1、编写程序解决专业问题: (1)要求从文件中读入专业数据进行数据处理,用matplotlib实现数据绘图。 (2)要求选择一个专业网站,爬取数据(例如标题和链接),存入数据库中。 (3)要求利用tkinter设计系统界面。

时间: 2024-02-21 19:59:08 浏览: 19
好的,以下是一个简单的示例程序,用于解决你的专业问题: ```python import tkinter as tk import requests from bs4 import BeautifulSoup import sqlite3 import matplotlib.pyplot as plt class MyProgram: def __init__(self): self.window = tk.Tk() self.window.title("专业问题解决程序") # 创建界面元素 self.file_label = tk.Label(self.window, text="选择文件:") self.file_label.pack() self.file_button = tk.Button(self.window, text="选择", command=self.select_file) self.file_button.pack() self.plot_button = tk.Button(self.window, text="绘图", command=self.plot_data) self.plot_button.pack() self.website_label = tk.Label(self.window, text="输入网址:") self.website_label.pack() self.website_entry = tk.Entry(self.window) self.website_entry.pack() self.crawl_button = tk.Button(self.window, text="爬取数据", command=self.crawl_data) self.crawl_button.pack() # 创建数据库连接 self.conn = sqlite3.connect("data.db") self.cur = self.conn.cursor() self.cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS data (title TEXT, link TEXT)") self.conn.commit() def select_file(self): # 在这里编写选择文件的逻辑 # 示例:选择文件并读入数据 self.filename = tk.filedialog.askopenfilename() with open(self.filename, "r") as f: self.data = [float(line.strip()) for line in f] def plot_data(self): # 在这里编写绘图的逻辑 # 示例:绘制折线图 plt.plot(self.data) plt.show() def crawl_data(self): # 在这里编写爬取数据的逻辑 # 示例:爬取百度搜索结果的标题和链接,并保存到数据库中 url = self.website_entry.get() response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") for result in soup.find_all("h3", class_="t"): title = result.get_text() link = result.find("a")["href"] self.cur.execute("INSERT INTO data (title, link) VALUES (?, ?)", (title, link)) self.conn.commit() def run(self): self.window.mainloop() if __name__ == "__main__": program = MyProgram() program.run() ``` 这个示例程序包含了三个功能: 1. 从文件中读入数据并绘制折线图(使用 matplotlib 库); 2. 爬取指定网站的数据(这里使用了百度搜索结果),并保存到数据库中(使用 sqlite3 库); 3. 利用 tkinter 设计程序界面。 注意,这个示例程序只是一个简单的框架,您需要根据自己的需求进行修改和扩展。例如,您可能需要对爬取到的数据进行进一步处理,或者需要设计更复杂的界面。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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