day7——Python的帮助

本文介绍了如何在Python中查看变量的数据类型、可用方法及其帮助信息。此外还提供了变量属性的查看方式及实例,以及如何进行变量类型的强制转换。
    当我们要查看Python的变量属于哪个数据类型的时候,我们可以使用print(type(variable))
    当我们要查看一个变量具体有哪些方法,可以使用:
variable = dict(a=1,b=2)
print(dir(variable))
    这样就可以显示出该变量所有的方法了,只需要熟悉几个单词,就大概知道他们常用的方法了,那要是具体的方法不会用怎么办?可以查看它的帮助信息
    例:
m = dict(a=1,b=2)
help(m.get)
    结果如下:
get(...)
    D.get(k[,d]) -> D[k] if k in D, else d.  d defaults to None.
 
dir()涵数:查看属性
    语法:help([object])
参数说明:
object -- 对象;
返回值
    返回对象帮助信息。
help():函数用于查看函数或模块用途的详细说明。
 

 

例:
help(sorted)
sorted(...)
    sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) --> new sorted list
 
还可以Ctrl+鼠标左健查看源码怎么写的
变量的强制转换:
 
age = 20
print('My age is: '+age)
#age是一个整型,print打印的这是字符串类型,需要在age前面加str(age)。如果报类型不一样的错,需要用type()先查看类型,如果不符合条件的话需要转换
#int() str() dict() list() tuple()
 
a = [1,2,3,4]
print(dir(a)) #查看a有哪些属性
 
 
 
 
 

转载于:https://www.cnblogs.com/yangjinbiao/p/7726194.html

### Python在科研学习与研究方法中的应用场景 Python作为一种功能强大且灵活的编程语言,在科研学习和研究方法中具有广泛的应用场景。以下是几个主要方面的具体描述: #### 数据采集与预处理 科学研究通常依赖于大量的实验数据或公开数据库。Python提供了多种工具来帮助研究人员完成数据采集、清洗和预处理的任务。例如,`requests` 和 `BeautifulSoup` 库可以用来抓取网络上的数据[^1];而像 Pandas 这样的库则非常适合用于结构化数据分析和转换操作。 ```python import pandas as pd # 使用Pandas加载CSV文件并查看前几行记录 data = pd.read_csv('example.csv') print(data.head()) ``` #### 统计分析与建模 对于需要统计学知识验证假设或者建立预测模型的研究项目来说,Python拥有众多优秀的扩展包可供选择。Scipy 提供了广泛的数值计算能力,包括优化、积分等功能;Statsmodels 支持经典统计测试、回归分析以及其他经济计量技术;还有专门针对机器学习任务设计的 Scikit-learn ,它可以轻松实现分类器训练、聚类算法执行等工作流程。 #### 可视化展示结果 清晰直观的结果呈现往往能更有效地传达发现的价值所在。Matplotlib 是一个基础但非常强大的绘图库,允许创建静态、动态甚至交互式的图表。Seaborn 建立在其之上进一步简化了一些复杂图形的设计过程。此外 Bokeh 或 Plotly 则更适合制作高度定制化的在线可视化作品[^2]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_theme(style="whitegrid") tips = sns.load_dataset("tips") ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips) plt.show() ``` #### 自动化脚本编写 除了上述提到的技术层面贡献外,Python还可以作为通用目的的语言应用于日常事务自动化当中去——无论是批量重命名文件夹还是定时发送邮件提醒都可以通过简单的几行代码搞定! ---
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