刚学习Python几周,闲来无事,突然想尝试画一个爱心,步骤如下: 打开界面 打开Python shell界面,具体是Python语言的IDLE软件脚本. 2.建立脚本 单击左上角’File’,再单击’New File’,建立一个新的脚本文件. 3.代码如下: from turtle import * def curvemove(): #这个函数是为了绘制爱心上方的曲线 for i in range(200): right(1) fd(1) pensize(2) #调整画笔粗细 speed(10

最近在用python中的matplotlib画折线图,遇到了坐标轴 "数字+刻度" 混合显示.标题中文显示.批量处理等诸多问题.通过学习解决了,来记录下.如有错误或不足之处,望请指正. 一.最简单的基本框架如下:已知x,y,画出折线图并保存.此时x和y均为数字. # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib的pyplot子库,用于画简单的2D图 import random x= range(0

1. 背景 Python在一些数据可视化的过程中需要使用 plt 函数画柱状图和折线图. 2. 导入 import matplotlib.pyplot as plt 3. 柱状图 array= np.array(array) plt.hist(array, bins=50,facecolor="red", edgecolor="red" ,linewidth=5,alpha=0.7) plt.xlabel("") plt.ylabel("

还能用python代码画爱心?还有这种操作?这是什么原理? 不相信python代码可以画爱心?先来一张效果图来看看效果吧! 用python代码画爱心的思路是怎样的? 1.怎么画心形曲线 2.怎么填满心形曲线 3.怎么用 python 画出爱心 接下来看好了,满满的都是干货,不收藏将是遗憾哦! 第一:怎么画心形曲线 这个最难的部分,前人已将大树栽好,我们只要记住公式,即可在大树下乘凉哦! 今天我们选用中上的那个图形,一起来看看吧! 第二:怎样填满爱心曲线? 简单说:函数=0 是一根线, 那线的左边

python中画散点图 示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40]) x, y, z = data[0], data[1], data[2] ax = plt.subplot(111, projection='3d') # 创建一个三维的绘图工程

R编程语言已经成为统计分析中的事实标准.但在这篇文章中,我将告诉你在Python中实现统计学概念会是如此容易.我要使用Python实现一些离散和连续的概率分布.虽然我不会讨论这些分布的数学细节,但我会以链接的方式给你一些学习这些统计学概念的好资料.在讨论这些概率分布之前,我想简单说说什么是随机变量(random variable).随机变量是对一次试验结果的量化. 举个例子,一个表示抛硬币结果的随机变量可以表示成           Python   1 2 X = {1 如果正面朝上,    

编程语言从早至今,可以分为面向过程编程.面向函数编程和面向对象编程.BASIC语言是典型的面向过程编程的语言,C语言支持面向函数编程,但不支持面向对象,JAVA只支持面向对象编程,python同时支持面向函数和面向对象编程.对于大型程序,无疑,面向对象编程更好一些.由于存在各种封装等级.封装方法,变量在不同的位置具有不同的有效区域. 一.全局变量与局部变量 那这些和全局变量.局部变量有什么关系?在面向对象编程中,所有的对象,包括变量.方法.属性等等都被封装在类或函数中,程序看起来是这样的: PI

Q-Q图主要可以用来回答这些问题: 两组数据是否来自同一分布 PS:当然也可以用KS检验,利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断. 两组数据的尺度范围是否一致 两组数据是否有类似的分布形状 前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断:而后者则是用点的拟合线的斜率判断. 用Q-Q图来分析分布的好处都有啥?(谁说对了就给他) 两组数据集的大小可以不同 可以回答上面的后两个问题,这是更深入的数据分布层面的

在python中,对象赋值实际上是对象的引用.当创建一个对象,然后把它赋给另一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,而只是拷贝了这个对象的引用.以下分两个思路来分别理解浅拷贝和深拷贝: 利用切片操作和工厂方法list方法拷贝 利用copy中的deepcopy方法进行拷贝 1.利用切片操作和工厂方法list方法拷贝 代码场景:有一个小伙jack,tom通过切片操作拷贝jack,anny通过工厂方法拷贝jack. >>> jack = ['jack', ['age', 20]] &g

1. python 中 axis 参数直觉解释 网络上的解释很多,有的还带图带箭头．但在高维下是画不出什么箭头的．这里阐述了 axis 参数最简洁的解释． 假设我们有矩阵a, 它的shape是(4, 3), 如下: import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # a.shape = (4, 3) 要做如下不同维度求和操作: # keepdims=True 保持了结果维度 s0 =

python中利用matplotlib绘图可视化知识归纳: (1)matplotlib图标正常显示中文 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']   #用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False     #用于正常显示负号 (2)统计作图函数: plt.plot()绘制线性二维图,折线图 注意:如果向plot()指令提供了一维的数

python运用turtle 画出汉诺塔搬运过程 1.打开 IDLE 点击File-New File 新建立一个py文件 2.向py文件中输入如下代码 import turtle class Stack: #面向对象,定义一个类 def __init__(self): self.items = [] def isEmpty(self): return len(self.items) == 0 def push(self, item): self.items.append(item) def po

用python中的turtle函数画个太阳花,有以下几个步骤 1.首先,我们在开始中找到Python语言的IDLE软件脚本     2.然后出现该软件界面,如图,点击上面的Eile     3.然后在栏目中点击New File(或着在键盘上按Ctrl+N)     4.之后就会出现一个新的操作文档 5.然后开始打上画太阳花所需的代码,如下:   from turtle import * color('red','yellow') begin_fill() while True: forward(

python中argparse 在很多编程语言中,运行程序可以直接使用function(a,b,……)运行程序,但是在python中就无法实现,那么我们如何在命令行中传递参数呢?在python的中,有一个argparse包,能够实现. 当遇到需要参数的情况时,有以下三种处理方法: 1. 直接给定 这种方法虽然实现起来方便,但是灵活性非常差,每次都需要打开python文件修改参数. 2. 手动解析 这种方法就是写一个小代码段用来对输入的命令进行解析,例如: import sys def TestS

手记实用系列文章: 1 结巴分词和自然语言处理HanLP处理手记 2 Python中文语料批量预处理手记 3 自然语言处理手记 4 Python中调用自然语言处理工具HanLP手记 5 Python中结巴分词使用手记 HanLP方法封装类: # -*- coding:utf-8 -*- # Filename: main.py from jpype import * startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=C:\hanlp\hanlp-1.

Python中的json操作 标签(空格分隔): python 编码 json 字符串前缀问题 字符串前缀可以有r,u r:表示原始(raw)字符串,比如'\n'不会被转义.常用于正则. u:表示unicode字符串. python3系列的字符串默认是unicode,无需用u进行转码.我用的是python2.7,所以还是要手动处理编码. 发生问题的一个场景是:从某个url抓取json格式数据,import了python自带的json或simplejson包,调用其loads()方法后,得到的对象

首先还是应该科普下函数参数传递机制,传值和传引用是什么意思? 函数参数传递机制问题在本质上是调用函数(过程)和被调用函数(过程)在调用发生时进行通信的方法问题.基本的参数传递机制有两种:值传递和引用传递. 值传递(passl-by-value)过程中,被调函数的形式参数作为被调函数的局部变量处理,即在堆栈中开辟了内存空间以存放由主调函数放进来的实参的值,从而成为了实参的一个副本.值传递的特点是被调函数对形式参数的任何操作都是作为局部变量进行,不会影响主调函数的实参变量的值. 引用传递(pass-

本文利用的是Python 3.x版本,建议学习3.x版本 Python中的基本数据类型.运算.变量 1. 基本数据类型 1.1 整数 py可以处理任意大小的整数,例如123,123456789132456,任意大小,而像C,Java等这种语言对整数大小是有要求的,换句话说就是大小是确定的,例如C中的int一般是4个字节,范围是-2147483648~+2147483647,至于为什么py可以这样,因为py内部会根据数的大小进行调整空间,让空间可以存储的下这个数据,因此没有人会说py的int是4个

我们在做诸如人群密集度等可视化的时候,可能会考虑使用热力图,在Python中能很方便地绘制热力图. 下面以识别图片中的行人,并绘制热力图为例进行讲解. 步骤1:首先识别图像中的人,得到bounding box的中心坐标.识别方法多样化,坐标也可以自己定义. 步骤2:将所有中心坐标放入一个list类型的变量data中,即data = [[x1,y1] [x2,y2] …] 步骤3:绘制热力图,并将热力图加权叠加到原图上. 需要import的包: import cv2 import numpy as

数理统计(二)——Python中的概率分布API iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 数理统计中进行假设检验需要查一些分布的上分位数表.在scipy的stats统计模块中,有关于数理统计中一些概率分布的API,可求得分布的概率分布函数.概率密度函数和上分位数等.选常用的正态分布.t分布.F分布.卡方分布和伽马分布做使用介绍. 导入模块,并说明各个模块对应的分布: from scipy import stats # 正态分布 stats.nor

什么是 Elasticsearch ​ 想查数据就免不了搜索,搜索就离不开搜索引擎,百度.谷歌都是一个非常庞大复杂的搜索引擎,他们几乎索引了互联网上开放的所有网页和数据.然而对于我们自己的业务数据来说,肯定就没必要用这么复杂的技术了,如果我们想实现自己的搜索引擎,方便存储和检索,Elasticsearch 就是不二选择,它是一个全文搜索引擎,可以快速地储存.搜索和分析海量数据. 为什么要用 Elasticsearch ​ Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎,建立在一个全文搜索引擎库