一、 Python 基礎 62 例
1 十轉二
將十進制轉換爲二進制：
>>> bin(10)
'0b1010'
2 十轉八
十進制轉換爲八進制：
>>> oct(9)
'0o11'
3 十轉十六
十進制轉換爲十六進制：
>>> hex(15)
'0xf'
4 字符串轉字節
字符串轉換爲字節類型
>>> s = "apple"
>>> bytes(s,encoding='utf-8')
b'apple'
5 轉爲字符串
字符類型、數值型等轉換爲字符串類型
>>> i = 100
>>> str(i)
'100'
6 十轉ASCII
十進制整數對應的 ASCII 字符
>>> chr(65)
'A'
7 ASCII轉十
ASCII字符對應的十進制數
>>> ord('A')
65
8 轉爲字典
創建數據字典的幾種方法
>>> 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 轉爲浮點類型
整數或數值型字符串轉換爲浮點數
>>> float(3)
3.0
如果不能轉化爲浮點數，則會報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 轉爲整型
int(x, base =10)
x 可能爲字符串或數值，將 x 轉換爲整數。
如果參數是字符串，那麼它可能包含符號和小數點。如果超出普通整數的表示範圍，一個長整數被返回。
>>> int('12',16)
18
11 轉爲集合
返回一個 set 對象，集合內不允許有重複元素：
>>> a = [1,4,2,3,1]
>>> set(a)
{1, 2, 3, 4}
12 轉爲切片
class slice(start, stop[, step])
返回一個由 range(start, stop, step) 指定索引集的 slice 對象，代碼可讀性變好。
>>> a = [1,4,2,3,1]
>>> my_slice = slice(0,5,2)
>>> a[my_slice]
[1, 2, 1]
13 轉元組
tuple() 將對象轉爲一個不可變的序列類型
>>> a=[1,3,5]
>>> a.append(7)
>>> a
[1, 3, 5, 7]
#禁止a增刪元素，只需轉爲元組
>>> t=tuple(a)
>>> t
(1, 3, 5, 7)
14 轉凍結集合
創建不可修改的集合：
>>> a = frozenset([1,1,3,2,3])
>>> a # a 無 pop,append,insert等方法
frozenset({1, 2, 3})
15 商和餘數
分別取商和餘數
>>> divmod(10,3)
(3, 1)
16 冪和餘同時做
pow 三個參數都給出表示先冪運算再取餘：
>>> pow(3, 2, 4)
1
17 四捨五入
四捨五入，ndigits代表小數點後保留幾位：
>>> round(10.045, 2)
10.04
>>> round(10.046, 2)
10.05
18 查看變量所佔字節數
>>> import sys
>>> a = {'a':1,'b':2.0}
>>> sys.getsizeof(a) # 變量佔用字節數
240
19 門牌號
返回對象的內存地址
>>> class Student():
def __init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> id(xiaoming)
2281930739080
20 排序函數
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 求和函數
求和：
>>> a = [1,4,2,3,1]
>>> sum(a)
11
#求和初始值爲1
>>> sum(a,1)
12
22 計算表達式
計算字符串型表達式的值
>>> 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 都爲真
如果可迭代對象的所有元素都爲真，那麼返回 True，否則返回False
#有0，所以不是所有元素都爲真
>>> all([1,0,3,6])
False
#所有元素都爲真
>>> all([1,2,3])
True
25 至少一個爲真
接受一個可迭代對象，如果可迭代對象裏至少有一個元素爲真，那麼返回True，否則返回False
# 沒有一個元素爲真
>>> any([0,0,0,[]])
False
# 至少一個元素爲真
>>> any([0,0,1])
True
26 獲取用戶輸入
獲取用戶輸入內容
>>> 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
格式化字符串常見用法
>>> print("i am {0},age {1}".format("tom",18))
i am tom,age 18
>>> print("{:.2f}".format(3.1415926)) # 保留小數點後兩位
3.14
>>> print("{:+.2f}".format(-1)) # 帶符號保留小數點後兩位
-1.00
>>> print("{:.0f}".format(2.718)) # 不帶小數位
3
>>> print("{:0>3d}".format(5)) # 整數補零，填充左邊, 寬度爲3
005
>>> print("{:,}".format(10241024)) # 以逗號分隔的數字格式
10,241,024
>>> print("{:.2%}".format(0.718)) # 百分比格式
71.80%
>>> print("{:.2e}".format(10241024)) # 指數記法
1.02e+07
29 返回對象哈希值
返回對象的哈希值。值得注意，自定義的實例都可哈希：
>>> class Student():
def __init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> hash(xiaoming)
-9223371894234104688
list, dict, set等可變對象都不可哈希(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 打開文件
返回文件對象
>>> 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 | 意義 |
|---|---|
'r' | 讀取（默認） |
'w' | 寫入，並先截斷文件 |
'x' | 排它性創建，如果文件已存在則失敗 |
'a' | 寫入，如果文件存在則在末尾追加 |
'b' | 二進制模式 |
't' | 文本模式（默認） |
'+' | 打開用於更新（讀取與寫入） |
31 查看對象類型
class type(name, bases, dict)
傳入參數，返回 object 類型：
>>> 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 兩種創建屬性方法
返回 property 屬性，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類創建 property 屬性
x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")
使用 C 類：
>>> C().x=1
>>> c=C()
# 屬性x賦值
>>> c.x=1
# 拿值
>>> c.getx()
1
# 刪除屬性x
>>> c.delx()
# 再拿報錯
>>> 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'
# 再屬性賦值
>>> c.x=1
>>> c.setx(1)
>>> c.getx()
1
使用@property裝飾器，實現與上完全一樣的效果：
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 是否可調用
判斷對象是否可被調用，能被調用的對象是一個callable 對象。
>>> callable(str)
True
>>> callable(int)
True
Student 對象實例目前不可調用：
>>> 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能被調用 , 需要重寫Student類的__call__方法：
>>> class Student():
def __init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
此時調用 xiaoming():
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> xiaoming()
I can be called
my name is xiaoming
34 動態刪除屬性
刪除對象的屬性
>>> 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 動態獲取對象屬性
獲取對象的屬性
>>> class Student():
def __init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> getattr(xiaoming,'name') # 獲取name的屬性值
'xiaoming'
36 對象是否有某個屬性
>>> class Student():
def __init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> xiaoming = Student('001','xiaoming')
>>> getattr(xiaoming,'name')# 判斷 xiaoming有無 name屬性
'xiaoming'
>>> hasattr(xiaoming,'name')
True
>>> hasattr(xiaoming,'address')
False
37 isinstance
判斷object是否爲classinfo的實例，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 父子關係鑑定
>>> class Student():
def __init__(self,id,name):
self.id = id
self.name = name
>>> class Undergraduate(Student):
pass
# 判斷 Undergraduate 類是否爲 Student 的子類
>>> issubclass(Undergraduate,Student)
True
第二個參數可爲元組：
>>> issubclass(int,(int,float))
True
39 所有對象之根
object 是所有類的基類
>>> isinstance(1,object)
True
>>> isinstance([],object)
True
40 一鍵查看對象所有方法
不帶參數時返回當前範圍內的變量、方法和定義的類型列表；帶參數時返回參數的屬性，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 枚舉對象
Python 的枚舉對象
>>> s = ["a","b","c"]
>>> for i,v in enumerate(s):
print(i,v)
0 a
1 b
2 c
42 創建迭代器
>>> class TestIter():
def __init__(self,lst):
self.lst = lst
# 重寫可迭代協議__iter__
def __iter__(self):
print('__iter__ is called')
return iter(self.lst)
迭代 TestIter 類：
>>> t = TestIter()
>>> t = TestIter([1,3,5,7,9])
>>> for e in t:
print(e)
__iter__ is called
1
3
5
7
9
43 創建range迭代器
range(stop)
range(start, stop[,step])
生成一個不可變序列的迭代器：
>>> 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
聚合各個可迭代對象的迭代器：
>>> 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 過濾器
函數通過 lambda 表達式設定過濾條件，保留 lambda 表達式爲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 鏈式比較
>>> i = 3
>>> 1 < i < 3
False
>>> 1 < i <=3
True
48 鏈式操作
>>> 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 替換
>>> 'i\tlove\tpython'.replace('\t',',')
'i,love,python'
51 反轉字符串
>>> st="python"
>>> ''.join(reversed(st))
'nohtyp'
52 使用time模塊打印當前時間
# 導入time模塊
>>> import time
# 打印當前時間，返回浮點數
>>> seconds = time.time()
>>> seconds
1588858156.6146255
53 浮點數轉時間結構體
# 浮點數轉時間結構體
>>> 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: 小時
tm_min：分
tm_sec: 分
tm_sec: 秒
tm_wday: 一週中索引([0,6], 週一的索引: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 時間結構體轉時間字符串
# 時間結構體轉時間字符串
>>> str_time = time.asctime(local_time)
>>> str_time
'Thu May 7 21:29:16 2020'
55 時間結構體轉指定格式時間字符串
# 時間結構體轉指定格式的時間字符串
>>> format_time = time.strftime('%Y.%m.%d %H:%M:%S',local_time)
>>> format_time
'2020.05.07 21:29:16'
56 時間字符串轉時間結構體
# 時間字符串轉時間結構體
>>> 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 年的日曆圖
>>> import calendar
>>> from datetime import date
>>> mydate=date.today()
>>> calendar.calendar(2020)
結果：
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 月的日曆圖
>>> import calendar
>>> from datetime import date
>>> mydate = date.today()
>>> calendar.month(mydate.year, mydate.month)
結果：
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 判斷是否爲閏年
>>> import calendar
>>> from datetime import date
>>> mydate = date.today()
>>> is_leap = calendar.isleap(mydate.year)
>>> ("{}是閏年" if is_leap else "{}不是閏年\n").format(mydate.year)
'2020是閏年'
60 with 讀寫文件
讀文件：
>> 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']
# 讀文件
>>> with open('drinksbycountry.csv',mode='r',encoding='utf-8') as f:
o = f.read()
print(o)
寫文件：
# 寫文件
>>> 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 提取後綴名
>>> import os
>>> os.path.splitext('D:/source/dataset/new_file.txt')
('D:/source/dataset/new_file', '.txt') #[1]：後綴名
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 斐波那契數列前n項
>>> def fibonacci(n):
a, b = 1, 1
for _ in range(n):
yield a
a, b = b, a+b # 注意這種賦值
>>> for fib in fibonacci(10):
print(fib)
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
64 list 等分 n 組
>>> 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 解釋
有好幾位同學問我，生成器到底該怎麼理解。
在這裏我總結幾句話，看看是否對不理解生成器的朋友有幫助。
生成器首先是一個 “特殊的” return ，遇到 yield 立即中斷返回。
但是，又與 return 不同，yield 後下一次執行會進入到yield 的下一句代碼，而不像 return 下一次執行還是從函數體的第一句開始執行。
可能還是沒說清，那就用圖解釋一下：
第一次 yield 返回 1
第二次迭代，直接到位置 2 這句代碼：
然後再走 for ,再 yield ，重複下去，直到for結束。
以上就是理解 yield 的重點一個方面。
66 裝飾器
66.1 定義裝飾器
time 模塊大家比較清楚，第一個導入 wraps 函數（裝飾器）爲確保被裝飾的函數名稱等屬性不發生改變用的，這點現在不清楚也問題不大，實踐一下就知道了。
from functools import wraps
import time
定義一個裝飾器：print_info，裝飾器函數入參要求爲函數，返回值要求也爲函數。
如下，入參爲函數 f, 返回參數 info 也爲函數，滿足要求。
def print_info(f):
"""
@para: f, 入參函數名稱
"""
@wraps(f) # 確保函數f名稱等屬性不發生改變
def info():
print('正在調用函數名稱爲： %s ' % (f.__name__,))
t1 = time.time()
f()
t2 = time.time()
delta = (t2 - t1)
print('%s 函數執行時長爲：%f s' % (f.__name__,delta))
return info
66.2使用裝飾器
使用 print_info 裝飾器，分別修飾 f1, f2 函數。
軟件工程要求儘量一次定義，多次被複用。
@print_info
def f1():
time.sleep(1.0)
@print_info
def f2():
time.sleep(2.0)
66.3 使用裝飾後的函數
使用 f1, f2 函數：
f1()
f2()
# 輸出信息如下：
# 正在調用函數名稱爲：f1
# f1 函數執行時長爲：1.000000 s
# 正在調用函數名稱爲：f2
# f2 函數執行時長爲：2.000000 s
67 迭代器案例
一個類如何成爲迭代器類型，請看官方PEP說明：
即必須實現兩個方法（或者叫兩種協議）：__iter__ , __next__
下面編寫一個迭代器類：
class YourRange():
def __init__(self, start, end):
self.value = start
self.end = end
# 成爲迭代器類型的關鍵協議
def __iter__(self):
return self
# 當前迭代器狀態(位置)的下一個位置
def __next__(self):
if self.value >= self.end:
raise StopIteration
cur = self.value
self.value += 1
return cur
使用這個迭代器：
yr = YourRange(5, 12)
for e in yr:
print(e)
迭代器實現__iter__ 協議，它就能在 for 上迭代，參考官網PEP解釋：
文章最後提個問題，如果此時運行：
next(yr)
會輸出 5， 還是報錯？
如果 yr 是 list，for 遍歷後，再 next(iter(yr)) 又會輸出什麼？
如果能分清這些問題，恭喜你，已經真正理解迭代器迭代和容器遍歷的區別。如果你還拿不準，歡迎交流。
下面使用 4 種常見的繪圖庫繪製柱狀圖和折線圖，使用盡可能最少的代碼繪製，快速入門這些庫是本文的寫作目的。
68 matplotlib
導入包：
import matplotlib
matplotlib.__version__ # '2.2.2'
import matplotlib.pyplot as plt
繪圖代碼：
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
導入包：
import seaborn as sns
sns.__version__ # '0.8.0'
繪製圖：
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 繪圖
導入包：
import plotly
plotly.__version__ # '2.0.11'
繪製圖（自動打開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
導入包：
import pyecharts
pyecharts.__version__ # '1.7.1'
繪製圖（自動打開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()
大家在復現代碼時，需要注意API與包的版本緊密相關，與上面版本不同的包其內的API可能與以上寫法有略有差異，大家根據情況自行調整即可。
matplotlib 繪製三維 3D 圖形的方法，主要鎖定在繪製 3D 曲面圖和等高線圖。
72 理解 meshgrid
要想掌握 3D 曲面圖，需要首先理解 meshgrid 函數。
導入包：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
創建一維數組 x
nx, ny = (5, 3)
x = np.linspace(0, 1, nx)
x
# 結果
# array([0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. ])
創建一維數組 y
y = np.linspace(0, 1, ny)
y
# 結果
# array([0. , 0.5, 1. ])
使用 meshgrid 生成網格點：
xv, yv = np.meshgrid(x, y)
xv
xv 結果：
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 結果：
array([[0. , 0. , 0. , 0. , 0. ],
[0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5],
[1. , 1. , 1. , 1. , 1. ]])
繪製網格點：
plt.scatter(xv.flatten(),yv.flatten(),c='red')
plt.xticks(ticks=x)
plt.yticks(ticks=y)
以上就是 meshgrid 功能：創建網格點，它是繪製 3D 曲面圖的必用方法之一。
73 繪製曲面圖
導入 3D 繪圖模塊：
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 平面的網格
R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)
# Z
Z = np.sin(R)
繪製 3D 曲面圖：
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 等高線圖
以上 3D 曲面圖的在 xy平面、 xz平面、yz平面投影，即是等高線圖。
xy 平面投影得到的等高線圖：
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 習慣 26 例
75 / 返回浮點數
即便兩個整數，/ 操作也會返回浮點數
In [1]: 8/5
Out[1]: 1.6
76 // 得到整數部分
使用 //快速得到兩數相除的整數部分，並且返回整型，此操作符容易忽略，但確實很實用。
In [2]: 8//5
Out[2]: 1
In [3]: a = 8//5
In [4]: type(a)
Out[4]: int
77 % 得到餘數
%得到兩數相除的餘數：
In [6]: 8%5
Out[6]: 3
78 ** 計算乘方
** 計算幾次方
In [7]: 2**3
Out[7]: 8
79 交互模式下的_
在交互模式下，上一次打印出來的表達式被賦值給變量 _
In [8]: 2*3.02+1
Out[8]: 7.04
In [9]: 1+_
Out[9]: 8.04
80 單引號和雙引號微妙不同
使用單引號和雙引號的微妙不同
使用一對雙引號時，打印下面串無需轉義字符：
In [10]: print("That isn't a horse")
That isn't a horse
使用單引號時，需要添加轉義字符 \：
In [11]: print('That isn\'t a horse')
That isn't a horse
81 跨行連續輸入
符串字面值可以跨行連續輸入；一種方式是用一對三重引號：""" 或 '''
In [12]: print("""You're just pounding two
...: coconut halves together.""")
You're just pounding two
coconut halves together.
82 數字和字符串
In [13]: 3*'Py'
Out[13]: 'PyPyPy'
83 連接字面值
堆積起來就行，什麼都不用寫：
In [14]: 'Py''thon'
Out[14]: 'Python'
84 for 和 else
一般語言 else 只能和 if 搭，Python 中卻支持 for 和 else, try 和 else.
for 和 else 搭後，遍歷結束便會執行 else
In [29]: for i in range(3):
...: for j in range(i):
...: print(j)
...: else:
...: print('第%d輪遍歷結束\n'%(i+1,))
...:
第1輪遍歷結束
0
第2輪遍歷結束
0
1
第3輪遍歷結束
85. if not x
直接使用 x 和 not x 判斷 x 是否爲 None 或空
x = [1,3,5]
if x:
print('x is not empty ')
if not x:
print('x is empty')
下面寫法不夠 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 枚舉
直接使用 enumerate 枚舉容器，第二個參數表示索引的起始值
x = [1, 3, 5]
for i, e in enumerate(x, 10): # 枚舉
print(i, e)
下面寫法不夠 Pythoner:
i = 0
while i < len(x):
print(i+10, x[i])
i+=1
87. in
判斷字符串是否包含某個子串，使用in明顯更加可讀：
x = 'zen_of_python'
if 'zen' in x:
print('zen is in')
find 返回值 要與 -1 判斷，不太符合習慣：
if x.find('zen') != -1:
print('zen is in')
88 zip 打包
使用 zip 打包後結合 for 使用輸出一對，更加符合習慣：
keys = ['a', 'b', 'c']
values = [1, 3, 5]
for k, v in zip(keys, values):
print(k, v)
下面不符合 Python 習慣：
d = {}
i = 0
for k in keys:
print(k, values[i])
i += 1
89 一對 '''
打印被分爲多行的字符串，使用一對 ''' 更加符合 Python 習慣：
print('''"Oh no!" He exclaimed.
"It's the blemange!"''')
下面寫法就太不 Python 風格：
print('"Oh no!" He exclaimed.\n' +
'It\'s the blemange!"')
90 交換元素
直接解包賦值，更加符合 Python 風格：
a, b = 1, 3
a, b = b, a # 交換a,b
不要再用臨時變量 tmp ，這不符合 Python 習慣：
tmp = a
a = b
b = tmp
91 join 串聯
串聯字符串，更習慣使用 join：
chars = ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
name = ''.join(chars)
print(name)
下面不符合 Python 習慣：
name = ''
for c in chars:
name += c
print(name)
92 列表生成式
列表生成式構建高效，符合 Python 習慣：
data = [1, 2, 3, 5, 8]
result = [i * 2 for i in data if i & 1] # 奇數則乘以2
print(result) # [2, 6, 10]
下面寫法不夠 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，還有字典生成式：
keys = ['a', 'b', 'c']
values = [1, 3, 5]
d = {k: v for k, v in zip(keys, values)}
print(d)
下面寫法不太 Pythoner：
d = {}
for k, v in zip(keys, values):
d[k] = v
print(d)
94 __name__ == '__main__'有啥用
曾幾何時，看這別人代碼這麼寫，我們也就跟着這麼用吧，其實還沒有完全弄清楚這行到底幹啥。
def mymain():
print('Doing something in module', __name__)
if __name__ == '__main__':
print('Executed from command line')
mymain()
加入上面腳本命名爲 MyModule，不管在 vscode 還是 pycharm 直接啓動，則直接打印出：
Executed from command line
Doing something in module __main__
這並不奇怪，和我們預想一樣，因爲有無這句 __main__ ，都會打印出這些。
但是當我們 import MyModule 時，如果沒有這句，直接就打印出：
In [2]: import MyModule
Executed from command line
Doing something in module MyModule
只是導入就直接執行 mymain 函數，這不符合我們預期。
如果有主句，導入後符合預期：
In [6]: import MyModule
In [7]: MyModule.mymain()
Doing something in module MyModule
95 字典默認值
In[1]: d = {'a': 1, 'b': 3}
In[2]: d.get('b', []) # 存在鍵 'b'
Out[2]: 3
In[3]: d.get('c', []) # 不存在鍵 'c'，返回[]
Out[3]: []
96 lambda 函數
lambda 函數使用方便，主要由入參和返回值組成，被廣泛使用在 max, map, reduce, filter 等函數的 key 參數中。
如下，求 x 中絕對值最大的元素，key 函數確定abs(x)作爲比較大小的方法：
x = [1, 3, -5]
y = max(x, key=lambda x: abs(x))
print(y) # -5
97 max
求 x 中絕對值最大的元素，key 函數確定abs(x)作爲比較大小的方法：
x = [1, 3, -5]
y = max(x, key=lambda x: abs(x))
print(y) # -5
98 map
map 函數映射 fun 到容器中每個元素，並返回迭代器 x
x = map(str, [1, 3, 5])
for e in x:
print(e, type(e))
下面寫法不夠 Pythoner
for e in [1, 3, 5]:
print(e, str(e)) # '1','3','5'
99 reduce
reduce 是在 functools 中，第一個參數是函數，其必須含有 2 個參數，最後歸約爲一個標量。
from functools import reduce
x = [1, 3, 5]
y = reduce(lambda p1, p2: p1*p2, x)
print(y) # 15
下面寫法不夠 Pythoner:
y = 1
for e in x:
y *= e
print(y)
100 filter
使用 filter 找到滿足 key 函數指定條件的元素，並返回迭代器
如下，使用 filter 找到所有奇數：
x = [1, 2, 3, 5]
odd = filter(lambda e: e % 2, x)
for e in odd: # 找到奇數
print(e)
還有另外一種方法，使用列表生成式，直接得到一個odd 容器，
odd = [e for e in x if e % 2]
print(odd) # [1,3,5]
下面寫法最不符合 Python 習慣：
odd = []
for e in x:
if e % 2:
odd.append(e)
print(odd) # [1,3,5]
此教程反覆打磨多遍，真心不易，如果覺得還不錯，你能轉發、留言或在看支持一下嗎？
精 彩 文 章
END
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