超强干货!Python 100 例带你入门

此篇文章略长,大家可以先收藏起来,有时间慢慢看。本文中的以下所有代码全都至少运行一遍,确保可复现、易于理解、逐步完成入门到进阶的学习。

此教程经过我反复打磨多遍,经常为此熬夜,真心不易,文章比较长,看完有用,帮我点个关注或分享支持。

教程包括 62 个基础样例,12 个核心样例,26 个习惯用法。如果觉得还不错,欢迎转发、留言。

一、 Python 基础 62 例

目录

1 十转二

将十进制转换为二进制:

>>> bin(10)   '0b1010'   
2 十转八

十进制转换为八进制:

>>> oct(9)   '0o11'   
3 十转十六

十进制转换为十六进制:

>>> hex(15)   '0xf'   
4 字符串转字节

字符串转换为字节类型

>>> s = "apple"   >>> bytes(s,encoding='utf-8')   b'apple'   
5 转为字符串

字符类型、数值型等转换为字符串类型

>>> i = 100   >>> str(i)   '100'   
6 十转ASCII

十进制整数对应的 ASCII 字符

>>> chr(65)   'A'   
7 ASCII转十

ASCII字符对应的十进制数

>>> ord('A')   65   
8 转为字典

创建数据字典的几种方法

>>> dict()   {}   >>> dict(a='a',b='b')   {'a': 'a', 'b': 'b'}   >>> dict(zip(['a','b'],[1,2]))   {'a': 1, 'b': 2}   >>> dict([('a',1),('b',2)])   {'a': 1, 'b': 2}   
9 转为浮点类型

整数或数值型字符串转换为浮点数

>>> float(3)   3.0   

如果不能转化为浮点数,则会报ValueError:

>>> float('a')   Traceback (most recent call last):     File "", line 1, in     float('a')   ValueError: could not convert string to float: 'a'
10 转为整型

int(x, base =10)

x 可能为字符串或数值,将 x 转换为整数。

如果参数是字符串,那么它可能包含符号和小数点。如果超出普通整数的表示范围,一个长整数被返回。

>>> int('12',16)   18   
11 转为集合

返回一个 set 对象,集合内不允许有重复元素:

>>> a = [1,4,2,3,1]   >>> set(a)   {1, 2, 3, 4}   
12 转为切片

class slice(start, stop[, step])

返回一个由 range(start, stop, step) 指定索引集的 slice 对象,代码可读性变好。

>>> a = [1,4,2,3,1]   >>> my_slice = slice(0,5,2)   >>> a[my_slice]   [1, 2, 1]   
13 转元组

tuple() 将对象转为一个不可变的序列类型

>>> a=[1,3,5]   >>> a.append(7)   >>> a   [1, 3, 5, 7]   #禁止a增删元素,只需转为元组   >>> t=tuple(a)   >>> t   (1, 3, 5, 7)   
14 转冻结集合

创建不可修改的集合:

>>> a = frozenset([1,1,3,2,3])   >>> a # a 无 pop,append,insert等方法   frozenset({1, 2, 3})   
15 商和余数

分别取商和余数

>>> divmod(10,3)   (3, 1)   
16 幂和余同时做

pow 三个参数都给出表示先幂运算再取余:

>>> pow(3, 2, 4)   1   
17 四舍五入

四舍五入,ndigits代表小数点后保留几位:

>>> round(10.045, 2)   10.04   >>> round(10.046, 2)   10.05   
18 查看变量所占字节数
>>> import sys   >>> a = {'a':1,'b':2.0}   >>> sys.getsizeof(a) # 变量占用字节数   240   
19 门牌号

返回对象的内存地址

>>> class Student():         def __init__(self,id,name):           self.id = id           self.name = name                >>> xiaoming = Student('001','xiaoming')    >>> id(xiaoming)   2281930739080   
20 排序函数

排序:

>>> a = [1,4,2,3,1]   #降序   >>> sorted(a,reverse=True)   [4, 3, 2, 1, 1]   >>> a = [{'name':'xiaoming','age':18,'gender':'male'},          {'name':'xiaohong','age':20,'gender':'female'}]   #按 age升序   >>> sorted(a,key=lambda x: x['age'],reverse=False)   [{'name': 'xiaoming', 'age': 18, 'gender': 'male'},    {'name': 'xiaohong', 'age': 20, 'gender': 'female'}]   
21 求和函数

求和:

>>> a = [1,4,2,3,1]   >>> sum(a)   11   #求和初始值为1   >>> sum(a,1)   12   
22 计算表达式

计算字符串型表达式的值

>>> s = "1 + 3 +5"   >>> eval(s)   9   >>> eval('[1,3,5]*3')   [1, 3, 5, 1, 3, 5, 1, 3, 5]   
23 真假
>>> bool(0)   False   >>> bool(False)   False   >>> bool(None)   False   >>> bool([])   False   >>> bool([False])   True   >>> bool([0,0,0])   True   
24 都为真

如果可迭代对象的所有元素都为真,那么返回 True,否则返回False

#有0,所以不是所有元素都为真   >>> all([1,0,3,6])   False   
#所有元素都为真   >>> all([1,2,3])   True   
25 至少一个为真

接受一个可迭代对象,如果可迭代对象里至少有一个元素为真,那么返回True,否则返回False

# 没有一个元素为真   >>> any([0,0,0,[]])   False   
# 至少一个元素为真   >>> any([0,0,1])   True   
26 获取用户输入

获取用户输入内容

>>> input()   I'm typing    "I'm typing "   
27 print 用法
>>> lst = [1,3,5]   # f 打印   >>> print(f'lst: {lst}')   lst: [1, 3, 5]   # format 打印   >>> print('lst:{}'.format(lst))   lst:[1, 3, 5]   
28 字符串格式化

格式化字符串常见用法

>>> print("i am {0},age {1}".format("tom",18))   i am tom,age 18   >>> print("{:.2f}".format(3.1415926)) # 保留小数点后两位   3.14   >>> print("{:+.2f}".format(-1)) # 带符号保留小数点后两位   -1.00   >>> print("{:.0f}".format(2.718)) # 不带小数位   3   >>> print("{:0>3d}".format(5)) # 整数补零,填充左边, 宽度为3   005   >>> print("{:,}".format(10241024)) # 以逗号分隔的数字格式   10,241,024   >>> print("{:.2%}".format(0.718)) # 百分比格式   71.80%   >>> print("{:.2e}".format(10241024)) # 指数记法   1.02e+07   
29 返回对象哈希值

返回对象的哈希值。值得注意,自定义的实例都可哈希:

>>> class Student():         def __init__(self,id,name):           self.id = id           self.name = name              >>> xiaoming = Student('001','xiaoming')   >>> hash(xiaoming)   -9223371894234104688   

list, dict, set等可变对象都不可哈希(unhashable):

>>> hash([1,3,5])   Traceback (most recent call last):     File "", line 1, in     hash([1,3,5])   TypeError: unhashable type: 'list'
30 打开文件

返回文件对象

>>> import os   >>> os.chdir('D:/source/dataset')   >>> os.listdir()   ['drinksbycountry.csv', 'IMDB-Movie-Data.csv', 'movietweetings',    'titanic_eda_data.csv', 'titanic_train_data.csv']   >>> o = open('drinksbycountry.csv',mode='r',encoding='utf-8')   >>> o.read()   "country,beer_servings,spirit_servings,wine_servings,total_litres_of_pur   e_alcohol,continent\nAfghanistan,0,0,0,0.0,Asia\nAlbania,89,132,54,4.9,"   

mode 取值表:

字符意义
'r'读取(默认)
'w'写入,并先截断文件
'x'排它性创建,如果文件已存在则失败
'a'写入,如果文件存在则在末尾追加
'b'二进制模式
't'文本模式(默认)
'+'打开用于更新(读取与写入)
31 查看对象类型

class type(name, bases, dict)

传入参数,返回 object 类型:

>>> type({4,6,1})   <class 'set'>   >>> type({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]})   <class 'dict'>   >>> class Student():         def __init__(self,id,name):           self.id = id           self.name = name      >>> type(Student('1','xiaoming'))   <class '__main__.Student'>   
32 两种创建属性方法

返回 property 属性,典型的用法:

>>> class C:       def __init__(self):         self._x = None       def getx(self):         return self._x       def setx(self, value):         self._x = value       def delx(self):         del self._x       # 使用property类创建 property 属性       x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")   

使用 C 类:

>>> C().x=1   >>> c=C()   # 属性x赋值   >>> c.x=1   # 拿值   >>> c.getx()   1   # 删除属性x   >>> c.delx()   # 再拿报错   >>> c.getx()   Traceback (most recent call last):     File "", line 1, in     c.getx()     File "", line 5, in getx       return self._x   AttributeError: 'C' object has no attribute '_x'   # 再属性赋值   >>> c.x=1   >>> c.setx(1)   >>> c.getx()   1

使用@property装饰器,实现与上完全一样的效果:

class C:       def __init__(self):           self._x = None          @property       def x(self):           return self._x          @x.setter       def x(self, value):           self._x = value          @x.deleter       def x(self):           del self._x   
33 是否可调用

判断对象是否可被调用,能被调用的对象是一个callable 对象。

>>> callable(str)   True   >>> callable(int)   True   

Student 对象实例目前不可调用:

>>> class Student():           def __init__(self,id,name):               self.id = id               self.name = name      >>> xiaoming = Student(id='1',name='xiaoming')   >>> callable(xiaoming)   False   

如果 xiaoming能被调用 , 需要重写Student类的__call__方法:

>>> class Student():         def __init__(self,id,name):           self.id = id           self.name = name   

此时调用 xiaoming():

>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')   >>> xiaoming()   I can be called   my name is xiaoming   
34 动态删除属性

删除对象的属性

>>> class Student():         def __init__(self,id,name):           self.id = id           self.name = name      >>> xiaoming = Student('001','xiaoming')   >>> delattr(xiaoming,'id')   >>> hasattr(xiaoming,'id')   False   
35 动态获取对象属性

获取对象的属性

>>> class Student():         def __init__(self,id,name):           self.id = id           self.name = name             >>> xiaoming = Student('001','xiaoming')   >>> getattr(xiaoming,'name') # 获取name的属性值   'xiaoming'   
36 对象是否有某个属性
>>> class Student():         def __init__(self,id,name):           self.id = id           self.name = name              >>> xiaoming = Student('001','xiaoming')           >>> getattr(xiaoming,'name')# 判断 xiaoming有无 name属性   'xiaoming'   >>> hasattr(xiaoming,'name')   True   >>> hasattr(xiaoming,'address')   False   
37 isinstance

判断object是否为classinfo的实例,是返回true

>>> class Student():         def __init__(self,id,name):           self.id = id           self.name = name             >>> xiaoming = Student('001','xiaoming')   >>> isinstance(xiaoming,Student)   True   
38 父子关系鉴定
>>> class Student():         def __init__(self,id,name):           self.id = id           self.name = name              >>> class Undergraduate(Student):           pass              # 判断 Undergraduate 类是否为 Student 的子类    >>> issubclass(Undergraduate,Student)   True   

第二个参数可为元组:

>>> issubclass(int,(int,float))   True   
39 所有对象之根

object 是所有类的基类

>>> isinstance(1,object)   True      >>> isinstance([],object)   True   
40 一键查看对象所有方法

不带参数时返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表;带参数时返回参数的属性,方法列表。

>>> class Student():         def __init__(self,id,name):           self.id = id           self.name = name      >>> xiaoming = Student('001','xiaoming')   >>> dir(xiaoming)   ['__call__', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'id', 'name']   
41 枚举对象

Python 的枚举对象

>>> s = ["a","b","c"]   >>> for i,v in enumerate(s):          print(i,v)   0 a   1 b   2 c   
42 创建迭代器
>>> class TestIter():    def __init__(self,lst):     self.lst = lst         # 重写可迭代协议__iter__    def __iter__(self):     print('__iter__ is called')     return iter(self.lst)   

迭代 TestIter 类:

>>> t = TestIter()   >>> t = TestIter([1,3,5,7,9])   >>> for e in t:    print(e)          __iter__ is called   1   3   5   7   9   
43 创建range迭代器
  1. range(stop)

  2. range(start, stop[,step])

生成一个不可变序列的迭代器:

>>> t = range(11)   >>> t = range(0,11,2)   >>> for e in t:        print(e)      0   2   4   6   8   10   
44 反向
>>> rev = reversed([1,4,2,3,1])   >>> for i in rev:    print(i)       1   3   2   4   1   
45 打包

聚合各个可迭代对象的迭代器:

>>> x = [3,2,1]   >>> y = [4,5,6]   >>> list(zip(y,x))   [(4, 3), (5, 2), (6, 1)]   >>> for i,j in zip(y,x):    print(i,j)      4 3   5 2   6 1   
46 过滤器

函数通过 lambda 表达式设定过滤条件,保留 lambda 表达式为True的元素:

>>> fil = filter(lambda x: x>10,[1,11,2,45,7,6,13])   >>> for e in fil:          print(e)      11   45   13   
47 链式比较
>>> i = 3   >>> 1 < i < 3   False   >>> 1 < i <=3   True   
48 链式操作
>>> from operator import (add, sub)   >>> def add_or_sub(a, b, oper):    return (add if oper == '+' else sub)(a, b)   >>> add_or_sub(1, 2, '-')   -1   
49 split 分割**
>>> 'i love python'.split(' ')   ['i', 'love', 'python']   
50 replace 替换
>>> 'i\tlove\tpython'.replace('\t',',')   'i,love,python'   
51 反转字符串
>>> st="python"   >>> ''.join(reversed(st))   'nohtyp'   

52 使用time模块打印当前时间
# 导入time模块   >>> import time   # 打印当前时间,返回浮点数   >>> seconds = time.time()   >>> seconds   1588858156.6146255   
53 浮点数转时间结构体
# 浮点数转时间结构体   >>> local_time = time.localtime(seconds)   >>> local_time   time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=5, tm_mday=7, tm_hour=21, tm_min=29, tm_sec=16, tm_wday=3, tm_yday=128, tm_isdst=0)   
  • tm_year: 年

  • tm_mon: 月

  • tm_mday: 日

  • tm_hour: 小时

  • tm_min:分

  • tm_sec: 分

  • tm_sec: 秒

  • tm_wday: 一周中索引([0,6], 周一的索引:0)

  • tm_yday: 一年中索引([1,366])

  • tm_isdst: 1 if summer time is in effect, 0 if not, and -1 if unknown

54 时间结构体转时间字符串
# 时间结构体转时间字符串   >>> str_time = time.asctime(local_time)   >>> str_time   'Thu May  7 21:29:16 2020'   
55 时间结构体转指定格式时间字符串
# 时间结构体转指定格式的时间字符串   >>> format_time = time.strftime('%Y.%m.%d %H:%M:%S',local_time)   >>> format_time   '2020.05.07 21:29:16'   
56 时间字符串转时间结构体
# 时间字符串转时间结构体   >>> time.strptime(format_time,'%Y.%m.%d %H:%M:%S')   time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=5, tm_mday=7, tm_hour=21, tm_min=29, tm_sec=16, tm_wday=3, tm_yday=128, tm_isdst=-1)   
57 年的日历图
>>> import calendar   >>> from datetime import date   >>> mydate=date.today()   >>> calendar.calendar(2020)   

结果:

                                  `2020            January                   February                   March           Mo Tu We Th Fr Sa Su      Mo Tu We Th Fr Sa Su      Mo Tu We Th Fr Sa Su          1  2  3  4  5                      1  2                         1    6  7  8  9 10 11 12       3  4  5  6  7  8  9       2  3  4  5  6  7  8   13 14 15 16 17 18 19      10 11 12 13 14 15 16       9 10 11 12 13 14 15   20 21 22 23 24 25 26      17 18 19 20 21 22 23      16 17 18 19 20 21 22   27 28 29 30 31            24 25 26 27 28 29         23 24 25 26 27 28 29                                                       30 31             April                      May                       June   Mo Tu We Th Fr Sa Su      Mo Tu We Th Fr Sa Su      Mo Tu We Th Fr Sa Su          1  2  3  4  5                   1  2  3       1  2  3  4  5  6  7    6  7  8  9 10 11 12       4  5  6  7  8  9 10       8  9 10 11 12 13 14   13 14 15 16 17 18 19      11 12 13 14 15 16 17      15 16 17 18 19 20 21   20 21 22 23 24 25 26      18 19 20 21 22 23 24      22 23 24 25 26 27 28   27 28 29 30               25 26 27 28 29 30 31      29 30              July                     August                  September   Mo Tu We Th Fr Sa Su      Mo Tu We Th Fr Sa Su      Mo Tu We Th Fr Sa Su          1  2  3  4  5                      1  2          1  2  3  4  5  6    6  7  8  9 10 11 12       3  4  5  6  7  8  9       7  8  9 10 11 12 13   13 14 15 16 17 18 19      10 11 12 13 14 15 16      14 15 16 17 18 19 20   20 21 22 23 24 25 26      17 18 19 20 21 22 23      21 22 23 24 25 26 27   27 28 29 30 31            24 25 26 27 28 29 30      28 29 30                             31            October                   November                  December   Mo Tu We Th Fr Sa Su      Mo Tu We Th Fr Sa Su      Mo Tu We Th Fr Sa Su             1  2  3  4                         1          1  2  3  4  5  6    5  6  7  8  9 10 11       2  3  4  5  6  7  8       7  8  9 10 11 12 13   12 13 14 15 16 17 18       9 10 11 12 13 14 15      14 15 16 17 18 19 20   19 20 21 22 23 24 25      16 17 18 19 20 21 22      21 22 23 24 25 26 27   26 27 28 29 30 31         23 24 25 26 27 28 29      28 29 30 31                             30`
58 月的日历图
>>> import calendar   >>> from datetime import date   >>> mydate = date.today()   >>> calendar.month(mydate.year, mydate.month)   

结果:

      `May 2020   Mo Tu We Th Fr Sa Su                1  2  3    4  5  6  7  8  9 10   11 12 13 14 15 16 17   18 19 20 21 22 23 24   25 26 27 28 29 30 31`
59 判断是否为闰年
>>> import calendar   >>> from datetime import date   >>> mydate = date.today()   >>> is_leap = calendar.isleap(mydate.year)   >>> ("{}是闰年" if is_leap else "{}不是闰年\n").format(mydate.year)   '2020是闰年'   
60 with 读写文件

读文件:

>> import os   >>> os.chdir('D:/source/dataset')   >>> os.listdir()   ['drinksbycountry.csv', 'IMDB-Movie-Data.csv', 'movietweetings', 'test.csv', 'titanic_eda_data.csv', 'titanic_train_data.csv', 'train.csv']   # 读文件   >>> with open('drinksbycountry.csv',mode='r',encoding='utf-8') as f:         o = f.read()         print(o)   

写文件:

# 写文件   >>> with open('new_file.txt',mode='w',encoding='utf-8') as f:         w = f.write('I love python\n It\'s so simple')         os.listdir()          ['drinksbycountry.csv', 'IMDB-Movie-Data.csv', 'movietweetings', 'new_file.txt', 'test.csv', 'titanic_eda_data.csv', 'titanic_train_data.csv', 'train.csv']   >>> with open('new_file.txt',mode='r',encoding='utf-8') as f:         o = f.read()         print(o)       I love python    It's so simple   
61 提取后缀名
>>> import os   >>> os.path.splitext('D:/source/dataset/new_file.txt')   ('D:/source/dataset/new_file', '.txt') #[1]:后缀名   
62 提取完整文件名
>>> import os   >>> os.path.split('D:/source/dataset/new_file.txt')   ('D:/source/dataset', 'new_file.txt')   

二、 Python 核心 12 例

63 斐波那契数列前n项
>>> def fibonacci(n):         a, b = 1, 1         for _ in range(n):           yield a           a, b = b, a+b # 注意这种赋值      >>> for fib in fibonacci(10):         print(fib)          1   1   2   3   5   8   13   21   34   55   
64 list 等分 n 组
>>> from math import ceil   >>> def divide_iter(lst, n):         if n <= 0:           yield lst           return         i, div = 0, ceil(len(lst) / n)         while i < n:           yield lst[i * div: (i + 1) * div]           i += 1           >>> for group in divide_iter([1,2,3,4,5],2):         print(group)          [1, 2, 3]   [4, 5]   
65 yield 解释

有好几位同学问我,生成器到底该怎么理解。

在这里我总结几句话,看看是否对不理解生成器的朋友有帮助。

生成器首先是一个 “特殊的” return ,遇到 yield 立即中断返回。

但是,又与 return 不同,yield 后下一次执行会进入到yield 的下一句代码,而不像 return 下一次执行还是从函数体的第一句开始执行。

可能还是没说清,那就用图解释一下:

第一次 yield 返回 1

第二次迭代,直接到位置 2 这句代码:

然后再走 for ,再 yield ,重复下去,直到for结束。

以上就是理解 yield 的重点一个方面。

66 装饰器
66.1 定义装饰器

time 模块大家比较清楚,第一个导入 wraps 函数(装饰器)为确保被装饰的函数名称等属性不发生改变用的,这点现在不清楚也问题不大,实践一下就知道了。

from functools import wraps   import time   

定义一个装饰器:print_info,装饰器函数入参要求为函数,返回值要求也为函数。

如下,入参为函数 f, 返回参数 info 也为函数,满足要求。

def print_info(f):       """       @para: f, 入参函数名称       """       @wraps(f) # 确保函数f名称等属性不发生改变       def info():           print('正在调用函数名称为: %s ' % (f.__name__,))           t1 = time.time()           f()           t2 = time.time()           delta = (t2 - t1)           print('%s 函数执行时长为:%f s' % (f.__name__,delta))          return info   
66.2使用装饰器

使用 print_info 装饰器,分别修饰 f1, f2 函数。

软件工程要求尽量一次定义,多次被复用。

@print_info   def f1():       time.sleep(1.0)         @print_info   def f2():       time.sleep(2.0)   
66.3 使用装饰后的函数

使用 f1, f2 函数:

f1()   f2()      # 输出信息如下:      # 正在调用函数名称为:f1   # f1 函数执行时长为:1.000000 s   # 正在调用函数名称为:f2   # f2 函数执行时长为:2.000000 s   
67 迭代器案例

一个类如何成为迭代器类型,请看官方PEP说明:

即必须实现两个方法(或者叫两种协议):__iter__ , __next__

下面编写一个迭代器类:

class YourRange():       def __init__(self, start, end):           self.value = start           self.end = end          # 成为迭代器类型的关键协议       def __iter__(self):           return self          # 当前迭代器状态(位置)的下一个位置       def __next__(self):           if self.value >= self.end:               raise StopIteration              cur = self.value           self.value += 1           return cur   

使用这个迭代器:

yr = YourRange(5, 12)   for e in yr:       print(e)   

迭代器实现__iter__ 协议,它就能在 for 上迭代,参考官网PEP解释:

文章最后提个问题,如果此时运行:

next(yr)   

会输出 5, 还是报错?

如果 yr 是 list,for 遍历后,再 next(iter(yr)) 又会输出什么?

如果能分清这些问题,恭喜你,已经真正理解迭代器迭代和容器遍历的区别。如果你还拿不准,欢迎交流。

下面使用 4 种常见的绘图库绘制柱状图和折线图,使用尽可能最少的代码绘制,快速入门这些库是本文的写作目的。

68 matplotlib

导入包:

import matplotlib    matplotlib.__version__  # '2.2.2'      import matplotlib.pyplot as plt   

绘图代码:

import matplotlib.pyplot as plt    plt.plot([0, 1, 2, 3, 4, 5],           [1.5, 1, -1.3, 0.7, 0.8, 0.9]           ,c='red')   plt.bar([0, 1, 2, 3, 4, 5],           [2, 0.5, 0.7, -1.2, 0.3, 0.4]           )   plt.show()   

69 seaborn

导入包:

import seaborn as sns    sns.__version__ # '0.8.0'   

绘制图:

sns.barplot([0, 1, 2, 3, 4, 5],           [1.5, 1, -1.3, 0.7, 0.8, 0.9]           )   sns.pointplot([0, 1, 2, 3, 4, 5],           [2, 0.5, 0.7, -1.2, 0.3, 0.4]           )   plt.show()   

70 plotly 绘图

导入包:

import plotly    plotly.__version__ # '2.0.11'   

绘制图(自动打开html):

import plotly.graph_objs as go   import plotly.offline as offline      pyplt = offline.plot   sca = go.Scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4, 5],                y=[1.5, 1, -1.3, 0.7, 0.8, 0.9]               )   bar = go.Bar(x=[0, 1, 2, 3, 4, 5],               y=[2, 0.5, 0.7, -1.2, 0.3, 0.4]               )   fig = go.Figure(data = [sca,bar])   pyplt(fig)   

71 pyecharts

导入包:

import pyecharts   pyecharts.__version__ # '1.7.1'   

绘制图(自动打开html):

bar = (           Bar()           .add_xaxis([0, 1, 2, 3, 4, 5])           .add_yaxis('ybar',[1.5, 1, -1.3, 0.7, 0.8, 0.9])       )   line = (Line()           .add_xaxis([0, 1, 2, 3, 4, 5])           .add_yaxis('yline',[2, 0.5, 0.7, -1.2, 0.3, 0.4])           )   bar.overlap(line)   bar.render_notebook()   

大家在复现代码时,需要注意API与包的版本紧密相关,与上面版本不同的包其内的API可能与以上写法有略有差异,大家根据情况自行调整即可。

matplotlib 绘制三维 3D 图形的方法,主要锁定在绘制 3D 曲面图和等高线图。

72 理解 meshgrid

要想掌握 3D 曲面图,需要首先理解 meshgrid 函数。

导入包:

import numpy as np   import matplotlib.pyplot as plt   

创建一维数组 x

nx, ny = (5, 3)   x = np.linspace(0, 1, nx)   x   # 结果   # array([0.  , 0.25, 0.5 , 0.75, 1.  ])   

创建一维数组 y

y = np.linspace(0, 1, ny)   y    # 结果   # array([0. , 0.5, 1. ])   

使用 meshgrid 生成网格点:

xv, yv = np.meshgrid(x, y)   xv   

xv 结果:

array([[0.  , 0.25, 0.5 , 0.75, 1.  ],          [0.  , 0.25, 0.5 , 0.75, 1.  ],          [0.  , 0.25, 0.5 , 0.75, 1.  ]])   

yv 结果:

array([[0. , 0. , 0. , 0. , 0. ],          [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5],          [1. , 1. , 1. , 1. , 1. ]])   

绘制网格点:

plt.scatter(xv.flatten(),yv.flatten(),c='red')   plt.xticks(ticks=x)   plt.yticks(ticks=y)   

以上就是 meshgrid 功能:创建网格点,它是绘制 3D 曲面图的必用方法之一。

73 绘制曲面图

导入 3D 绘图模块:

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D   

生成X,Y,Z

# X, Y    x = np.arange(-5, 5, 0.25)   y = np.arange(-5, 5, 0.25)   X, Y = np.meshgrid(x, y)    # x-y 平面的网格   R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)   # Z   Z = np.sin(R)   

绘制 3D 曲面图:

fig = plt.figure()   ax = Axes3D(fig)   plt.xticks(ticks=np.arange(-5,6))   plt.yticks(ticks=np.arange(-5,6))   ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))   plt.show()   

74 等高线图

以上 3D 曲面图的在 xy平面、 xz平面、yz平面投影,即是等高线图。

xy 平面投影得到的等高线图:

fig = plt.figure()   ax = Axes3D(fig)   plt.xticks(ticks=np.arange(-5,6))   plt.yticks(ticks=np.arange(-5,6))   ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-1, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))   plt.show()   

三、 Python 习惯 26 例

75 / 返回浮点数

即便两个整数,/ 操作也会返回浮点数

In [1]: 8/5   Out[1]: 1.6   
76 // 得到整数部分

使用 //快速得到两数相除的整数部分,并且返回整型,此操作符容易忽略,但确实很实用。

In [2]: 8//5   Out[2]: 1      In [3]: a = 8//5   In [4]: type(a)   Out[4]: int   
77 % 得到余数

%得到两数相除的余数:

In [6]: 8%5   Out[6]: 3   
78 ** 计算乘方

** 计算几次方

In [7]: 2**3   Out[7]: 8   
79 交互模式下的_

在交互模式下,上一次打印出来的表达式被赋值给变量 _

In [8]: 2*3.02+1   Out[8]: 7.04      In [9]: 1+_   Out[9]: 8.04   
80 单引号和双引号微妙不同

使用单引号和双引号的微妙不同

使用一对双引号时,打印下面串无需转义字符:

In [10]: print("That isn't a horse")   That isn't a horse   

使用单引号时,需要添加转义字符 \

In [11]: print('That isn\'t a horse')   That isn't a horse   
81 跨行连续输入

符串字面值可以跨行连续输入;一种方式是用一对三重引号:"""'''

In [12]: print("""You're just pounding two       ...: coconut halves together.""")   You're just pounding two   coconut halves together.   
82 数字和字符串
In [13]: 3*'Py'   Out[13]: 'PyPyPy'   
83 连接字面值

堆积起来就行,什么都不用写:

In [14]: 'Py''thon'   Out[14]: 'Python'   
84 for 和 else

一般语言 else 只能和 if 搭,Python 中却支持 for 和 else, try 和 else.

for 和 else 搭后,遍历结束便会执行 else

In [29]: for i in range(3):       ...:     for j in range(i):       ...:         print(j)       ...:     else:       ...:         print('第%d轮遍历结束\n'%(i+1,))       ...:   第1轮遍历结束      0   第2轮遍历结束      0   1   第3轮遍历结束   
85. if not x

直接使用 x 和 not x 判断 x 是否为 None 或空

x = [1,3,5]      if x:       print('x is not empty ')      if not x:       print('x is empty')   

下面写法不够 Pythoner

if x and len(x) > 0:       print('x is not empty ')      if x is None or len(x) == 0:       print('x is empty')   
86. enumerate 枚举

直接使用 enumerate 枚举容器,第二个参数表示索引的起始值

x = [1, 3, 5]      for i, e in enumerate(x, 10): # 枚举       print(i, e)   

下面写法不够 Pythoner:

i = 0      while i < len(x):       print(i+10, x[i])       i+=1   
87. in

判断字符串是否包含某个子串,使用in明显更加可读:

x = 'zen_of_python'   if 'zen' in x:       print('zen is in')   

find 返回值 要与 -1 判断,不太符合习惯:

if x.find('zen') != -1:       print('zen is in')   
88 zip 打包

使用 zip 打包后结合 for 使用输出一对,更加符合习惯:

keys = ['a', 'b', 'c']   values = [1, 3, 5]      for k, v in zip(keys, values):       print(k, v)   

下面不符合 Python 习惯:

d = {}   i = 0   for k in keys:       print(k, values[i])       i += 1   
89 一对 ‘’’

打印被分为多行的字符串,使用一对 ''' 更加符合 Python 习惯:

print('''"Oh no!" He exclaimed.   "It's the blemange!"''')   

下面写法就太不 Python 风格:

`print('"Oh no!" He exclaimed.\n' +         'It\'s the blemange!"')`      
90 交换元素

直接解包赋值,更加符合 Python 风格:

a, b = 1, 3   a, b = b, a  # 交换a,b   

不要再用临时变量 tmp ,这不符合 Python 习惯:

tmp = a   a = b   b = tmp   
91 join 串联

串联字符串,更习惯使用 join:

chars = ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']   name = ''.join(chars)   print(name)   

下面不符合 Python 习惯:

name = ''   for c in chars:       name += c   print(name)   
92 列表生成式

列表生成式构建高效,符合 Python 习惯:

data = [1, 2, 3, 5, 8]   result = [i * 2 for i in data if i & 1] # 奇数则乘以2   print(result) # [2, 6, 10]   

下面写法不够 Pythoner:

results = []   for e in data:       if e & 1:           results.append(e*2)   print(results)   
93 字典生成式

除了列表生成式,还有字典生成式:

keys = ['a', 'b', 'c']   values = [1, 3, 5]      d = {k: v for k, v in zip(keys, values)}   print(d)   

下面写法不太 Pythoner:

d = {}   for k, v in zip(keys, values):       d[k] = v   print(d)   
94 __name__ == '__main__'有啥用

曾几何时,看这别人代码这么写,我们也就跟着这么用吧,其实还没有完全弄清楚这行到底干啥。

def mymain():       print('Doing something in module', __name__)         if __name__ == '__main__':       print('Executed from command line')       mymain()   

加入上面脚本命名为 MyModule,不管在 vscode 还是 pycharm 直接启动,则直接打印出:

Executed from command line   Doing something in module __main__   

这并不奇怪,和我们预想一样,因为有无这句 __main__ ,都会打印出这些。

但是当我们 import MyModule 时,如果没有这句,直接就打印出:

In [2]: import MyModule   Executed from command line   Doing something in module MyModule   

只是导入就直接执行 mymain 函数,这不符合我们预期。

如果有主句,导入后符合预期:

In [6]: import MyModule      In [7]: MyModule.mymain()   Doing something in module MyModule   
95 字典默认值
In[1]: d = {'a': 1, 'b': 3}      In[2]: d.get('b', [])  # 存在键 'b'   Out[2]: 3      In[3]: d.get('c', [])  # 不存在键 'c',返回[]   Out[3]: []   
96 lambda 函数

lambda 函数使用方便,主要由入参和返回值组成,被广泛使用在 max, map, reduce, filter 等函数的 key 参数中。

如下,求 x 中绝对值最大的元素,key 函数确定abs(x)作为比较大小的方法:

`x = [1, 3, -5]   y = max(x, key=lambda x: abs(x))   print(y) # -5` 
97 max

求 x 中绝对值最大的元素,key 函数确定abs(x)作为比较大小的方法:

`x = [1, 3, -5]   y = max(x, key=lambda x: abs(x))   print(y) # -5` 
98 map

map 函数映射 fun 到容器中每个元素,并返回迭代器 x

x = map(str, [1, 3, 5])   for e in x:       print(e, type(e))   

下面写法不够 Pythoner

for e in [1, 3, 5]:       print(e, str(e)) # '1','3','5'   
99 reduce

reduce 是在 functools 中,第一个参数是函数,其必须含有 2 个参数,最后归约为一个标量。

from functools import reduce   x = [1, 3, 5]   y = reduce(lambda p1, p2: p1*p2, x)   print(y) # 15   

下面写法不够 Pythoner:

y = 1   for e in x:       y *= e   print(y)   
100 filter

使用 filter 找到满足 key 函数指定条件的元素,并返回迭代器

如下,使用 filter 找到所有奇数:

x = [1, 2, 3, 5]   odd = filter(lambda e: e % 2, x)   for e in odd:  # 找到奇数       print(e)   

还有另外一种方法,使用列表生成式,直接得到一个odd 容器,

odd = [e for e in x if e % 2]   print(odd) # [1,3,5]   

下面写法最不符合 Python 习惯:

odd = []   for e in x:       if e % 2:           odd.append(e)   print(odd)  # [1,3,5]   

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