pass
# 测试函数
scores = [85, 90, 78, 92, 88]
print(calculate_average(scores)) # 应该输出 86.6
选择题答案:
编程题答案:
# 1. 计算两个数的和
def add(a, b):
return a + b
# 2. 打印 1 到 100 之间的所有偶数
for i in range(2, 101, 2):
print(i)
# 3. 计算列表中所有元素的平均值
def calculate_average(numbers):
return sum(numbers) / len(numbers)
class Student:
def __init__(self, name, age, scores):
self.name = name
self.age = age
self.scores = scores
def get_average_score(self):
return sum(self.scores) / len(self.scores)
# 使用类
stu = Student("丘雅雯", 20, [85, 90, 78])
average = stu.get_average_score()
print(f"{stu.name}的平均成绩: {average}")
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 模拟数据
data = {
'month': ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月'],
'sales': [12000, 15000, 18000, 14000, 16000, 20000]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算每月销售额总和
monthly_sales = df.groupby('month')['sales'].sum()
# 绘制柱状图
monthly_sales.plot(kind='bar')
plt.title('月度销售额')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('销售额')
plt.show()
# 打印数据
print("销售数据:")
print(df)
print("\n每月销售额总和:")
print(monthly_sales)
# 示例:向 AI 提问
"""
请用 pandas 读取 sales.csv,计算每个月的销售额总和,并画出柱状图
"""
# AI 生成的代码(示例)
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 模拟数据
data = {
'month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun'],
'sales': [12000, 15000, 18000, 14000, 16000, 20000]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算每月销售额
monthly_sales = df.groupby('month')['sales'].sum()
# 绘制图表
plt.figure(figsize=(10, 6))
monthly_sales.plot(kind='bar', color='skyblue')
plt.title('Monthly Sales Summary')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales Amount')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
# 打印数据
print("Sales Data:")
print(df)
print("\nMonthly Sales:")
print(monthly_sales)
巩固所学知识,提升编程能力。这些练习题涵盖了 Python 基础的各个方面,难度循序渐进。
本课程是为零基础学员设计的,不需要任何编程基础。只要您有学习的热情和耐心,就可以跟随课程进度逐步掌握 Python 编程。
在 AI 时代,Python 不仅是编程工具,更是与 AI 协作的"元语言"。通过学习 Python,您可以更有效地指挥 AI 完成数据分析任务,将自己的角色从"代码工人"转变为"产品经理+架构师+质检员"。
推荐安装:Python 3.8 或更高版本、Jupyter Notebook(数据分析首选)、VS Code + Python 扩展。课程会详细讲解安装步骤。
1. 精准提问:清晰描述您的任务需求
2. 代码调试:将错误信息直接抛给 AI
3. 代码理解:分析 AI 生成的代码逻辑
4. 模仿修改:基于 AI 示例进行个性化调整
学习完本课程后,您将掌握 Python 基础编程技能,能够与 AI 有效协作,完成数据分析的完整流程,为商务数据分析工作打下坚实基础。
您可以:1. 利用 AI 工具解决编程问题
2. 参考官方文档和在线教程
3. 加入 Python 学习社区(如 Stack Overflow)
4. 参与 Kaggle 等平台的数据分析竞赛
测试print输出和变量打印
print("Hello, World!")
print("测试中文输出")
# 打印多个值
x = 10
y = 20
print("x =", x, "y =", y)
print(x + y)
# 多行输出
for i in range(1, 6):
print(f"第 {i} 行")
测试语法错误捕获和显示
# 语法错误
if x > 0
print("x is positive")
测试未定义变量错误
# 使用未定义的变量
print(undefined_variable)
测试索引越界错误
# 列表索引越界
my_list = [1, 2, 3]
print(my_list[10])
测试没有输出的情况
# 没有输出的代码
x = 1 + 1
y = x * 2