零基礎(chǔ)學(xué)Python應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些入門知識(shí)

關(guān)于零基礎(chǔ)怎么樣能快速學(xué)好Python的問(wèn)題，百度提問(wèn)和解答的都很多，你可以百度下看看。我覺(jué)得從個(gè)人自學(xué)的角度出發(fā)，應(yīng)從以下幾個(gè)方面來(lái)理解：

10年的蘿北網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)設(shè)計(jì)、前端、開(kāi)發(fā)、售后、文案、推廣等六對(duì)一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時(shí)及時(shí)工作處理。全網(wǎng)營(yíng)銷推廣的優(yōu)勢(shì)是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動(dòng)調(diào)整蘿北建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無(wú)論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計(jì)，從而大程度地提升瀏覽體驗(yàn)。創(chuàng)新互聯(lián)從事“蘿北網(wǎng)站設(shè)計(jì)”,“蘿北網(wǎng)站推廣”以來(lái)，每個(gè)客戶項(xiàng)目都認(rèn)真落實(shí)執(zhí)行。

1 為什么選擇學(xué)python？

據(jù)統(tǒng)計(jì)零基礎(chǔ)或非專業(yè)的人士學(xué)python的比較多，據(jù)HackerRank開(kāi)發(fā)者調(diào)查報(bào)告2018年5月顯示（見(jiàn)圖），Python排名第一，成為最受歡迎編程語(yǔ)言。Python以優(yōu)雅、簡(jiǎn)潔著稱，入行門檻低，可以從事Linux運(yùn)維、Python Web網(wǎng)站工程師、Python自動(dòng)化測(cè)試、數(shù)據(jù)分析、人工智能等職位，薪資待遇呈上漲趨勢(shì)。

2 入門python需要那些準(zhǔn)備？

2.1 心態(tài)準(zhǔn)備。編程是一門技術(shù)，也可說(shuō)是一門手藝。如同書(shū)法、繪畫(huà)、樂(lè)器、雕刻等，技藝純熟的背后肯定付出了長(zhǎng)時(shí)間的反復(fù)練習(xí)。不要相信幾周速成，也不能急于求成。編程的世界浩瀚無(wú)邊，所以請(qǐng)保持一顆敬畏的心態(tài)去學(xué)習(xí)，認(rèn)真對(duì)待寫下的每一行代碼，甚至每一個(gè)字符。收拾好自己的心態(tài)，向著編程的世界出發(fā)。第一步至關(guān)重要，關(guān)系到初學(xué)者從入門到精通還是從入門到放棄。選一條合適的入門道路，并堅(jiān)持走下去。

2.2 配置 Python 學(xué)習(xí)環(huán)境。選Python2 還是 Python3？入門時(shí)很多人都會(huì)糾結(jié)。二者只是程序不兼容，思想上并無(wú)大差別，語(yǔ)法變動(dòng)也并不多。選擇任何一個(gè)入手，都沒(méi)有大影響。如果你仍然無(wú)法抉擇，那請(qǐng)選擇 Python3，畢竟這是未來(lái)的趨勢(shì)。

編輯器該如何選？同樣，推薦 pycharm 社區(qū)版，配置簡(jiǎn)單、功能強(qiáng)大、使用起來(lái)省時(shí)省心，對(duì)初學(xué)者友好，并且完全免費(fèi)！其他編輯器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推薦了。

操作環(huán)境？Python 支持現(xiàn)有所有主流操作平臺(tái)，不管是 windows 還是 mac 還是 linux，都能很好的運(yùn)行 Python。并且后兩者都默認(rèn)自帶 Python 環(huán)境。

2.3 選擇自學(xué)的書(shū)籍。我推薦的書(shū)的內(nèi)容由淺入深，建議按照先后順序閱讀學(xué)習(xí)：

2.3.1《Python簡(jiǎn)明教程》。這是一本言簡(jiǎn)意賅的 Python 入門教程，簡(jiǎn)單直白，沒(méi)有廢話。就算沒(méi)有基礎(chǔ)，你也可以像讀小說(shuō)一樣，花兩天時(shí)間就可以讀完。適合入門快速了解語(yǔ)法。

2.3.2 廖雪峰編寫的《Python教程》。廖先生的教程涵蓋了 Python 知識(shí)的方方面面，內(nèi)容更加系統(tǒng)，有一定深度，有一定基礎(chǔ)之后學(xué)習(xí)會(huì)有更多的收獲。

2.4 學(xué)會(huì)安裝包。Python中有很多擴(kuò)展包，想要安裝這些包可以采用兩種方法：

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在網(wǎng)上找到的需要的包，下載下來(lái)。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解壓縮該文件;

3)命令行工具cd切換到所要安裝的包的目錄，找到setup.py文件，然后輸入python setup.py install

2.4.2 不用pip或easy_install,直接打開(kāi)cmd，敲pip install rsa。

3 提升階段需要恒心和耐力。

完成入門階段的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)之后，常會(huì)陷入一個(gè)瓶頸期，通過(guò)看教程很難進(jìn)一步提高編程水平。這時(shí)候，需要的是反復(fù)練習(xí)，大量的練習(xí)?？梢詮臅?shū)上的例題、作業(yè)題開(kāi)始寫，再寫小程序片段，然后寫完整的項(xiàng)目。我們收集了一些練習(xí)題和網(wǎng)站?？筛鶕?jù)自己階段，選擇適合的練習(xí)去做。建議最好挑選一兩個(gè)系列重點(diǎn)完成，而不是淺嘗輒止。

3.1 多做練習(xí)。推薦網(wǎng)站練習(xí)：

crossin編程教室實(shí)例：相對(duì)于編程教室基礎(chǔ)練習(xí)著重于單一知識(shí)點(diǎn)，

編程實(shí)例訓(xùn)練對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)的融會(huì)貫通；

hackerrank：Python 部分難度循序漸進(jìn)，符合學(xué)習(xí)曲線

實(shí)驗(yàn)樓：提升編程水平從做項(xiàng)目開(kāi)始；

codewar：社區(qū)型編程練習(xí)網(wǎng)站，內(nèi)容由易到難；

leetcode：為編程面試準(zhǔn)備，對(duì)初學(xué)者稍難；

?？途W(wǎng)：提供 BAT 等大廠筆試題目；

codecombat：提供一邊游戲一邊編程；

projecteuler：純粹的編程練習(xí)網(wǎng)站；

菜鳥(niǎo)教程100例：基于 py2 的基礎(chǔ)練習(xí)；

3.2 遇到問(wèn)題多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助于各大網(wǎng)站。推薦

stackoverflow：這是一個(gè)程序員的知識(shí)庫(kù)；

v2ex：國(guó)內(nèi)非常不錯(cuò)的編程社區(qū)，不僅僅是包含程序，也包含了程序員的生活；

segmentfault：一家以編程問(wèn)答為主的網(wǎng)站;

CSDN、知乎、簡(jiǎn)書(shū)等

3.2.3 加入相關(guān)的QQ、微信群、百度知道。不懂的可以隨時(shí)請(qǐng)教。

python中plt.post是什么函數(shù)

2018-05-04 11:11:36

122點(diǎn)贊

qiurisiyu2016

碼齡7年

關(guān)注

matplotlib

1、plt.plot(x,y)

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)?

x軸數(shù)據(jù)，y軸數(shù)據(jù)，format_string控制曲線的格式字串?

format_string 由顏色字符，風(fēng)格字符，和標(biāo)記字符

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)?

plt.show()

結(jié)果

**kwards：?

color 顏色?

linestyle 線條樣式?

marker 標(biāo)記風(fēng)格?

markerfacecolor 標(biāo)記顏色?

markersize 標(biāo)記大小 等等?

plt.plot([5,4,3,2,1])? ?

plt.show()

結(jié)果

plt.plot([20,2,40,6,80])? ?#缺省x為[0,1,2,3,4,...]

plt.show()

結(jié)果

plt.plot()參數(shù)設(shè)置

Property Value Type

alpha 控制透明度，0為完全透明，1為不透明

animated [True False]

antialiased or aa [True False]

clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance

clip_on [True False]

clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch

color or c 顏色設(shè)置

contains the hit testing function

dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

dashes sequence of on/off ink in points

data 數(shù)據(jù)(np.array xdata, np.array ydata)

figure 畫(huà)板對(duì)象a matplotlib.figure.Figure instance

label 圖示

linestyle or ls 線型風(fēng)格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]

linewidth or lw 寬度f(wàn)loat value in points

lod [True False]

marker 數(shù)據(jù)點(diǎn)的設(shè)置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]

markeredgecolor or mec any matplotlib color

markeredgewidth or mew float value in points

markerfacecolor or mfc any matplotlib color

markersize or ms float

markevery [ None integer (startind, stride) ]

picker used in interactive line selection

pickradius the line pick selection radius

solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

transform a matplotlib.transforms.Transform instance

visible [True False]

xdata np.array

ydata np.array

zorder any number

確定x，y值，將其打印出來(lái)

x=np.linspace(-1,1,5)

y=2*x+1

plt.plot(x,y)

plt.show()

2、plt.figure()用來(lái)畫(huà)圖，自定義畫(huà)布大小

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1) ? ? ? ? ? #在變量fig1后進(jìn)行plt.plot操作，圖形將顯示在fig1中

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2) ? ? ? ? ? #在變量fig2后進(jìn)行plt.plot操作，圖形將顯示在fig2中

plt.show()

plt.close()

結(jié)果

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1)

plt.plot(x,y2)

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.show()

plt.close()

結(jié)果：

3、plt.subplot(222)

將figure設(shè)置的畫(huà)布大小分成幾個(gè)部分，參數(shù)‘221’表示2(row)x2(colu),即將畫(huà)布分成2x2，兩行兩列的4塊區(qū)域，1表示選擇圖形輸出的區(qū)域在第一塊，圖形輸出區(qū)域參數(shù)必須在“行x列”范圍? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?，此處必須在1和2之間選擇——如果參數(shù)設(shè)置為subplot(111)，則表示畫(huà)布整個(gè)輸出，不分割成小塊區(qū)域，圖形直接輸出在整塊畫(huà)布上

plt.subplot(222)?

plt.plot(y,xx)? ? #在2x2畫(huà)布中第二塊區(qū)域輸出圖形

plt.show()

plt.subplot(223)? #在2x2畫(huà)布中第三塊區(qū)域輸出圖形

plt.plot(y,xx)

plt.subplot(224)? # 在在2x2畫(huà)布中第四塊區(qū)域輸出圖形

plt.plot(y,xx)

4、plt.xlim設(shè)置x軸或者y軸刻度范圍

如

plt.xlim(0,1000)? #? 設(shè)置x軸刻度范圍，從0~1000 ? ? ? ? #lim為極限，范圍

plt.ylim(0,20)? ?# 設(shè)置y軸刻度的范圍，從0~20

5、plt.xticks()：設(shè)置x軸刻度的表現(xiàn)方式

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2)

plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True))? # 設(shè)置x軸刻度

plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))

結(jié)果

6、ax2.set_title('xxx')設(shè)置標(biāo)題，畫(huà)圖

#產(chǎn)生[1,2,3,...,9]的序列

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(221)

#設(shè)置標(biāo)題

ax1.set_title('Scatter Plot1')

plt.xlabel('M')

plt.ylabel('N')

ax2 = fig.add_subplot(222)

ax2.set_title('Scatter Plot2clf')

#設(shè)置X軸標(biāo)簽

plt.xlabel('X') ? ? ? ? ? #設(shè)置X/Y軸標(biāo)簽是在對(duì)應(yīng)的figure后進(jìn)行操作才對(duì)應(yīng)到該figure

#設(shè)置Y軸標(biāo)簽

plt.ylabel('Y')

#畫(huà)散點(diǎn)圖

ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') ? ? ? ? ?#可以看出畫(huà)散點(diǎn)圖是在對(duì)figure進(jìn)行操作

ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')

#設(shè)置圖標(biāo)

plt.legend('show picture x1 ')

#顯示所畫(huà)的圖

plt.show()

結(jié)果

7、plt.hist（）繪制直方圖（可以將高斯函數(shù)這些畫(huà)出來(lái)）

繪圖都可以調(diào)用matplotlib.pyplot庫(kù)來(lái)進(jìn)行，其中的hist函數(shù)可以直接繪制直方圖

調(diào)用方式：

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1，histtype='bar')

hist的參數(shù)非常多，但常用的就這六個(gè)，只有第一個(gè)是必須的，后面四個(gè)可選

arr: 需要計(jì)算直方圖的一維數(shù)組

bins: 直方圖的柱數(shù)，可選項(xiàng)，默認(rèn)為10

normed: 是否將得到的直方圖向量歸一化。默認(rèn)為0

facecolor: 直方圖顏色

edgecolor: 直方圖邊框顏色

alpha: 透明度

histtype: 直方圖類型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’

返回值 ：

n: 直方圖向量，是否歸一化由參數(shù)normed設(shè)定

bins: 返回各個(gè)bin的區(qū)間范圍

patches: 返回每個(gè)bin里面包含的數(shù)據(jù)，是一個(gè)list

from skimage import data

import matplotlib.pyplot as plt

img=data.camera()

plt.figure("hist")

arr=img.flatten()

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')??

plt.show()

例：

mu, sigma = 0, .1

s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)

a,b,c = plt.hist(s, bins=3)

print("a: ",a)

print("b: ",b)

print("c: ",c)

plt.show()

結(jié)果：

a:? [ 85. 720. 195.]? ? ? ? ?#每個(gè)柱子的值

b:? [-0.36109509 -0.1357318? ?0.08963149? 0.31499478]? ?#每個(gè)柱的區(qū)間范圍

c:? a list of 3 Patch objects? ? ? ?#總共多少柱子

8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')?

使用注意：確定了figure就一定要確定象限，然后用scatter，或者不確定象限，直接使用plt.scatter

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

a=plt.subplot()? ? ? ? ? ? #默認(rèn)為一個(gè)象限

# a=fig.add_subplot(222)

a.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結(jié)果

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結(jié)果

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.figure()

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結(jié)果

文章知識(shí)點(diǎn)與官方知識(shí)檔案匹配

Python入門技能樹(shù)基礎(chǔ)語(yǔ)法函數(shù)

211242 人正在系統(tǒng)學(xué)習(xí)中

打開(kāi)CSDN APP，看更多技術(shù)內(nèi)容

plt的一些函數(shù)的使用_班花i的博客_plt函數(shù)

plt.函數(shù) Fwuyi的博客 6513 1plt.figure( )函數(shù):創(chuàng)建畫(huà)布 2plt.plot(x, y, format_string, label="圖例名"):繪制點(diǎn)和線, 并控制樣式。 其中x是x軸數(shù)據(jù),y是y軸數(shù)據(jù),xy一般是列表和數(shù)組。format_string 是字符串的格式包括線...

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Python的數(shù)據(jù)科學(xué)函數(shù)包(三)——matplotlib(plt)_hxxjxw的博客...

import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) plt.show() plt.imshow()有一個(gè)cmap參數(shù),即指定顏色映射規(guī)則。默認(rèn)的cmap即顏料板是十色環(huán) 哪怕是單通道圖,值在0-1之間,用plt.imshow()仍然可以顯示彩色圖,就是因?yàn)轭伾成涞年P(guān)...

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對(duì)Python中plt的畫(huà)圖函數(shù)詳解

今天小編就為大家分享一篇對(duì)Python中plt的畫(huà)圖函數(shù)詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

plt.plot()函數(shù)詳解

plt.plot()函數(shù)詳細(xì)介紹 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 參數(shù) 說(shuō)明 x X軸數(shù)據(jù)，列表或數(shù)組，可選 y Y軸數(shù)據(jù)，列表或數(shù)組 format_string 控制曲線的格式字符串，可選 **kwargs 第二組或更多(x,y,format_string)，可畫(huà)多條曲線 format_string 由顏色字符、風(fēng)格字符、標(biāo)記字符組成 顏色字符 'b' 藍(lán)色 'm' 洋紅色 magenta 'g' 綠色 'y.

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python圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)(plt庫(kù)函數(shù)說(shuō)明)_小草莓爸爸的博客_p...

1.畫(huà)圖(plt庫(kù))1.1 plt.figure(num=’’,figsize=(x, y),dpi= ,facecolor=’’,edgecolor=’’)num:表示整個(gè)圖標(biāo)的標(biāo)題 figsize:表示尺寸 facecolor:表示1.2 plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)...

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plt的一些函數(shù)使用_neo3301的博客_plt函數(shù)

1、plt.plot(x,y) plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x軸數(shù)據(jù),y軸數(shù)據(jù),format_string控制曲線的格式字串 format_string 由顏色字符,風(fēng)格字符,和標(biāo)記字符 import matplotlib.pyplot as plt ...

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最新發(fā)布 python plt 繪圖詳解（plt.版本）

python plt繪圖詳解

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python圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)（plt庫(kù)函數(shù)說(shuō)明）

import matplotlib.pyplot as plt的一些基礎(chǔ)用法，包括直方圖

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plt.subplot() 函數(shù)解析_Ensoleile。的博客_plt.subplot

plt.subplot()函數(shù)用于直接制定劃分方式和位置進(jìn)行繪圖。 函數(shù)原型 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs),一般我們只用到前三個(gè)參數(shù),將整個(gè)繪圖區(qū)域分成 nrows 行和 ncols 列,而 index 用于對(duì)子圖進(jìn)行編號(hào)。

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...中plt的畫(huà)圖函數(shù)_Ethan的博客的博客_python的plt函數(shù)

1、plt.legend plt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置,自適應(yīng)方式 說(shuō)明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自適應(yīng)方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, ...

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plt.函數(shù)

1 plt.figure( ) 函數(shù)：創(chuàng)建畫(huà)布 2 plt.plot(x, y, format_string, label="圖例名")：繪制點(diǎn)和線, 并控制樣式。 其中x是x軸數(shù)據(jù)，y是y軸數(shù)據(jù)，xy一般是列表和數(shù)組。format_string 是字符串的格式包括線條顏色、點(diǎn)類型、線類型三個(gè)部分。向參數(shù)label傳入圖例名，使用plt.legend( )創(chuàng)建圖例。 2.1 畫(huà)一條含x、y的線條 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y

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Python深度學(xué)習(xí)入門之plt畫(huà)圖工具基礎(chǔ)使用（注釋詳細(xì)，超級(jí)簡(jiǎn)單）

Python自帶的plt是深度學(xué)習(xí)最常用的庫(kù)之一，在發(fā)表文章時(shí)必然得有圖作為支撐，plt為深度學(xué)習(xí)必備技能之一。作為深度學(xué)習(xí)入門，只需要掌握一些基礎(chǔ)畫(huà)圖操作即可，其他等要用到的時(shí)候看看函數(shù)API就行。 1 導(dǎo)入plt庫(kù)（名字長(zhǎng)，有點(diǎn)難記） import matplotlib.pyplot as plt 先隨便畫(huà)一個(gè)圖，保存一下試試水： plt.figure(figsize=(12,8), dpi=80) plt.plot([1,2,6,4],[4,5,6,9]) plt.savefig('./plt_pn

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python畫(huà)圖plt函數(shù)學(xué)習(xí)_dlut_yan的博客_python plt

figure()函數(shù)可以幫助我們同時(shí)處理生成多個(gè)圖,而subplot()函數(shù)則用來(lái)實(shí)現(xiàn),在一個(gè)大圖中,出現(xiàn)多個(gè)小的子圖。 處理哪個(gè)figure,則選擇哪個(gè)figure,再進(jìn)行畫(huà)圖。 參考博客 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(-1,1,0.1...

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plt.plot()函數(shù)_安之若醇的博客_plt.plot()函數(shù)

plt.plot()函數(shù)是matplotlib.pyplot用于畫(huà)圖的函數(shù)傳一個(gè)值列表:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltt=[1,2,3,4,5]y=[3,4,5,6,7]plt.plot(t, y)當(dāng)x省略的時(shí)候,默認(rèn)[0,1…,N-1]遞增可以傳元組也可以傳...

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python畫(huà)圖plt函數(shù)學(xué)習(xí)

python中的繪圖工具 ：matplotli，專門用于畫(huà)圖。 一. 安裝與導(dǎo)入 工具包安裝：conda install matplotli 導(dǎo)入：import matplotlib.pyplot as plt 畫(huà)圖主要有：列表繪圖；多圖繪圖；數(shù)組繪圖 二. 列表繪圖 1. 基礎(chǔ)繪圖：plt.plot；plt.show import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] plt.plot(x, y) plt.show()

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python中plt的含義_對(duì)Python中plt的畫(huà)圖函數(shù)詳解

1、plt.legendplt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置，自適應(yīng)方式說(shuō)明：'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自適應(yīng)方式)'upper right' : 1,'upper left' : 2,'lower left' : 3,'lower right' : 4,'right' : 5,'cent...

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Python中plt繪圖包的基本使用方法

其中，前兩個(gè)輸入?yún)?shù)表示x軸和y軸的坐標(biāo)，plot函數(shù)將提供的坐標(biāo)點(diǎn)連接，即成為要繪制的各式線型。常用的參數(shù)中，figsize需要一個(gè)元組值，表示空白畫(huà)布的橫縱坐標(biāo)比；plt.xticks()和plt.yticks()函數(shù)用于設(shè)置坐標(biāo)軸的步長(zhǎng)和刻度。plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函數(shù)分別用于設(shè)置x坐標(biāo)軸、y坐標(biāo)軸和圖標(biāo)的標(biāo)題信息。的數(shù)據(jù)處理時(shí)，發(fā)現(xiàn)了自己對(duì)plt的了解和使用的缺失，因此進(jìn)行一定的基礎(chǔ)用法的學(xué)習(xí)，方便之后自己的使用，而不需要頻繁的查閱資料。...

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python-plt.xticks與plt.yticks

栗子： plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(25): plt.subplot(5, 5, i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 設(shè)置x或y軸對(duì)應(yīng)顯

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plt繪圖總結(jié)

matplotlib繪圖

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Python的數(shù)據(jù)科學(xué)函數(shù)包(三)——matplotlib(plt)

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熱門推薦 python plt 畫(huà)圖

使用csv數(shù)據(jù)文件在百度網(wǎng)盤 import pandas as pd unrate = pd.read_csv('unrate.csv') # pd.to_datetime() 轉(zhuǎn)換成日期格式，即由 1948/1/1 轉(zhuǎn)換為 1948-01-01 unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) print(unrate.head(12)) ...

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python數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)步驟,Python數(shù)據(jù)可視化圖實(shí)現(xiàn)過(guò)程詳解

Python數(shù)據(jù)可視化圖實(shí)現(xiàn)過(guò)程詳解更多python視頻教程請(qǐng)到菜鳥(niǎo)教程畫(huà)分布圖代碼示例：# encoding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import * # 支持中文mpl.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]‘mention...

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matplotlib-plt.plot用法

文章目錄 英語(yǔ)好的直接參考這個(gè)網(wǎng)站 matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) 將x,y繪制為線條或標(biāo)記 參數(shù)： x, y：數(shù)據(jù)點(diǎn)的水平/垂直坐標(biāo)。x值是可選的，默認(rèn)為range（len（y））。通常，這些參數(shù)是 一維數(shù)組。它們也可以是標(biāo)量，也可以是二維的（在這種情況下，列代表單獨(dú)的數(shù)據(jù)集）。 這些參數(shù)不能作為關(guān)鍵字傳遞。 fmt：格式字符串，格式字符串只是用于快速設(shè)置基本行屬性的縮

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python Plt學(xué)習(xí)

plt的簡(jiǎn)單學(xué)習(xí)

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plt.show()和plt.imshow()的區(qū)別

問(wèn)題：plt.imshow()無(wú)法顯示圖像 解決方法:添加：plt.show()，即 plt.imshow(image) #image表示待處理的圖像 plt.show() 原理：plt.imshow()函數(shù)負(fù)責(zé)對(duì)圖像進(jìn)行處理，并顯示其格式，而plt.show()則是將plt.imshow()處理后的函數(shù)顯示出來(lái)。 ...

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python題庫(kù)刷題網(wǎng)站_python在線刷題網(wǎng)站

{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里技術(shù)人對(duì)外發(fā)布原創(chuàng)技術(shù)內(nèi)容的最大平臺(tái)；社區(qū)覆蓋了云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、IoT、云原生、數(shù)據(jù)庫(kù)、微服務(wù)、安全、開(kāi)發(fā)與運(yùn)維9大技術(shù)領(lǐng)域。","link1":...

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python xticks_Python Matplotlib.pyplot.yticks()用法及代碼示例

Matplotlib是Python中的一個(gè)庫(kù)，它是數(shù)字的-NumPy庫(kù)的數(shù)學(xué)擴(kuò)展。 Pyplot是Matplotlib模塊的基于狀態(tài)的接口，該模塊提供了MATLAB-like接口。Matplotlib.pyplot.yticks()函數(shù)matplotlib庫(kù)的pyplot模塊中的annotate()函數(shù)用于獲取和設(shè)置y軸的當(dāng)前刻度位置和標(biāo)簽。用法： matplotlib.pyplot.yticks...

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python的plt函數(shù)_plt.plot畫(huà)圖函數(shù)

[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]plt.rcParams[‘a(chǎn)xes.unicode_minus’] = False#設(shè)置橫縱坐標(biāo)的名稱以及對(duì)應(yīng)字體格式font1 = {‘weight’ : ‘normal’,‘size’ : 15,...

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plt函數(shù)

寫評(píng)論

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python 學(xué)習(xí)，需要有哪些基礎(chǔ)呢？

1、有較強(qiáng)的邏輯思維能力

幾乎所有編程語(yǔ)言的學(xué)習(xí)都離不開(kāi)較強(qiáng)的邏輯思維能力，因?yàn)榫幊陶Z(yǔ)言是人與計(jì)算機(jī)的對(duì)話，任何歧義和差錯(cuò)都會(huì)影響最終的運(yùn)行效率。

2、有較強(qiáng)的數(shù)理專業(yè)背景

學(xué)習(xí)Python最理想的專業(yè)有數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、物理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等專業(yè)，因?yàn)镻ython語(yǔ)言所操作的對(duì)象很可能是大數(shù)據(jù)收集與分析，以及AI開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，有以上的學(xué)科背景會(huì)對(duì)今后的發(fā)展有很好的優(yōu)勢(shì)。

3、有豐富的運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)

可能很多學(xué)計(jì)算機(jī)的同學(xué)在畢業(yè)之后從事了服務(wù)器、后臺(tái)管理的運(yùn)維工作，這既有優(yōu)勢(shì)、也有劣勢(shì)。所謂優(yōu)勢(shì)就是有現(xiàn)成的成品擺在你面前，你在做運(yùn)維的過(guò)程中會(huì)對(duì)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)理解更加充分，然而劣勢(shì)就在于對(duì)自身的技術(shù)提高幫助可能比較有限。這時(shí)學(xué)Python，更在于從運(yùn)維轉(zhuǎn)開(kāi)發(fā)，這也是對(duì)自己職業(yè)生涯的一種新規(guī)劃。

4、從事Web全棧開(kāi)發(fā)工作

以前開(kāi)發(fā)web，Java是主角，但如今越來(lái)越多的web開(kāi)發(fā)開(kāi)始青睞于Python，究其原因其實(shí)也是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量的日益龐大以及人工智能的普及，所以精通Python語(yǔ)言對(duì)于從事web全棧開(kāi)發(fā)將有積極的影響。

現(xiàn)在學(xué)好python能干什么？

python可以做什么

1 首先，最基本的功能就是借助python中自帶的科學(xué)計(jì)算包Numpy、padas、matplotlib等，完成復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析。

2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，利用python可以從網(wǎng)絡(luò)上爬取任何格式的數(shù)據(jù)，比如文本數(shù)據(jù)、音頻、視頻數(shù)據(jù)、圖片等。

## 標(biāo)題 ##python爬取網(wǎng)絡(luò)小說(shuō)

3 詞云圖，利用python對(duì)語(yǔ)料集分詞處理后，輸出個(gè)性化詞云圖。

4 web開(kāi)發(fā)，當(dāng)然python之所以強(qiáng)大，是因?yàn)樗墓こ碳?jí)開(kāi)發(fā)，完全可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)。

python就業(yè)前景

??學(xué)習(xí)python之后，想從事這方面的工作，行情怎么樣呢？你可以去拉勾網(wǎng)、應(yīng)屆生求職網(wǎng)等各種招聘網(wǎng)站搜索python相關(guān)職業(yè)崗位，可以看到python的缺口不僅大，而且就業(yè)崗位類型多、待遇也不錯(cuò)。

python相關(guān)就業(yè)崗位：數(shù)據(jù)分析師、Web開(kāi)發(fā)、量化交易分析、游戲開(kāi)發(fā)者、自動(dòng)化測(cè)試、網(wǎng)站后端程序員、人工智能、網(wǎng)絡(luò)安全等。

看到這里有沒(méi)有想學(xué)習(xí)python的沖動(dòng)呢，如果你是新手，想學(xué)習(xí)python又苦于沒(méi)有好的學(xué)習(xí)資源，那么小編給你提供一個(gè)免費(fèi)獲取30G的python學(xué)習(xí)資源包，關(guān)注我們實(shí)驗(yàn)室的微信公眾號(hào)，回復(fù)“菜鳥(niǎo)起飛”，即刻免費(fèi)獲取資源！

網(wǎng)站題目：python運(yùn)維內(nèi)置函數(shù) python運(yùn)維管理系統(tǒng)
轉(zhuǎn)載源于：http://www.rwnh.cn/article20/dosgoco.html

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