基于ArcGIS的Python Add-In开发浅析

ArcGIS将Python与Desktop中的Python Add-In(加载项)组合,为用户提供了一种简单的扩展开发Desktop功能的解决方案。本文简要介绍这一技术流程,从而引导GIS工作人员灵活定制插件。

基于Python的可吸入颗粒物浓度可视化研究

本文使用Python技术采集和分析了2014-2023年北京市的空气质量数据,利用Pyecharts进行可视化。探究了北京市可吸入颗粒物浓度的变化特点。使用户更加直观的了解可吸入颗粒物污染水平,具有较强的应用价值。

数字时代经管类大数据分析课程教改研究——以“Python经济金融大数据分析”为例

数字时代下经管类分析课程需要进行与时代相适应的教学改革,特别是将Python编程与大数据分析等新兴技术融入课程体系。通过对“Python经济金融大数据分析”课程的教学研究,发现现有课程存在内容过于理论化、考核方式单一化、缺乏对学生综合应用能力的培养等问题。为此进行了系列改革,如课程内容的更新与优化、教学方法的创新等。通过改革前后的问卷调查与考核对比发现,这些措施的实施有效提升了学生的编程能力和解决实际问题的能力。该教改方案对数字时代下相关课程改革具有参考意义。

基于知识图谱的Python语言程序设计教学工具的开发与应用

在人工智能与医学大数据的背景下,作者所在学校开设了“计算机基础B”课程,着力于培养医学生的计算机应用能力和计算机编程思想。针对当前医学生编程能力明显不足的问题,本文开发了基于知识图谱的Python语言程序设计教学工具,帮助学生挖掘程序设计与任务代码之间的关系以及理解程序运行的内部原理,该工具围绕医学问题设计教学案例,能够激发医学生的学习兴趣,提高医学生使用计算机编程解决实际问题的能力。

基于学习科学理论的Python课程作业设计

当前,编程技能正成为跨学科人才的核心能力之一,其中,Python以语法简洁、应用广泛、学习曲线平缓的优势,成为高校编程课程的首选语言,但针对非计算机专业学生的教学仍面临学习难度较大、脱离专业背景等诸多挑战。基于学习科学理论的作业设计模式以渐进性、多样性、应用性和协作性为设计原则,结合“模拟校园生活游戏”“数列求和库”等四个大作业设计,可通过有效的课程设计帮助非计算机专业学生掌握编程技能,同时通过情境化任务、递进式学习路径等支持学生深度学习、知识迁移和实际问题解决能力的培养。这一课程设计显著提升了学生的学习动机与综合应用能力,同时揭示了任务难度平滑过渡、指导性资源建设及协作任务分工优化方面的改进空间。

基于Python的ABAQUS华伦形钢桁梁多尺度模型二次开发

华伦形钢桁梁是目前大跨度铁路悬索桥应用最多的加劲梁形式,但由于结构形式复杂且桥梁跨度不断增加,导致建模过程繁琐。为提高多尺度模型前处理效率,基于Python语言开发了华伦形钢桁梁与桥面板快速建模插件,通过内核执行代码与ABAQUS GUI图形界面交互实现了钢桁梁节段的参数化建模。以我国西南峡谷地区在建SQ铁路悬索桥为例,建立了全桥的多尺度有限元模型,对典型钢梁节段吊装过程进行了抗风验算,并与MIDAS、ANSYS两类有限元软件的计算结果进行了对比,风致位移响应在不同吊装高度的趋势基本一致且误差较小。研究结果表明:所开发的快速建模插件各预设功能均可正常实现,在确保计算精度的同时极大地提高了复杂钢桁梁结构的建模效率。

实践开发和科研创新有机融合的Python案例教学探讨

在“Python语言程序设计”课程教学中,以提升学生编程基础能力为核心,以工程素养培养、科研素养培养为“两翼”,将整个课程教学体系划分为Python基础应用、实践案例开发应用、科研创新应用3个层次。同时适当引入“互联网+”创新创业大赛案例、CCF CSP认证考试案例、典型机器学习案例,进行实践开发、科研创新有机融合的Python案例教学模式实践探讨。取得了较好的教学效果,为智能专业“Python语言程序设计”课程改革提供了借鉴。

基于Python开发的龙门铣加工压缩机机组部件编程软件

针对透平式压缩机机组部件数控加工编程中存在的编程量大、程序可读性差及效率低等问题,建立了子程序库,基于CAD运用Python开发了一款自动编程和检验的软件。根据龙门铣的特性,通过工件结构特征分析,归纳出结构特征的基本单元,对各基本单元的数控程序进行分类并封装成参数化的单元操作模块,可利用CAD二维图样获取加工部位的数据进行分析,生成各类单元操作模块,并对其按照加工路线顺序进行排列,也可快速生成数控程序,同时附加了检验、程序转化等功能。该软件已投入使用,在实现数控编程自动化、提高效率、提升加工质量和缩短产品生产周期等方面取得了重大突破。

例谈Python在概率论中的应用

Python是一种解释型的高级语言,具备入门容易,资源丰富和开源等特点。Python有很多免费的科学计算与数据分析方面的库,其中一些库能够用来处理概率论当中的问题。论文给出了应用Python程序画出离散型和连续性概率分布图的例子,还例举了Python用于参数估计和区间估计的代码及计算结果。概率论与Python都是理工科专业的必修课,将Python应用于概率论问题的解决,可以同时促进对这两门课程知识的理解和掌握。

基于Python的高职计算机网络专业课程改革的研究

文章提出基于Python的计算机网络专业课程改革的思路—将Python作为程序设计的入门课程,在专业课程中融入Python元素,契合自动化、智能化的网络技术发展趋势,培养符合市场需求的网络人才。

基于Python的激光传感器参数设置与调试软件设计

当前复杂多变的客户应用场景,对激光传感器参数配置的灵活性和故障诊断的效率提出了更高的要求,该文设计一种基于Python和Pyqt的激光传感器参数设置与调试软件。该软件可让技术支持工程师在客户现场根据不同的应用场景写入定制的参数配置,并可通过通信对激光传感器进行调试和故障分析。实际测试表明,软件可以成功读取和修改激光传感器的参数配置,并通过通信对其进行调试和故障分析,从而满足客户应用场景多样化的需求。

基于Python的百万级以上气象大数据清洗及可视化

快速、精确地清洗和分析规模庞大的原始数据,提取有效信息并形成科学、简洁的可视化图表是提升大数据分析工作效率的关键环节。文章基于Python编程语言,以百万级以上气象大数据为例,对其进行数据清洗、分析和可视化处理及实现,旨在提高气象数据的处理效率和可视化效果,同时给所有其他行业百万级别以上大数据的高效清洗、分析及可视化工作提供思路和借鉴。利用Python及其第三方库可对海量结构化大数据进行快速、准确地清洗和分析,以及呈现丰富、可定制的数据可视化图表。

基于项目导向的高职院校Python教学提升与实践创新

随着Python编程日益成为大数据时代技术发展的重要推动力,针对高职院校Python教学中存在理论与实际应用脱节的问题,提出基于项目导向的高职院校Python教学提升与实践创新的方法,通过引入行业实际项目,将学生的学习过程与实际项目开发紧密结合。首先,重置教学流程,以实际项目教学为重点,强化实践教学环节;其次,重构教学目标、课程内容和评价体系,使其更加符合行业需求和学生发展需要;最后,通过对比教学改革前后学生的项目完成度和学科竞赛参与度数据,发现学生的技术应用能力和学习积极性显著提高。因此,项目导向的教学使学生在解决具体问题的过程中,能深化学习和强化应用Python的高级特性。同时,该方法有效提升高职院校的教学效果,不仅为高职教育提供新的视角和方法,也为其它学科的教学改革参考提供可行性。

信息与计算科学专业“Python语言”课程教学研究

作为一门结合理论与实践的课程,“Python语言”被信息与计算科学专业用于培养学生编程能力、程序设计能力以及创新能力,对学生的综合能力培养有着至关重要的作用。根据信息与计算科学专业特色及教学经验,文章对“Python语言”课程进行了一定的探索和思考,并在实践中得出了相应的总结。针对课程内容缺乏整体引导的问题,提出以项目为导向对“Python语言”基础知识进行教学与训练,旨在强化学生对语言的理解和应用;针对实践环节形式化的问题,采取教师命题与学生自主选题相结合的方式,以扩展学生的编程水平和技术视野;针对教学内容与专业实践联系薄弱的问题,选择围绕常用的Python第三方库进行教学,将专业知识与编程语言教学紧密结合,让学生在实践中加深对数学理论知识的理解。通过上述改革思路,可以激发学生学习“Python语言”课程的兴趣,为后续的课程学习打下坚实的基础。

融入思政元素与Python的空间信息类实践课程改革探索

为响应推进课程思政教学内容的国家重大战略决策和世界大数据技术与人工智能的发展趋势,以厦门理工学院的空间信息类课程为例,构建融合“思政元素+Python技术+空间信息类实践课”的案例库教学模式。首先挖掘并梳理了空间信息类实践课程的思政元素,全方位全过程地探索Python与空间信息类课程融合的建设途径;然后构建课程实际案例库,以“润物细无声”的方式将思政元素融入到空间信息类实践教学中。这种教学模式不仅创新了空间信息类课程教学内容,而且有利于培养具有家国情怀和科学精神的空间信息与大数据领域的复合型和创新型人才。

新工科背景下“思政融入+赋能驱动”的“Python程序设计”课程思政模式设计与实践

在新一轮科技革命和教育强国建设的迫切需求下,探索新工科背景下的教育教学和课程思政模式,成为高校教师需要深入学习和掌握的议题。文章以新工科信息类专业的核心课程“Python程序设计”为例,设计并实践了“思政融入+赋能驱动”的课程思政模式。从思政目标设立、思政元素挖掘、思政案例设计和思政实施方案4个方面进行有机融合,在课程全程中融入思政理念。同时,从教学内容、教学资源、教学模式和教学师资4个方面进行赋能,实现教学与思政的深入融合,全面促进学生的成长与发展,推动“立德树人”走深走实。

“互联网+Python”“汽轮机课程设计”课程辅助教学

“汽轮机课程设计”是通过汽轮机的热力设计提升学生工程实践能力的教学过程。以往“汽轮机课程设计”经历了由手算向电算的转变过程,但依然存在设计质量不高、进度卡滞等问题。为了改善教学效果,本文基于Python Flask轻量化网络框架技术,结合math浮点运算、pyXSteam水蒸气函数和MathJax网页矢量公式设计了一套在线验证程序。该程序具有编制简单、结构清晰、由个人维护和升级的特点,通过引入该程序,可以有效地避免学生在设计中的计算方向错误,起到加快设计进度、加深学生对设计内容理解和运用的作用。

人工智能时代下“Python程序设计”课程教学改革探索

针对当前“Python程序设计”课程教学中存在的总体目标落实不到位、教学方法单一、教学内容与实际应用脱节以及对学生个体差异关注不足等问题,以Matplotlib数据可视化教学为例,从转变教学目标、创新教学方法、引入优质资源和应用信息技术等方面进行了教学改革。具体阐述了课前、课中和课后教学环节的设计内容及其目的。实践证明,采用任务驱动的学生自主探究学习方法,相较于传统的先讲授后实操的教学方式,取得了更好的教学效果。

基于Python和自适应遗传算法的螺旋齿轮体积优化

对螺旋摆动油缸中的螺旋齿轮进行体积优化,将传统设计中对模数齿数的取值范围与最小值通过程序语言表达,形成约束,再对随机生成的种群进行自适应选择、交叉、变异等操作,形成个体属性,引用精英策略选择优秀的个体产生新的种群,重复操作直到完成要求的迭代次数,最后打印出每一代的最优个体。传统算法与自适应遗传算法均可以对螺旋齿轮的体积进行优化,最终将螺旋齿轮的体积减少5.87%。自适应遗传算法可以对螺旋齿轮进行体积优化,并且在迭代速度上有明显优势,过程中产生的多个解可对实际设计进行指导,降低设计时的计算量与设计时间,减少生产成本。

面向临床医学专业的“Python数据分析”课程混合式教学与思政建设融合

在新时代背景下,培养医工深度交叉融合的新医科人才已成为一项重要使命。推动医学生主动拥抱并深入了解数据科学是实现这一目标的重要途径。因此,近年来,不少医学相关专业开设了“Python程序设计”课程,并积极响应相关部门的号召,从教学方法和课程内容等方面,对Python课程中的思政元素进行了研究与实践。结合新医科对未来医学人才的培养要求,从明确课程思政目标、挖掘思政案例、设计教学过程等方面探索面向临床医学专业的“Python数据分析”课程中混合式教学与课程思政融合的实施路径。实践表明,这种教学探索能够显著激发医学生对程序设计的兴趣,增强其在专业领域应用数据科学的意识,有效促进专业教育与思政教育的深度融合。