Python 超详细讲解 第二章变量的使用

文章介绍了Python中变量的使用,通过代码示例展示了变量如何存储数字和字符串。接下来的内容将引导读者学习如何处理用户输入,并预告会用Python制作一个小游戏,鼓励读者在遇到问题时提问并给予支持。

python中的变量可以代替一个参数或一个值,下面是变量的使用。

代码1:

a = 123
print(a)

输出:

123

代码2:

a = "abc"
print(a)

输出:

abc

变量可以保存用户输入的值(详情见第三章),下一章我们将一起做个pyghon小游戏,

有不懂的地方,可以留言或私信问我,记得点赞关注哦!

### Python 数据可视化 第二章 案例 示例代码 以下是基于提供的参考资料构建的一个典型 **Python 数据可视化第二章案例** 的示例代码。该案例主要围绕使用 Matplotlib 和 Seaborn 库绘制常见的图表展开。 #### 散点图 (Scatter Plot) 绘制实例 以下是一个利用莺尾花数据集(Iris Dataset)绘制散点图的完整代码示例: ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 加载莺尾花数据集 data = load_iris() df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) # 添加目标列 df['target'] = data.target # 设置画布大小 plt.figure(figsize=(8, 6)) # 使用Seaborn绘制散点图 sns.scatterplot(x=df.iloc[:, 0], y=df.iloc[:, 1], hue=df['target'], palette='viridis') # 添加标题和标签 plt.title('鸢尾花数据集散点图', fontsize=16) plt.xlabel('Sepal Length (cm)', fontsize=12) plt.ylabel('Sepal Width (cm)', fontsize=12) # 显示图像 plt.show() ``` 上述代码展示了如何加载莺尾花数据集并使用 `seaborn` 创建一个带有颜色区分的目标变量散点图[^1]。 --- #### 正弦函数验证绘图实例 为了验证三角恒等式 \( \sin(2x) = 2\sin(x)\cos(x) \),可以采用如下代码实现正弦波形对比图: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义x轴范围 x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 500) # 计算y值 y1 = np.sin(2 * x) y2 = 2 * np.sin(x) * np.cos(x) # 创建子图 fig, ax = plt.subplots() # 绘制两条曲线 ax.plot(x, y1, label=r'$\sin(2x)$') ax.plot(x, y2, linestyle='--', label=r'$2\sin(x)\cos(x)$') # 添加网格线、图例和其他装饰 ax.grid(True) ax.legend(fontsize=12) ax.set_title(r'验证 $\sin(2x) = 2\sin(x)\cos(x)$', fontsize=16) ax.set_xlabel('X 轴', fontsize=12) ax.set_ylabel('Y 轴', fontsize=12) # 展示图像 plt.tight_layout() plt.show() ``` 通过此代码,能够清晰地观察到两者的完全重合,从而证明了恒等式的正确性[^2]。 --- #### 常见图形绘制总结 除了以上两种类型的图表外,第二章节还可能涉及其他常用的数据可视化形式,例如条形图、直方图、箱型图等。这些都可以借助 Matplotlib 或 Seaborn 来完成。具体方法可参考官方文档或相书籍中的进一步讲解。 ---
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