python运维内置函数 python运维管理系统

零基础学Python应该学习哪些入门知识

关于零基础怎么样能快速学好Python的问题,百度提问和解答的都很多,你可以百度下看看。我觉得从个人自学的角度出发,应从以下几个方面来理解:

10年的萝北网站建设经验,针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务,响应快,48小时及时工作处理。全网营销推广的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同,自动调整萝北建站的显示方式,使网站能够适用不同显示终端,在浏览器中调整网站的宽度,无论在任何一种浏览器上浏览网站,都能展现优雅布局与设计,从而大程度地提升浏览体验。创新互联从事“萝北网站设计”,“萝北网站推广”以来,每个客户项目都认真落实执行。

1 为什么选择学python?

据统计零基础或非专业的人士学python的比较多,据HackerRank开发者调查报告2018年5月显示(见图),Python排名第一,成为最受欢迎编程语言。Python以优雅、简洁著称,入行门槛低,可以从事Linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能等职位,薪资待遇呈上涨趋势。

2 入门python需要那些准备?

2.1 心态准备。编程是一门技术,也可说是一门手艺。如同书法、绘画、乐器、雕刻等,技艺纯熟的背后肯定付出了长时间的反复练习。不要相信几周速成,也不能急于求成。编程的世界浩瀚无边,所以请保持一颗敬畏的心态去学习,认真对待写下的每一行代码,甚至每一个字符。收拾好自己的心态,向着编程的世界出发。第一步至关重要,关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路,并坚持走下去。

2.2 配置 Python 学习环境。选Python2 还是 Python3?入门时很多人都会纠结。二者只是程序不兼容,思想上并无大差别,语法变动也并不多。选择任何一个入手,都没有大影响。如果你仍然无法抉择,那请选择 Python3,毕竟这是未来的趋势。

编辑器该如何选?同样,推荐 pycharm 社区版,配置简单、功能强大、使用起来省时省心,对初学者友好,并且完全免费!其他编辑器如:notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推荐了。

操作环境?Python 支持现有所有主流操作平台,不管是 windows 还是 mac 还是 linux,都能很好的运行 Python。并且后两者都默认自带 Python 环境。

2.3 选择自学的书籍。我推荐的书的内容由浅入深,建议按照先后顺序阅读学习:

2.3.1《Python简明教程》。这是一本言简意赅的 Python 入门教程,简单直白,没有废话。就算没有基础,你也可以像读小说一样,花两天时间就可以读完。适合入门快速了解语法。

2.3.2 廖雪峰编写的《Python教程》。廖先生的教程涵盖了 Python 知识的方方面面,内容更加系统,有一定深度,有一定基础之后学习会有更多的收获。

2.4 学会安装包。Python中有很多扩展包,想要安装这些包可以采用两种方法:

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在网上找到的需要的包,下载下来。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解压缩该文件;

3)命令行工具cd切换到所要安装的包的目录,找到setup.py文件,然后输入python setup.py install

2.4.2 不用pip或easy_install,直接打开cmd,敲pip install rsa。

3 提升阶段需要恒心和耐力。

完成入门阶段的基础学习之后,常会陷入一个瓶颈期,通过看教程很难进一步提高编程水平。这时候,需要的是反复练习,大量的练习。可以从书上的例题、作业题开始写,再写小程序片段,然后写完整的项目。我们收集了一些练习题和网站。可根据自己阶段,选择适合的练习去做。建议最好挑选一两个系列重点完成,而不是浅尝辄止。

3.1 多做练习。推荐网站练习:

crossin编程教室实例:相对于编程教室基础练习着重于单一知识点,

编程实例训练对基础知识的融会贯通;

hackerrank:Python 部分难度循序渐进,符合学习曲线

实验楼:提升编程水平从做项目开始;

codewar:社区型编程练习网站,内容由易到难;

leetcode:为编程面试准备,对初学者稍难;

牛客网:提供 BAT 等大厂笔试题目;

codecombat:提供一边游戏一边编程;

projecteuler:纯粹的编程练习网站;

菜鸟教程100例:基于 py2 的基础练习;

3.2 遇到问题多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助于各大网站。推荐

stackoverflow:这是一个程序员的知识库;

v2ex:国内非常不错的编程社区,不仅仅是包含程序,也包含了程序员的生活;

segmentfault:一家以编程问答为主的网站;

CSDN、知乎、简书等

3.2.3 加入相关的QQ、微信群、百度知道。不懂的可以随时请教。

python中plt.post是什么函数

2018-05-04 11:11:36

122点赞

qiurisiyu2016

码龄7年

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matplotlib

1、plt.plot(x,y)

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) 

x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串 

format_string 由颜色字符,风格字符,和标记字符

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’) 

plt.show()

结果

**kwards: 

color 颜色 

linestyle 线条样式 

marker 标记风格 

markerfacecolor 标记颜色 

markersize 标记大小 等等 

plt.plot([5,4,3,2,1])   

plt.show()

结果

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

plt.show()

结果

plt.plot()参数设置

Property Value Type

alpha 控制透明度,0为完全透明,1为不透明

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 颜色设置

contains the hit testing function

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

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

dashes sequence of on/off ink in points

data 数据(np.array xdata, np.array ydata)

figure 画板对象a matplotlib.figure.Figure instance

label 图示

linestyle or ls 线型风格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]

linewidth or lw 宽度float value in points

lod [True False]

marker 数据点的设置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘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

确定x,y值,将其打印出来

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

y=2*x+1

plt.plot(x,y)

plt.show()

2、plt.figure()用来画图,自定义画布大小

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

plt.plot(x,y1)           #在变量fig1后进行plt.plot操作,图形将显示在fig1中

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

plt.plot(x,y2)           #在变量fig2后进行plt.plot操作,图形将显示在fig2中

plt.show()

plt.close()

结果

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()

结果:

3、plt.subplot(222)

将figure设置的画布大小分成几个部分,参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2,两行两列的4块区域,1表示选择图形输出的区域在第一块,图形输出区域参数必须在“行x列”范围                       ,此处必须在1和2之间选择——如果参数设置为subplot(111),则表示画布整个输出,不分割成小块区域,图形直接输出在整块画布上

plt.subplot(222) 

plt.plot(y,xx)    #在2x2画布中第二块区域输出图形

plt.show()

plt.subplot(223)  #在2x2画布中第三块区域输出图形

plt.plot(y,xx)

plt.subplot(224)  # 在在2x2画布中第四块区域输出图形

plt.plot(y,xx)

4、plt.xlim设置x轴或者y轴刻度范围

plt.xlim(0,1000)  #  设置x轴刻度范围,从0~1000         #lim为极限,范围

plt.ylim(0,20)   # 设置y轴刻度的范围,从0~20

5、plt.xticks():设置x轴刻度的表现方式

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))  # 设置x轴刻度

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

结果

6、ax2.set_title('xxx')设置标题,画图

#产生[1,2,3,...,9]的序列

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(221)

#设置标题

ax1.set_title('Scatter Plot1')

plt.xlabel('M')

plt.ylabel('N')

ax2 = fig.add_subplot(222)

ax2.set_title('Scatter Plot2clf')

#设置X轴标签

plt.xlabel('X')           #设置X/Y轴标签是在对应的figure后进行操作才对应到该figure

#设置Y轴标签

plt.ylabel('Y')

#画散点图

ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')          #可以看出画散点图是在对figure进行操作

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

#设置图标

plt.legend('show picture x1 ')

#显示所画的图

plt.show()

结果

7、plt.hist()绘制直方图(可以将高斯函数这些画出来)

绘图都可以调用matplotlib.pyplot库来进行,其中的hist函数可以直接绘制直方图

调用方式:

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

hist的参数非常多,但常用的就这六个,只有第一个是必须的,后面四个可选

arr: 需要计算直方图的一维数组

bins: 直方图的柱数,可选项,默认为10

normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0

facecolor: 直方图颜色

edgecolor: 直方图边框颜色

alpha: 透明度

histtype: 直方图类型,‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’

返回值 :

n: 直方图向量,是否归一化由参数normed设定

bins: 返回各个bin的区间范围

patches: 返回每个bin里面包含的数据,是一个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()

结果:

a:  [ 85. 720. 195.]         #每个柱子的值

b:  [-0.36109509 -0.1357318   0.08963149  0.31499478]   #每个柱的区间范围

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

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

使用注意:确定了figure就一定要确定象限,然后用scatter,或者不确定象限,直接使用plt.scatter

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

a=plt.subplot()            #默认为一个象限

# a=fig.add_subplot(222)

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

plt.show()

结果

x = np.arange(1,10)

y = x

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

plt.show()

结果

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()

结果

文章知识点与官方知识档案匹配

Python入门技能树基础语法函数

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对Python中plt的画图函数详解

今天小编就为大家分享一篇对Python中plt的画图函数详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

plt.plot()函数详解

plt.plot()函数详细介绍 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 参数 说明 x X轴数据,列表或数组,可选 y Y轴数据,列表或数组 format_string 控制曲线的格式字符串,可选 **kwargs 第二组或更多(x,y,format_string),可画多条曲线 format_string 由颜色字符、风格字符、标记字符组成 颜色字符 'b' 蓝色 'm' 洋红色 magenta 'g' 绿色 'y.

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1.画图(plt库)1.1 plt.figure(num=’’,figsize=(x, y),dpi= ,facecolor=’’,edgecolor=’’)num:表示整个图标的标题 figsize:表示尺寸 facecolor:表示1.2 plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)...

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最新发布 python plt 绘图详解(plt.版本)

python plt绘图详解

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python图像处理基础知识(plt库函数说明)

import matplotlib.pyplot as plt的一些基础用法,包括直方图

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plt.subplot() 函数解析_Ensoleile。的博客_plt.subplot

plt.subplot()函数用于直接制定划分方式和位置进行绘图。 函数原型 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs),一般我们只用到前三个参数,将整个绘图区域分成 nrows 行和 ncols 列,而 index 用于对子图进行编号。

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...中plt的画图函数_Ethan的博客的博客_python的plt函数

1、plt.legend plt.legend(loc=0)#显示图例的位置,自适应方式 说明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, ...

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plt.函数

1 plt.figure( ) 函数:创建画布 2 plt.plot(x, y, format_string, label="图例名"):绘制点和线, 并控制样式。 其中x是x轴数据,y是y轴数据,xy一般是列表和数组。format_string 是字符串的格式包括线条颜色、点类型、线类型三个部分。向参数label传入图例名,使用plt.legend( )创建图例。 2.1 画一条含x、y的线条 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y

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Python深度学习入门之plt画图工具基础使用(注释详细,超级简单)

Python自带的plt是深度学习最常用的库之一,在发表文章时必然得有图作为支撑,plt为深度学习必备技能之一。作为深度学习入门,只需要掌握一些基础画图操作即可,其他等要用到的时候看看函数API就行。 1 导入plt库(名字长,有点难记) import matplotlib.pyplot as plt 先随便画一个图,保存一下试试水: 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画图plt函数学习_dlut_yan的博客_python plt

figure()函数可以帮助我们同时处理生成多个图,而subplot()函数则用来实现,在一个大图中,出现多个小的子图。 处理哪个figure,则选择哪个figure,再进行画图。 参考博客 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(-1,1,0.1...

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python画图plt函数学习

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Python中plt绘图包的基本使用方法

其中,前两个输入参数表示x轴和y轴的坐标,plot函数将提供的坐标点连接,即成为要绘制的各式线型。常用的参数中,figsize需要一个元组值,表示空白画布的横纵坐标比;plt.xticks()和plt.yticks()函数用于设置坐标轴的步长和刻度。plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函数分别用于设置x坐标轴、y坐标轴和图标的标题信息。的数据处理时,发现了自己对plt的了解和使用的缺失,因此进行一定的基础用法的学习,方便之后自己的使用,而不需要频繁的查阅资料。...

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python-plt.xticks与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() 设置x或y轴对应显

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plt绘图总结

matplotlib绘图

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Python的数据科学函数包(三)——matplotlib(plt)

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python Plt学习

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plt.show()和plt.imshow()的区别

问题:plt.imshow()无法显示图像 解决方法:添加:plt.show(),即 plt.imshow(image) #image表示待处理的图像 plt.show() 原理:plt.imshow()函数负责对图像进行处理,并显示其格式,而plt.show()则是将plt.imshow()处理后的函数显示出来。 ...

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[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False#设置横纵坐标的名称以及对应字体格式font1 = {‘weight’ : ‘normal’,‘size’ : 15,...

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plt函数

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python 学习,需要有哪些基础呢?

1、有较强的逻辑思维能力

几乎所有编程语言的学习都离不开较强的逻辑思维能力,因为编程语言是人与计算机的对话,任何歧义和差错都会影响最终的运行效率。

2、有较强的数理专业背景

学习Python最理想的专业有数学、统计学、物理学、计算机科学等专业,因为Python语言所操作的对象很可能是大数据收集与分析,以及AI开发领域,有以上的学科背景会对今后的发展有很好的优势。

3、有丰富的运维经验

可能很多学计算机的同学在毕业之后从事了服务器、后台管理的运维工作,这既有优势、也有劣势。所谓优势就是有现成的成品摆在你面前,你在做运维的过程中会对产品开发理解更加充分,然而劣势就在于对自身的技术提高帮助可能比较有限。这时学Python,更在于从运维转开发,这也是对自己职业生涯的一种新规划。

4、从事Web全栈开发工作

以前开发web,Java是主角,但如今越来越多的web开发开始青睐于Python,究其原因其实也是因为网络数据量的日益庞大以及人工智能的普及,所以精通Python语言对于从事web全栈开发将有积极的影响。

现在学好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中自带的科学计算包Numpy、padas、matplotlib等,完成复杂的数据分析。

2 网络爬虫,利用python可以从网络上爬取任何格式的数据,比如文本数据、音频、视频数据、图片等。

## 标题 ##python爬取网络小说

3 词云图,利用python对语料集分词处理后,输出个性化词云图。

4 web开发,当然python之所以强大,是因为它的工程级开发,完全可以实现网站开发。

python就业前景

  学习python之后,想从事这方面的工作,行情怎么样呢?你可以去拉勾网、应届生求职网等各种招聘网站搜索python相关职业岗位,可以看到python的缺口不仅大,而且就业岗位类型多、待遇也不错。

python相关就业岗位:数据分析师、Web开发、量化交易分析、游戏开发者、自动化测试、网站后端程序员、人工智能、网络安全等。

看到这里有没有想学习python的冲动呢,如果你是新手,想学习python又苦于没有好的学习资源,那么小编给你提供一个免费获取30G的python学习资源包,关注我们实验室的微信公众号,回复“菜鸟起飞”,即刻免费获取资源!


网页标题:python运维内置函数 python运维管理系统
新闻来源:http://pwwzsj.com/article/dosgoco.html