python打开文件_Python下载安装及入门

Python作为一门高级编程语言，因为其对新手友好，简单易学、可以满足大型程序的开发与运行等原因，深受大家的喜欢。

一、Python相比于其他编程语言的优缺点:

1、简单 易学 门槛低

Python有着及其简单的语法，并且阅读良好的python程序的感觉就像读英语一样。正是因为这一原因，所以现在市面上居然出现了《狗狗都能学编程》等书籍。

2、免费 开源

Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。简单地说，你可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。Python希望看到一个更加优秀的人创造并经常改进。

正是因为免费和开源这两大因素，学习python语言不会因为买不起软件或者被限制使用等原因而被迫转换编程语言。地球物理学科中常用的编程软件无非是Python、Fortran、IDL和Matlab四种。目前，美国对中国的多所高校限制了matlab软件的使用，而IDL软件和Fortran软件都是收费软件，所以Python的优势就更加凸显。

3、丰富的库

Python 标准库十分庞大，它可以帮助你处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV 文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk 和其他与系统有关的操作。记住，只要安装了 Python，所有这些功能都是可用的。这被称作 Python 的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如 wxPython、Twisted 和 Python 图像库等等。

二、Anaconda下载和安装

Anaconda是什么？

Anaconda 是一个可用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux、Mac、Windows系统，内置了常用的科学计算包。它解决了官方 Python 的两大痛点。

• 第一：提供了包管理功能，Windows 平台安装第三方包经常失败的场景得以解决，
• 第二：提供环境管理的功能，功能类似 Virtualenv，解决了多版本Python并存、切换的问题。

Anaconda下载与安装

可以从Anaconda官网（https://www.anaconda.com/）下载适合自己电脑版本的安装包进行安装。

Anaconda支持Linux、Mac、Windows系统，可以根据自己电脑的位数进行选择和安装，建议下载最新版本的安装包。

下载好之后就是傻瓜安装的过程，根据安装向导提示进行安装即可。

安装完毕之后默认不会生成桌面快捷方式，这时候就需要自己去安装目录下找到Spyder.exe，将其快捷方式添加到桌面即可。添加到桌面的目的是方便以后的打开与使用。

Spyder软件介绍

Spyder窗口，主要分为程序编写区、变量浏览区和运行结果显示区三大区域。

三、Python入门

打开或创建文件操作

Python中open( )函数用于创建或打开指定文件，该函数常用语法格式如下：

file = open(file_name , mode='r')

•file：表示要创建的文件对象。

•file_name：要创建或打开文件的文件名称，该名称要用引号（单引号或双引号都可以）括起来。需要注意的是，如果要打开的文件和当前执行的代码文件位于同一目录，则直接写文件名即可；否则，此参数需要指定打开文件所在的完整路径。

•mode：可选参数，用于指定文件的打开模式。’r’ 只读模式打开文件，‘w’ 只写模式打开文件，’r+’读写模式。

例1 当前路径打开'a.txt'文件

#当前目录存在 a.txt 文件
file = open('a.txt’)
#打开文件后，一定要保证关闭文件对象
file.close()

例2 打开其他路径下'a.txt'文件

#a.txt文件不在当前目录，文件路径需要写完整
file = open('D/file1/file2/a.txt’)
file.close()

例3 打开并读取csv文件

import csv #导入csv模块 csv_reader=csv.reader(open('taxi.csv')) 
file.close()

例4 使用pandas包打开并读取csv文件

#pandas包需要自己安装，具体安装方法参照pip使用说明
pip install pandas 
#安装完之后导入pandas包
import pandas as pd 
data = pd.read_csv(‘train.csv’)
file.close()

读取文件操作

读取文件的三个方法：read()、readline()、readlines()。

Read() 读取整个文件到一个字符串变量中

如果文件非常大，尤其是大于内存时，无法使用read()

#当前目录存在 a.txt 文件
file = open('a.txt’,’r’)
A = file.read()
file.close()

readline()方法每次读取一行；

返回的是一个字符串对象，保持当前行的内存

#当前目录存在 a.txt 文件
file = open('a.txt’,’r’)
A = file.readline()
file.close()

如果需要使用readline()读取整个文件，就需要对文件所有的行数进行循环才可以全部读取。

readlines()一次性读取整个文件；自动将文件内容分析成一个行的列表

#当前目录存在 a.txt 文件
file = open('a.txt’,’r’)
A = file.readlines()
file.close()

如果需要使用readline()读取整个文件，就需要对文件所有的行数进行循环才可以全部读取。

散点图、线图、等值线图绘制

散点图绘制

import matplotlib.pyplot as plt
a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
b=[2.518,3.68,5.23,6.97,7.34,9.45,10.49,12.45,14.34]
# 1.线图
#调用plt.plot来画图,横轴纵轴两个参数即可
plt.scatter(a,b)
plt.title("scatter diagram ")
plt.xlabel("a")
plt.ylabel("b") 

线图

import matplotlib.pyplot as plt
a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
b=[2.518,3.68,5.23,6.97,7.34,9.45,10.49,12.45,14.34]
# 1.线图
#调用plt.plot来画图,横轴纵轴两个参数即可
plt.plot(a,b)
plt.title("line graph")
plt.xlabel("a")
plt.ylabel("b") 

直方图

import matplotlib.pyplot as plt
#3.直方图
# 用hist(x,bins=10)函数来画，参数中x是个List,构建直方图的数集，bins是算出数据的边界及每个bin中有多少个数据点
values=[0,0.6,1.4,1.6,2.2,2.5,2.6,3.2,3.5,3.9,4.2,6]
#有12个数据，bins=3将其分为3段，即(0,2),(2,4),(4,6),从直方图中可以看出(2,4)中的数据最多
plt.hist(values,bins=5)
plt.title(" histogram ")
plt.xlabel("a")
plt.ylabel("b")

等值线图绘制

import