手把手教你写python

发布时间：2022-11-22

本文目录一览：

  1. 零基础如何入门学习Python？
  2. Python实操：手把手教你用Matplotlib把数据画出来
  3. python如何配置环境变量

零基础如何入门学习Python？

以下是python全栈开发课程学习路线，可以按照这个课程大纲有规划的进行学习： 阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。 阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。 阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquerybootstrap开发、前端框架VUE开发等。 阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。 阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。 阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。 阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。 阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。 阶段九：自动化运维开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。 阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。 对于Python开发有兴趣的小伙伴们，不妨先看看Python开发教程开始入门！B站上有很多的Python教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

Python实操：手把手教你用Matplotlib把数据画出来

作者：迈克尔·贝耶勒（Michael Beyeler）
如需转载请联系华章科技 如果已安装Anaconda Python版本，就已经安装好了可以使用的 Matplotlib。否则，可能要访问官网并从中获取安装说明： 正如使用np作为 NumPy 的缩写，我们将使用一些标准的缩写来表示 Matplotlib 的引入：

import matplotlib.pyplot as plt

在本书中，plt接口会被频繁使用。 让我们创建第一个绘图。 假设想要画出正弦函数sin(x)的线性图。得到函数在x坐标轴上0 ≤ x < 10内所有点的值。我们将使用 NumPy 中的 linspace 函数来在x坐标轴上创建一个从0到10的线性空间，以及100个采样点：

import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)

可以使用 NumPy 中的sin函数得到所有x点的值，并通过调用plt中的plot函数把结果画出来。 你亲自尝试了吗？发生了什么吗？有没有什么东西出现？ 实际情况是，取决于你在哪里运行脚本，可能无法看到任何东西。有下面几种可能性：

  1. 从.py脚本中绘图 如果从一个脚本中运行 Matplotlib，需要加上下面的这行调用： 
    plt.show()
    在脚本末尾调用这个函数，你的绘图就会出现！
  2. 从 IPython shell 中绘图 这实际上是交互式地执行Matplotlib最方便的方式。为了让绘图出现，需要在启动 IPython 后使用所谓的%matplotlib魔法命令。 
    %matplotlib
    接下来，无须每次调用plt.show()函数，所有的绘图将会自动出现。
  3. 从 Jupyter Notebook 中绘图 如果你是从基于浏览器的 Jupyter Notebook 中看这段代码，需要使用同样的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入图形，这会有两种输出选项： 
    %matplotlib notebook  # 交互式图形
%matplotlib inline    # 静态嵌入图形
    在本书中，将会使用inline选项： 
    %matplotlib inline

现在再次尝试一下：

plt.plot(x, y)

上面的命令会得到下面的绘图输出结果： 如果想要把绘图保存下来留作以后使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：

plt.savefig('sine_plot.png')

仅需要确保你使用了支持的文件后缀，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。 作为本章最后一个测试，让我们对外部数据集进行可视化，比如scikit-learn中的数字数据集。 为此，需要三个可视化工具：

  • matplotlib.pyplot 用于绘图
  • numpy 用于数值计算
  • sklearn.datasets 用于加载数据 那么开始引入这些包吧：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import datasets

第一步是载入实际数据：

digits = datasets.load_digits()

如果没记错的话，digits应该有两个不同的数据域：data域包含了真正的图像数据，target域包含了图像的标签。相对于相信我们的记忆，我们还是应该对digits稍加探索。输入它的名字，添加一个点号，然后按Tab键：digits.TAB，这个操作将向我们展示digits也包含了一些其他的域，比如一个名为images的域。images和data这两个域，似乎简单从形状上就可以区分。 两种情况中，第一维对应的都是数据集中的图像数量。然而，data中所有像素都在一个大的向量中排列，而images保留了各个图像8×8的空间排列。 因此，如果想要绘制出一副单独的图像，使用images将更加合适。首先，使用NumPy的数组切片从数据集中获取一幅图像：

image = digits.images[0]

这里是从1797个元素的数组中获取了它的第一行数据，这行数据对应的是8×8=64个像素。下面就可以使用plt中的imshow函数来绘制这幅图像：

plt.imshow(image, cmap='gray')

上面的命令得到下面的输出： 此外，这里也使用cmap参数指定了一个颜色映射。默认情况下，Matplotlib 使用MATLAB默认的颜色映射jet。然而，在灰度图像的情况下，gray颜色映射更有效。 最后，可以使用plt的subplot函数绘制全部数字的样例。subplot函数与MATLAB中的函数一样，需要指定行数、列数以及当前的子绘图索引（从1开始计算）。我们将使用for循环在数据集中迭代出前十张图像，每张图像都分配到一个单独的子绘图中。

fig, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(10, 5))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
    ax.imshow(digits.images[i], cmap='gray')
    ax.set_title(digits.target[i])
    ax.axis('off')

这会得到下面的输出结果： 关于作者：Michael Beyeler，华盛顿大学神经工程和数据科学专业的博士后，主攻仿生视觉计算模型，用以为盲人植入人工视网膜（仿生眼睛），改善盲人的视觉体验。 他的工作属于神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域。同时他也是多个开源项目的积极贡献者。 本文摘编自《机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理》，经出版方授权发布。

python如何配置环境变量

python如何配置环境变量 40人贡献了经验
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2018-11-10  37971人看过 有时候我们在使用python的时候，想配置环境变量，怎么配置呢，下面来分享一下方法 工具/原料

  • python 配置环境变量方法 方法/步骤
  1. 第一步在我们的电脑上鼠标右键此电脑，选择属性，进去之后，点击高级系统设置，如下图所示：
  2. 第二步进去之后，点击环境变量，如下图所示：
  3. 第三步进去环境变量界面之后，点击Path，进行编辑，如下图所示：
  4. 第四步在Path中添加上python的安装路径，这里是F:\Install\python3.7\，需要注意的是如果要是有pip安装第三方库的话，需要添加F:\Install\python3.7\Scripts\到变量中，如下图所示：
  5. 第五步点击确定进行保存环境变量配置之后，打开命令提示符，输入python，按回车键看到python版本，代表环境变量配置成功，如下图所示： 注意事项 如果你觉得这篇对你有用的话，请投一下票 编辑于2018-11-10，内容仅供参考并受版权保护 赞 踩分享 相关经验
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