4.1Python数据处理篇之Matplotlib系列(一)---初识Matplotlib

目录目录前言 (一)matplotlib的介绍 (二)画一个简单的画布 ==1.源代码== ==2.展示效果== (三)画布按键的功能介绍 ==1.对于画布功能键的排序== ==(1)主页== ==(2)上一个视图== ==(3)下一个视图== ==(4)移动查看== ==(5)放大查看== ==(6)窗体设置== ==(7)保存图片== 目录前言对于数据可视化的python库,对于Matplotlib早有耳闻,今天就来正式学习一下. (一)matplotlib的介绍 matplotli…

5.1Python数据处理篇之Sympy系列(一)---Sympy的大体认识

目录目录前言目录前言 sympy是python一个强大的数学符号运算第三方库,具体的功能请看下面操作官网教程: https://docs.sympy.org/latest/tutorial/index.html 作者:Mark 日期:2019/03/15 周五…

3.1Python数据处理篇之Numpy系列(一)---ndarray对象的属性与numpy的数据类型

目录目录 (一)简单的数组创建 1.numpy的介绍: 2.numpy的数组对象ndarray: 3.np.array(list/tuple)创建数组: (二)ndarray对象的属性 1.五个常用对象的属性: 2.实现效果: (三)numpy的数据类型目录目录: 1.简单的数组创建 2.ndarray对象的属性 3.numpy的数据类型 (一)简单的数组创建 1.numpy的介绍: numpy 是一个科学计算与数据分析的基础第三方库,其底层是由C语言编写的,故使其运算的速度与性能都很高效…

6.1Python数据处理篇之pandas学习系列（一）认识pandas

目录目录 (一)介绍与测试 2.作用: 3.导入的格式 4.小测试 (二)数据类型 1.两种重要的数据类型 2.pandas与numpy的比较目录 (一)介绍与测试号称处理数据与分析数据最好的第三方库 1.官网: 官网文档 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/install.html 2.作用: 提供了便于操作的高效的数据结构提供了许多分析函数与分析工具 3.导入的格式 import pandas as pd 4.小测试下面如是测试成…

3.6Python数据处理篇之Numpy系列(六)---Numpy随机函数

目录目录前言 (一)基础的随机函数 (二)轴的随机函数 (三)概率的随机函数目录前言前一段日子学了numpy,觉得无趣,没有学完,不过后来看了看matplotlib,sympy等库时,频频用到numpy, numpy才是最基础的库. (一)基础的随机函数 (1)说明: (2)输出效果 a = np.random.rand(3, 4, 5) .randn(shape) randint(low, high,shape) seed(num)是一个种子随机数,一种整数,就对应一种随机变量. (…

2.1Python数据处理篇之---内建有关数学的函数

目录目录前言 (一)数学相关得内建函数 (二)具体演示 1.求绝对值 2.创建一个复数 3.求商和余数 4.求x得y次幂 5.生成一个序列 6.四舍五入 7.对一个集合求和 8.求最大值 9.求最小值 10.计算表达式中的值目录前言数值分析的道路还很遥远,先从最基础的抓起. (一)数学相关得内建函数 abs() 求有理数的绝对值,或者复数的模 1+j2(或者complex([real[, imag]])) 创建复数 divmod(被除数,除数) 求商和余数 pow(x,y) 求x得y次…

5.6Python数据处理篇之Sympy系列(六)---矩阵的操作

目录目录前言 (一)矩阵的创建-Matrix() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (二)常用的构造矩阵 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (三)基本操作 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (四)矩阵的运算 1.加减法 2.乘法与求逆 (五)行列式 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (六)对角化矩阵 1.说明: 2.源代码: 3.输出: 目录前言今天我们学习的是,有关sympy的矩阵操作对应官方的:Matrices 官方教程 https://docs.sympy.org…

5.5Python数据处理篇之Sympy系列(五)---解方程

目录目录前言 (一)求解多元一次方程-solve() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (二)解线性方程组-linsolve() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (三)解非线性方程组-nonlinsolve() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (四)求解微分方程-dsolve() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: 目录前言 sympy不仅在符号运算方面强大,在解方程方面也是很强大. 本章节学习对应官网的:Solvers 官方教程 https://docs.sympy.o…

5.4Python数据处理篇之Sympy系列(四)---微积分

目录目录前言 (一)求导数-diff() 1.一阶求导-diff() 2.多阶求导-diff() 3.求偏导数-diff() (二)求积分-integrate() (三)求极限-limit() (四)级数展开-series() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: 目录前言今天讲的是,有关sympy的微积分部分的知识. 对应官网的知识:Calculus 官网教程 https://docs.sympy.org/latest/tutorial/calculus.html (一)求导数-dif…

5.3Python数据处理篇之Sympy系列(三)---简化操作

目录 5.3简化操作目录前言 (一)有理数与多项式的简化 1.最简化-simplify() 2.展开-expand() 3.提公因式-factor() 4.合并同类项-ceiling() 5.简化分式-cancel() 6.分式展开-apart() (二)三角函数的简化 1.三角形的简化-trigsimp() 2.三角形的展开-expand_trig() (三)指数函数的简化 1.指数的合并一-powsimp() 2.指数的合并二-powdenest() 3.指数的展开:-expand_po…

5.2Python数据处理篇之Sympy系列(二)---Sympy的基本操作

目录目录前言 (一)符号的初始化与输出设置-symbol() symbols() latex() 1.作用: 2.操作: (二)替换符号-subs(old,new) 1.说明: 2.源代码: 3.输出效果: 4.注意点: (三)将字符串变为sympy的表达式-sympify() 1.说明: 2.源代码: 3.输出效果: (四)数值计算-evalf() 1.说明: 2.操作: (五)自定义表达式-lambdify() 1.说明: 2.源代码: 3.输出效果: 目录前言符号化运算也是数值运算…

3.7Python数据处理篇之Numpy系列(七)---Numpy的统计函数

目录目录前言 (一)函数一览表 (二)统计函数1 (三)统计函数2 目录前言具体我们来学Numpy的统计函数 (一)函数一览表调用方式:np.* .sum(a) 对数组a求和 .mean(a) 求数学期望 .average(a) 求平均值 .std(a) 求标准差 .var(a) 求方差 .ptp(a) 求极差 .median(a) 求中值,即中位数 .min(a) 求最大值 .max(a) 求最小值 .argmin(a) 求最小值的下标,都处里为一维的下标 .argmax(a) 求最…

3.8Python数据处理篇之Numpy系列(八)---Numpy的梯度函数

目录目录前言 (一)函数说明 (二)一维数组的应用 (三)多维数组的应用目录前言梯度函数,其中的梯度也就是斜率,反映的是各个数据的变化率.在numpy中只有一个梯度函数. (一)函数说明 (二)一维数组的应用 (三)多维数组的应用作者:Mark 日期:2019/02/12 周二…

3.5Python数据处理篇之Numpy系列(五)---numpy文件的存取

目录目录: (一)以文本形式存取 1.说明: 2.语法解释: 3.实例(以.csv文件为例) 4.效果展示 (二)以任意的形式存取 1.说明: 2.语法解释: 3.实例(以.bat二进制文件为例) 4.效果展示 (三)以np自定义的形式存取 1.说明: 2.语法解释: 3.实例: 4.实例展示目录: 目录: 1.以文本形式存取 2.以任意的形式存取 3.以np自定义的形式存取 (一)以文本形式存取 1.说明: (1)适用范围:存储一维,二维数组 (2)局限性:不能存储多维数组 2.语法解释:…

3.3Python数据处理篇之Numpy系列(三)---数组的索引与切片

目录 (一)数组的索引与切片 1.说明: 2.实例: (二)多维数组的索引与切片 1.说明: 2.实例: 目录: 1.一维数组的索引与切片 2.多维数组的索引与切片 (一)数组的索引与切片 1.说明: (1)索引:array[x] (1)从左到右: 0~ n-1, 第一个到最后一个 (2)从右到左:-1~ -n,最后一个到第一个 (2)切片:array[起:终:步长] 在python里数据的切片都不包括"终"的数据 2.实例: (二)多维数组的索引与切片 1.说明: (1)索引: 在一…

3.4Python数据处理篇之Numpy系列(四)---ndarray 数组的运算

目录目录 (一)数组与标量的运算 1.说明: 2.实例: (二)元素级的运算(一元函数) 1.说明: 2.实例: (三)数组级的运算(二元函数) 1.说明: 2.实例: 目录 1.数组与标量的运算 2.元素级的运算(一元函数) 3.数组级的运算(二元函数) (一)数组与标量的运算 1.说明: 也就是数组与一个数的计算,得到结果是数组的每一个元素与这个数计算的数组. 2.实例: (二)元素级的运算(一元函数) 1.说明: 一元函数针对于数组的每一个元素运算. (1)np.abs(a) np.fa…

3.2Python数据处理篇之Numpy系列(二)--- ndarray数组的创建与变换

目录 (一)ndarray数组的创建 1.从列表以元组中创建: 2.使用函数创建: (二)ndarray数组的变换 1.维度的变换: 2.类型的变换: 目录: 1.ndarray数组的创建 2.ndarray数组的变换 (一)ndarray数组的创建 1.从列表以元组中创建: .array(list/tuple) .array(list/tuple,dytpe = np.int32), dtype用于指名类型 2.使用函数创建: (1).arange(n), 0~n-1 一维 (2).ones(…

4.8Python数据处理篇之Matplotlib系列(八)---Figure的学习

目录目录前言 (一)figure()方法的定义 (二)figure()方法的参数 (三)figure()方法的例子 1.多窗体绘图: 2.窗口得分别率目录前言今天我们来学习一下plt.figure()方法 (一)figure()方法的定义官网介绍: https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html?highlight=pyplot%20figure#matplotlib.pyplot.figure 原函数…

4.7Python数据处理篇之Matplotlib系列(七)---matplotlib原理分析

目录目录前言 (一)总框架分析 (二)函数式的绘图 1.说明: 2.函数绘图的缺优点 3.绘图类的函数 4.操作类的函数 5.例子: (三)面向对象式的绘图 1.基本概念 2.基本对象 3.面向对象式绘图的缺优 4.例子: 目录前言学习matplotlib有一段时间了,总感觉学不到本质的东西,抓不到主要的重点,还是感觉有些吃力,画的图千变万化,总不能一一学会吧,今天我们就来总结一下,matplotlib本质的东西,让我们更能在全局上掌握matplotlib库. (一)总框架分析在mat…

第十一篇：Mysql系列

Python开发基础之路第十一篇:Mysql系列 Python-数据库基本SQL语句 Python-数据类型主键auto_increment Python-多表关联外键级联 Python-select 关键字多表查询子查询 Python-mysql 权限 pymysql 注入共计 Python-视图触发器事务存储过程 Python- 索引…

matplotlib系列——线的属性

幕布视图:https://mubu.com/doc/alG8r_3iSw 参考文献:嵩天的Python课程讲义示例(更多示例:matplotlib系列——折线图) 效果颜色线的风格标记类型 plot的更多参数…

tkinter内嵌Matplotlib系列（一）之解读官网教材

目录目录前言 (一)小目标 1.首页卷面: 2.绘制一条函数曲线: 3.绘制多条曲线: (二)官方教材 1.对GUI框架的支持: 2.内嵌于tkinter的说明文档: (三)对官方教程的解读目录前言当有一天,你所学的东西连成一条线.那会是一种什么样的体会? 以前学习tkinter,现在学习matplotlib,当tkinter遇上matplotlib会不会产生火花嘞. 今天我们开始学习再tkinter里内嵌matplotlib,实现自定制的绘图和自定制的窗体. (一)小目标我们先来看…

Python图形编程探索系列-09-tkinter与matplotlib结合案例

案例1 案例来自于:https://bbs.csdn.net/topics/390326088 代码示例: import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg from matplotlib.figure import Figure from tkinter import * root = Tk() root.title("tkinter…