半夏微凉的博客

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Python资源列表1. Python基础书籍简明 Python 教程(A Byte of Python)2. Python可视化参考资源知乎-Python 有哪些好的学习资料或者博客？

Windows访问 https://www.python.org/downloads/ 并下载最新版本的 Python。

一款优秀的编辑器能够帮助你更轻松地编写 Python 程序，使你的编程之旅更加舒适。PyCharmPyCharm 教育版是一款能够对你编写 Python 程序的工作有所帮助的免费编辑器。...

1. 注释注释 是任何存在于 # 号右侧的文字，其主要用作写给程序读者看的笔记。2. 常量一个字面常量（Literal Constants）的例子是诸如 5、1.23 这样的数字，或者是如 这是一串文本 或 This is a string 这样的文本。2.1 数字数字主要分为两种类型——整数（Integers）与浮点数（Floats）。有关整数的例子即 2，它只是一个整数。有关浮点...

你所编写的大多数语句（逻辑行）都包含了表达式（Expressions）。一个表达式的简单例子便是 2+3。表达式可以拆分成运算符（Operators）与操作数（Operands）。*运算符（Operators）*是进行某些操作，并且可以用诸如 + 等符号或特殊关键词加以表达的功能。运算符需要一些数据来进行操作，这些数据就被称作 操作数（Operands）。在上面的例子中 2 和 3 就是操作数。...

在 Python 中有三种控制流语句----if、for 和 while。1. if 语句if 语句用以检查条件：如果 条件为真（True），我们将运行一块语句（称作 if-block 或 if 块），否则 我们将运行另一块语句（称作 else-block 或 else 块）。其中 else 从句是可选的。案例：number = 23guess = int(input('Enter an...

函数（Functions）是指可重复使用的程序片段。它们允许你为某个代码块赋予名字，允许你通过这一特殊的名字在你的程序任何地方来运行代码块，并可重复任何次数。这就是所谓的*调用（Calling）*函数。我们已经使用过了许多内置的函数，例如 len 和 range。函数可以通过关键字 def 来定义。这一关键字后跟一个函数的标识符名称，再跟一对圆括号，其中可以包括一些变量的名称，再以冒号结尾，结束...

在上一章，你已经了解了如何在你的程序中通过定义一次函数工作来重用代码。那么如果你想在你所编写的别的程序中重用一些函数的话，应该怎么办？正如你可能想象到的那样，答案是模块（Modules）。编写模块有很多种方法，其中最简单的一种便是创建一个包含函数与变量、以 .py 为后缀的文件。另一种方法是使用撰写 Python 解释器本身的本地语言来编写模块。举例来说，你可以使用 C 语言来撰写 Pytho...

数据结构（Data Structures）基本上人如其名----它们只是一种结构，能够将一些数据聚合在一起。换句话说，它们是用来存储一系列相关数据的集合。Python 中有四种内置的数据结构----列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set）。我们将了解如何使用它们，并利用它们将我们的编程之路变得更加简单。1. 列表列表 是一种用于保存一系列有序项目的集...

我们已经探索了 Python 语言中的许多部分，现在我们将通过设计并编写一款程序来了解如何把这些部分组合到一起。这些程序一定是能做到一些有用的事情。这其中的方法就是去学习如何靠你自己来编写一份 Python 脚本。1. 问题我们希望解决的问题如下：我想要一款程序来备份我所有的重要文件。虽然这是一个简单的问题，但是其中并没有足够的信息有助于让我们开始规划一份解决方案。我们需要进行一些分析...

在至今我们编写的所有程序中，我们曾围绕函数设计我们的程序，也就是那些能够处理数据的代码块。这被称作*面向过程（Procedure-oriented）*的编程方式。还有另外一种组织起你的程序的方式，它将数据与功能进行组合，并将其包装在被称作“对象”的东西内。在大多数情况下，你可以使用过程式编程，但是当你需要编写一个大型程序或面对某一更适合此方法的问题时，你可以考虑使用面向对象式的编程技术。类与对象...

有些时候你的程序会与用户产生交互。举个例子，你会希望获取用户的输入内容，并向用户打印出一些返回的结果。我们可以分别通过 input() 函数与 print 函数来实现这一需求。对于输入，我们还可以使用 str （String，字符串）类的各种方法。例如，你可以使用 rjust 方法来获得一个右对齐到指定宽度的字符串。你可以查看 help(str) 来了解更多细节。另一个常见的输入输出类型是处理...

当你的程序出现例外情况时就会发生异常（Exception）。例如，当你想要读取一个文件时，而那个文件却不存在，怎么办？又或者你在程序执行时不小心把它删除了，怎么办？这些通过使用异常来进行处理。类似地，如果你的程序中出现了一些无效的语句该怎么办？Python 将会对此进行处理，举起（Raises）它的小手来告诉你哪里出现了一个错误（Error）。1. 错误你可以想象一个简单的 print 函数...

Python 标准库（Python Standrad Library）中包含了大量有用的模块，同时也是每个标准的 Python 安装包中的一部分。熟悉 Python 标准库十分重要，因为只要你熟知这些库可以做到什么事，许多问题都能够轻易解决。我们将探索这个库中的一些常用模块。你能在你的 Python 安装包中附带的文档中的“库概览（Library Reference）” 部分中查找到所有模块的全...

到现在，我们的介绍已经涵盖了你将使用到的 Python 的大部分方面。在本章中，我们将介绍一些其它的方面，来让我们对 Python 的认识更加全面。1. 传递元组你可曾希望从一个函数中返回两个不同的值？你能做到的。只需要使用一个元组。>>> def get_error_details():... return (2, 'details')...>>...

如果到现在你已经阅读过本书并且编写了许多程序，那么你一定已经开始熟悉并且习惯 Python 了。或许你已经创建了一些 Python 程序来尝试完成一些工作，同时锻炼你自己的 Python 技能。如果你尚未至此，你也应该作出努力。现在我们面临的问题是“下一步该做什么？”。项目我会建议你试图解决这个问题：编写一款你自己的命令行地址簿程序，你可以用它浏览、添加、编辑、删除或搜索你的联系人，例如你...

Seaborn 是一个基于 matplotlib 数据结构与 pandas 统一的统计图制作库。Seaborn 框架旨在以数据可视化为中心来挖掘与理解数据。它提供的面向数据集制图函数主要是对行列索引和数组的操作，包含对整个数据集进行内部的语义映射与统计整合，以此生成富于信息的图表。参考资源[1] Seaborn 简介...

本教程将使用matplotlib的命令式绘图接口pyplot。 该接口维护全局状态，并且可用于简单快速地尝试各种绘图设置。 另一种是面向对象的接口，这也非常强大，一般更适合大型应用程序的开发。 如果你想了解面向对象接口，使用上的常见问题是一个用于起步的不错的页面。1. 将图像数据导入到 NumPy 数组加载图像数据由 Pillow 库提供支持。 本来，matplotlib只支持 PNG 图像。...

用python的matplotlib画图的时候，无论我们画的是线形图、散点图还是柱状图, 我们都需要为图片设置颜色。因此，了解matplotlib的内置颜色设置尤为重要。1.基本颜色Matplotlib中最常用的颜色有以下八种，其字母表示、缩写及图例如下：颜色字母缩写红色redr绿色greeng蓝色blueb黄色yellowy蓝绿色cyanc粉紫色magentam黑色blackk白色whitew2.

Matplot曲线标记

Matplotlib字体

Seaborn是在matplotlib基础上进行了高级API封装，图表装饰更加容易，你可以用更少的代码做出更美观的图。同时，Seaborn高度兼容了numy、pandas、scipy等库，使得数据可视化更加方便快捷。...

参考资源[1] （原）python中matplotlib的颜色及线条控制

Python plot 颜色搭配

当您进行数据可视化时，您可能希望通过添加一些注释来突出显示绘图的特定区域。 在这篇文章中，我们将学习如何在 Python 中使用 制作的绘图上添加。 我们将首先添加一个具有特定颜色的简单矩形，然后学习如何用选择的颜色填充矩形。 接下来我们还将看到一个添加文本来描述添加矩形的示例。 最后我们将看到如何在 python 中的 matplotlib 绘图上添加多个矩形。 中的 模块允许我们在绘图顶部添加矩形等形状。 让我们将 加载为 。之前，我们绘制了一个简单的矩形。现在，让我们以几种不同的方式对其进行自

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：一个强大的N维数组对象 ndarray广播功能函数整合 C/C++/Fortran 代码的工具线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能参考资源[1] NumPy...

1. 进度条from tqdm import trange这是一个强大的终端进度条工具。from tqdm import tqdmfor i in tqdm(range(10000)): pass76%|████████████████████████████ | 7568/10000 [00:33<00:10, 229.00it/s]...

NumPy$ pip install numpyMatplotlib$ pip install matplotlibSciPy$ pip install scipyPandas$ pip install pandas参考资源[1] Python包的安装及常用包

大家在写代码的时候，经常会使用print打印日志方便排查问题，然而print的问题就是太过简单，缺少时间、日志级别等格式化信息。Python自带的logging模块，很简单就能实现日志的配置和打印，它有两种用法，方法1是把日志输出到标准输出，其实就是命令行界面，方法2则是输出日志到文件，更加方便。方法1：配置并输出日志到标准输出该种方法的输出方式类似于print，不同之处在于可以设置各种输出格式，如打印时间等。import loggingLOG_FORMAT = "%(asctime)s - %

我们寻常意义的复制就是深复制，即将被复制对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在。所以改变原有被复制对象不会对已经复制出来的新对象产生影响。而浅复制并不会产生一个独立的对象单独存在，他只是将原有的数据块打上一个新标签，所以当其中一个标签被改变的时候，数据块就会发生变化，另一个标签也会随之改变。这就和我们寻常意义上的复制有所不同了。对于简单的 object，用 shallow copy 和 deep copy 没区别复杂的 object， 如 list 中套着 list 的情况，shallow cop

在编写测试程序的时候，由于数据帧数多的原因，导致生成的曲线图比较难看，如下图：由于高频某些点的波动导致高频曲线非常难看，因此需要对曲线做平滑处理，让曲线过渡更平滑。对曲线进行平滑处理，这里推荐使用Savitzky-Golay 滤波器，可以在scipy库里直接调用，不需要再定义函数。Python中 Savitzky-Golay 滤波器调用如下：tmp_smooth = scipy.signal.savgol_filter(tmp,53,3)scipy函数解释:scipy.signal.savg

Python将彩色文本输出到终端