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朴实无华,Python 100 例,总有一例你喜欢

qq841034526 互联网 2021-02-21 14:44:25 1572 0 python编程100例

一、 Python 基础 62 例


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 十转手六


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 "<pyshell#7>", line 1, in <module>


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)


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)


>>> 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


>>> 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 "<pyshell#71>", line 1, in <module>


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,continentnAfghanistan,0,0,0,0.0,AsianAlbania,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()


# 删除属性x


>>> c.delx()


# 再拿报错


>>> c.getx()


Traceback (most recent call last):


File "<pyshell#118>", line 1, in <module>


c.getx()


File "<pyshell#112>", 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()


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 一的查看对象所有方法


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


43 创建range迭代器


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)


10


44 反向


>>> rev = reversed([1,4,2,3,1])


>>> for i in rev:


print(i)


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


>>> 'itlovetpython'.replace('t',',')


'i,love,python'


51 反转字符串


>>> st="python"


>>> ''.join(reversed(st))


'nohtyp'


朴实无华,Python 100 例,总有一例你喜欢  python编程100例 第1张

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)


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 pythonn 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)


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


朴实无华,Python 100 例,总有一例你喜欢  python编程100例 第2张

第二次迭代,直接到位置 2 这句代码:


朴实无华,Python 100 例,总有一例你喜欢  python编程100例 第3张

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:


朴实无华,Python 100 例,总有一例你喜欢  python编程100例 第4张

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:


朴实无华,Python 100 例,总有一例你喜欢  python编程100例 第5张

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()


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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()


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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)


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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()


朴实无华,Python 100 例,总有一例你喜欢  python编程100例 第9张

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)


# 结果


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


创建一维数组 y


y = np.linspace(0, 1, ny)


# 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)


朴实无华,Python 100 例,总有一例你喜欢  python编程100例 第10张

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()


朴实无华,Python 100 例,总有一例你喜欢  python编程100例 第11张

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()


朴实无华,Python 100 例,总有一例你喜欢  python编程100例 第12张

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:""" 或 '''


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 答,Python 中却支持 for 和 else, try 和 else.


for 和 else 之后,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


第2轮遍历结束


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,看着别人代码这么写,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,秋 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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