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python编写函数add求和_Python 100 例

如何在pycharm中创建一个add函数实现两个数相加

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:读取(默认)

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})

>>> type({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]})

>>> class Student():

def __init__(self,id,name):

self.id = id

self.name = name

>>> type(Student('1','xiaoming'))

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range(stop)

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 xnx, 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 yy = 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:""" 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 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 elseIn [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 Pythonerif 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 xx = map(str, [1, 3, 5])

for e in x:

print(e, type(e))

下面写法不够 Pythonerfor 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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