Python基础——import用法

本文详细介绍了Python中import语句的三种使用方式:直接导入模块、从模块导入特定函数及为模块设置别名。通过实例展示了如何利用这些方法管理Python程序中的模块依赖。

Python基础——import用法

1. import 模块名

#sys模块负责程序与python解释器的交互,提供了一系列的函数和变量,用于操控python的运行时环境。
import sys
print("----------------------------python Modules-------------------------")
print("命令行参数:")
#argv:实现从程序外部向程序传递参数,这里是传递文件名
for x in sys.argv:
    print(x)
#获取指定模块搜索路径的字符串集合,可以将写好的模块放在得到的某个路径下,就可以在程序中import时正确找到
print("Python的路径是:",sys.path)

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2. from 模块名 import 函数名

传入sys模块中的argv,path两个函数,同样,可以使用from sys import *传递sys中的所有函数。

from sys import argv,path
print("----------------------------python Modules-------------------------")
print("命令行参数:")
for x in argv:
    print(x)
print("Python的路径是:",path)

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3. impor 模块名 as 模块别名

将模块sys取了别名s,后面的程序可以用s来代替sys。

import sys as s
print("----------------------------python Modules-------------------------")
print("命令行参数:")
for x in s.argv[0]:
    print(x)
print("Python的路径是:",s.path)

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Matplotlib 是 Python 最流行的数据可视化库之一,提供了丰富的绘图功能,是 Python 的 2D/3D 绘图基础库,提供类似 MATLAB 的绘图 API [^1][^4]。以下是一些绘图方法及示例: ### 安装与环境配置 使用 `pip` 命令进行安装: ```bash pip install matplotlib ``` ### 最小示例 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) y = np.sin(x) # 创建画布和坐标轴 fig, ax = plt.subplots() # 绘制曲线 ax.plot(x, y, label='sin(x)') # 添加装饰元素 ax.set_title("Basic Sine Wave") ax.set_xlabel("X Axis") ax.set_ylabel("Y Axis") ax.legend() ax.grid(True) # 显示图形 plt.show() ``` ### 常见绘图类型示例 #### 折线图 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.title('Line Plot') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show() ``` #### 柱状图 ```python import matplotlib.pyplot as plt categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = [25, 40, 30, 35] plt.bar(categories, values) plt.title('Bar Plot') plt.xlabel('Categories') plt.ylabel('Values') plt.show() ``` #### 散点图 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50) plt.scatter(x, y) plt.title('Scatter Plot') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show() ``` #### 饼图 ```python import matplotlib.pyplot as plt sizes = [15, 30, 45, 10] labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%') plt.title('Pie Chart') plt.show() ``` #### 直方图 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.random.randn(1000) plt.hist(data, bins=30) plt.title('Histogram') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.show() ```
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