Python 自习室

一、数据说明stackoverflow 作为全球最大的IT领域的问答类网站，其上面的问题在很大程度上可以反应目前IT从业人员的技术栈。为了对广大IT从业人员关心的技术栈做一个分析。下面从 stackoverflow 上按照问题的得分从高到低爬取了 10185 道题，爬取的内容包括问题名称、问题标签以及问题的链接，爬取到的内容示例如下：下面对爬取到的内容做一个分析。二、数据分析1. 整体分析对所有问题的 tag 做一个整体的汇总，然后按出现的次数从高到低选取 10 个 tag，对数据进行可视化之后

系列文章目录第一章 使用 matplotlib 绘制折线图第二章 使用 matplotlib 绘制条形图第三章 使用 matplotlib 绘制直方图第四章 使用 matplotlib 绘制散点图第五章 使用 matplotlib 绘制饼图第六章 使用 matplotlib 绘制热力图第七章 使用 matplotlib 绘制堆叠条形图第八章 使用 matplotlib 在一个画布内绘制多个图文章目录系列文章目录前言一、子图的介绍二、子图的绘制1.一个子图2.多个子图总结前言上一章我

系列文章目录第一章 使用 matplotlib 绘制折线图第二章 使用 matplotlib 绘制条形图第三章 使用 matplotlib 绘制直方图第四章 使用 matplotlib 绘制散点图第五章 使用 matplotlib 绘制饼图第六章 使用 matplotlib 绘制热力图第七章 使用 matplotlib 绘制堆叠条形图第八章 使用 matplotlib 在一个画布内绘制多个图文章目录系列文章目录前言一、什么是堆叠条形图？二、堆叠条形图的绘制三、应用场景1.适用场景2.不适

append()1.定义和用法append() 方法在列表的末尾添加一个元素。2.语法list.append(elem)elem 代表任意类型的元素。3.示例>>> fruit = ["apple", "banana"]>>> fruit['apple', 'banana']>>> fruit.append("cherry")>>> fruit['apple', 'banana', 'cherry']c

系列文章目录第一章 使用 matplotlib 绘制折线图第二章 使用 matplotlib 绘制条形图第三章 使用 matplotlib 绘制直方图第四章 使用 matplotlib 绘制散点图第五章 使用 matplotlib 绘制饼图第六章 使用 matplotlib 绘制热力图第七章 使用 matplotlib 绘制堆叠条形图第八章 使用 matplotlib 在一个画布内绘制多个图文章目录系列文章目录前言一、什么是热力图？二、热力图的绘制三、应用场景1.适用场景2.不适用场景总

系列文章目录第一章 使用 matplotlib 绘制折线图第二章 使用 matplotlib 绘制条形图第三章 使用 matplotlib 绘制直方图第四章 使用 matplotlib 绘制散点图第五章 使用 matplotlib 绘制饼图第六章 使用 matplotlib 绘制热力图第七章 使用 matplotlib 绘制堆叠条形图第八章 使用 matplotlib 在一个画布内绘制多个图文章目录系列文章目录前言一、什么是饼图？二、饼图的绘制三、应用场景1.适用场景2.不适用场景四、总结

系列文章目录第一章 使用 matplotlib 绘制折线图第二章 使用 matplotlib 绘制条形图第三章 使用 matplotlib 绘制直方图第四章 使用 matplotlib 绘制散点图第五章 使用 matplotlib 绘制饼图第六章 使用 matplotlib 绘制热力图第七章 使用 matplotlib 绘制堆叠条形图第八章 使用 matplotlib 在一个画布内绘制多个图文章目录系列文章目录前言一、什么是散点图？二、散点图的绘制三、应用场景1.适用场景2.不适用场景总

系列文章目录第一章 使用 matplotlib 绘制折线图第二章 使用 matplotlib 绘制条形图第三章 使用 matplotlib 绘制直方图第四章 使用 matplotlib 绘制散点图第五章 使用 matplotlib 绘制饼图第六章 使用 matplotlib 绘制热力图第七章 使用 matplotlib 绘制堆叠条形图第八章 使用 matplotlib 在一个画布内绘制多个图文章目录系列文章目录前言一、什么是直方图？二、直方图的绘制三、应用场景总结前言上一章我们讲述

系列文章目录第一章 使用 matplotlib 绘制折线图第二章 使用 matplotlib 绘制条形图第三章 使用 matplotlib 绘制直方图第四章 使用 matplotlib 绘制散点图第五章 使用 matplotlib 绘制饼图第六章 使用 matplotlib 绘制热力图第七章 使用 matplotlib 绘制堆叠条形图第八章 使用 matplotlib 在一个画布内绘制多个图文章目录系列文章目录前言一、什么是条形图？二、竖直条形图的绘制三、水平条形图的绘制四、应用场景1.

系列文章目录第一章 使用 matplotlib 绘制折线图第二章 使用 matplotlib 绘制条形图第三章 使用 matplotlib 绘制直方图第四章 使用 matplotlib 绘制散点图第五章 使用 matplotlib 绘制饼图第六章 使用 matplotlib 绘制热力图第七章 使用 matplotlib 绘制堆叠条形图第八章 使用 matplotlib 在一个画布内绘制多个图文章目录系列文章目录前言一、什么是折线图？二、折线图的绘制1.使用默认样式2.样式的设置三、应用场

NumPy入门教程第一章 NumPy 介绍第二章 ndarray的创建及其属性第三章 ndarray的基本操作第四章 ndarray的索引、切片和遍历第五章 ndarray的重塑、组合和拆分第六章 用于ndarray的文件操作第七章 ndarray的赋值、视图、拷贝和广播目录NumPy入门教程前言一、赋值二、视图三、拷贝四、广播总结前言上一章我们讲述了用于 ndarray 的文件操作。本章我们来讲述 ndarray 的赋值、视图、拷贝和广播。一、赋值>>> i

NumPy入门教程第一章 NumPy 介绍第二章 ndarray的创建及其属性第三章 ndarray的基本操作第四章 ndarray的索引、切片和遍历第五章 ndarray的重塑、组合和拆分第六章 用于ndarray的文件操作第七章 ndarray的赋值、视图、拷贝和广播目录NumPy入门教程前言一、单个数组的读写二、多个数组的读写总结前言上一章讲述了 ndarray 的重塑、组合和拆分。本章讲述用于 ndarray 的文件操作。我们可以使用 numpy 提供的方法将 ndarray

NumPy入门教程第一章 NumPy 介绍第二章 ndarray的创建及其属性第三章 ndarray的基本操作第四章 ndarray的索引、切片和遍历第五章 ndarray的重塑、组合和拆分第六章 用于ndarray的文件操作第七章 ndarray的赋值、视图、拷贝和广播文章目录NumPy入门教程前言一、重塑二、组合三、拆分总结前言上一章我们讲述了 ndarray 的索引、切片和遍历。本节课我们来讲述 ndarray 的重塑、组合和拆分。一、重塑使用 numpy 提供的方法，我

NumPy入门教程第一章 NumPy 介绍第二章 ndarray的创建及其属性第三章 ndarray的基本操作第四章 ndarray的索引、切片和遍历第五章 ndarray的重塑、组合和拆分第六章 用于ndarray的文件操作第七章 ndarray的赋值、视图、拷贝和广播目录NumPy入门教程前言一、索引1.一维数组的索引2.二维数组的索引3.布尔索引二、切片三、遍历总结前言上一章我们讲述了 ndarray 的基本操作。本节课我们来讲述 ndarray 的索引、切片和遍历。一、索

NumPy入门教程第一章 NumPy 介绍第二章 ndarray的创建及其属性第三章 ndarray的基本操作第四章 ndarray的索引、切片和遍历第五章 ndarray的重塑、组合和拆分第六章 用于ndarray的文件操作第七章 ndarray的赋值、视图、拷贝和广播目录NumPy入门教程前言一、ndarray 和标量之间的运算1.加法运算2.减法运算3.乘法运算4.除法运算5.取余运算6.取整运算二、ndarray 之间的运算1.一维数组1.1 加法运算1.2 减法运算1.3 乘法运

NumPy入门教程第一章 NumPy 介绍第二章 ndarray的创建及其属性第三章 ndarray的基本操作第四章 ndarray的索引、切片和遍历第五章 ndarray的重塑、组合和拆分第六章 用于ndarray的文件操作第七章 ndarray的赋值、视图、拷贝和广播目录NumPy入门教程前言一、ndarray 的创建及获取属性1.查看类型1.1查看 ndarray 的类型1.2查看 ndarray 中元素的类型2.查看维度信息2.1查看维度数2.2查看数组大小2.3查看各维度大小3.

NumPy入门教程

三元运算符的语法格式一般是这样的：布尔表达式 ? 表达式1 : 表达式2，首先会计算布尔表达式的值，如果布尔表达式的值为 true，则返回表达式1的值，否则返回表达式2的值。Python 中没有 ?: 运算符，但是从版本 2.5 开始，加入了对三目运算符的语法支持，语法格式为：表达式1 if 布尔表达式 else 表达式2。首先，会计算布尔表达式的值，如果值为 true，则计算表达式1的值并返回；如果值为 false，则计算表达式2的值并返回。示例1：>>> a, b = 10, 2

要理解 yield，就不得不先理解生成器，要理解生成器就不得不先理解可迭代对象。可迭代对象：列表是可迭代对象的一种，对于可迭代对象，我们可以一个接一个访问其中的元素，这种一个接一个访问元素的方式称为迭代。例如：>>> my_list = ['Jan', 'Feb', 'Mar']>>> for mon in my_list:... print(mon)......JanFebMar上面例子中 my_list 是一个可迭代对象。使用列表推导式

Python 解释器在读取 Python 文件时，会对一些特殊变量赋值，其中便有 __name__。当 Python 文件作为主程序运行时，__name__ 被赋值为 __main__。例如，新建 foo.py 文件，代码如下：# foo.pyprint(f"foo's __name__ is set to: {__name__}")执行上面的代码，得到如下结果：foo's __name__ is set to: __main__由于 foo.py 是作为主程序执行的，所以 foo.py 的

要理解 yield，就不得不先理解生成器，要理解生成器就不得不先理解可迭代对象。可迭代对象：列表是可迭代对象的一种，对于可迭代对象，我们可以一个接一个访问其中的元素，这种一个接一个访问元素的方式称为迭代。例如：>>> my_list = ['Jan', 'Feb', 'Mar']>>> for mon in my_list:... print(mon)......JanFebMar上面例子中 my_list 是一个可迭代对象。使用列表推导式

原文：10 Best Python Books for Beginners and Skilled Programmers | 365 Data Science | by 365 Data Science | Feb, 2022 | Medium在你踏上数据科学职业道路之前，需要了解至少一门编程语言，因为这是进入这个行业的必备技能。但是，为什么要学习 Python 编程语言呢？首先，近年来随着大数据和人工智能的兴起，Python 越来越受欢迎并且需求量很大。目前在 TIOBE 指数中排名第一。凭借易于理解

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、自然语言处理等场景。下面我们来介绍贝叶斯定理，在介绍贝叶斯定理之前，先介绍下条件概率和全概率公式。条件概率所谓条件概率，就是在事件 BBB 发生的条件下，事件 AAA 发生的概率，用 P(A∣B)P(A|B)P(A∣B) 来表示。在下面的文氏图中，定义了事件 AAA 和 BBB，以及他们的交集 A∩BA\cap BA∩B，A‾\overline AA 为 AAA 的

在类的定义中，我们通常会看到 __str__() 方法和 __repr__() 方法，那么这两个方法的作用是什么以及如何使用他们呢？本文便来介绍下这两个方法。标准库的类我们先通过 date 模块里的 today 类来直观认识下 __str__() 和 __repr__() 。>>> from datetime import date>>> today = date.today()>>> print(today)2021-01-18>

% 操作符在 Python 2.6 之前，可以使用 % 操作符进行字符串的格式化。例如：>>> name = "Michael">>> print("Hello everyone, my name is %s." % name)Hello everyone, my name is Michael.如果需要插入的变量数大于 1，需要将这些变量放到一个元组里。>>> name = "Michael">>> age = 20

在 Python 中，装饰器的作用是在不改变函数或类的代码的前提下，改变函数或类的功能。在介绍装饰器之前，我们先来复习下 Python 中的函数。函数1. 函数也是对象def foo(): print("Hello World!")bar = foobar()output：Hello World!在上面的例子中，首先定义了函数 foo() ，然后将函数 foo 赋给变量 bar ，这样我们便可以通过 bar() 来调用函数。2. 函数作为参数def foo():

在 python 文件中，我们经常会看到 if __name__ == "__main__" 。那么 if __name__ == "__main__" 是什么？它可以用来干什么呢？下面就来详细解释下。python 解释器在读取 python 文件时，会设置一些特殊变量的值，其中有一个变量是 __name__ ，下面我们通过一些例子来认识下 __name__。python 文件作为主程序运行新建 foo.py 文件。# foo.pyprint("foo's __name__ is set to:

普通函数和 generator 函数的区别假如要创建一个返回奇数数列的函数，普通函数的做法如下：def odd_numbers(n): odd_num_list = [] for i in range(n): if (i % 2) == 1: odd_num_list.append(i) return odd_num_listfor j in odd_numbers(10): print(j)输出13579