Python 速效复习汇总

  • jieba库
    • 常用分词函数
      • 示例
  • 文件
    • 打开与关闭
    • 读和写相关方法
  • PIL 库
    • 一、 Image 类
      • 图像读取和创建
      • 常用属性
      • 序列图像操作方法
      • 图像转换和保存方法
      • 图像旋转和缩放
      • 图像像素和通道处理方法
    • 二、 ImageFilter类和 ImageEnhance类
  • 一二维数据的格式化和处理
    • 一二维数据存储格式
    • 一二维数据的表示和读写
  • JSON 库
    • 操作函数
  • pyinstaller库
    • 常用命令参数
  • 第三方库安装
    • 一、 pip工具安装
      • 安装
      • 更新
      • 卸载
      • 列出已安装第三方库
      • 查看指定库的详细信息
      • 下载但不安装
      • 联网查询库名或关键字
    • 二、 自定义安装
    • 三、 文件安装
    • 常用Python第三方库
  • Numpy库
    • 数组创建函数
    • 常用属性
    • 操作形态方法
    • 算数运算函数
    • 比较函数
    • 算术方法
  • matplotlib库
    • 绘图区函数
    • 读取和显示函数
    • 基础图表函数
    • 坐标轴设置函数
    • 标签设置函数
    • 区域填充函数

jieba库

  • jieba库是Python中一个重要的第三方中文分词函数库,可以通过 pip install 命令进行安装。

常用分词函数

示例

文件

  • 文件是一个存储在辅助存储器上的数据序列,可以包含任何数据内容

打开与关闭

  • Python中使用open函数打开一个文件,使用形式如下:
    <variable> = open(<filename>,<mode>)
  • mode 表示文件打开模式,文件的打开模式如下
  • Python中使用close()方法来关闭一个文件,使用形式如下:
    <variable>.close()

读和写相关方法


  • 字符串或字节流取决于文件打开模式,如果是文本模式打开,则返回字符串;否则返回字节流。对于写方法也是如此

PIL 库

  • PIL(Python Image Library)库是Python的第三方库,具有强大的图像处理能力。同样使用 pip install 命令安装。

  • PIL 库主要可以实现图像归档和图像处理两方面的功能需求:
    1) 图像归档:对图像进行批处理、生成图像预览、图像格式转换等
    2) 图像基本处理、像素处理、颜色处理

  • PIL 中有 21 个与图片相关的类,这些类可视为子库或模块,最常用的有Image、ImageFilter、ImageEnhance

一、 Image 类

  • 使用之前用语句将该类导入:
    from PIL import Image

图像读取和创建

常用属性

序列图像操作方法

  • 序列图像文件主要指GIF、FLI、FLC、TIFF等
.seek(frame) 方法:跳转并返回图像中的指定帧。
.tell() 方法:返回当前帧的序号。

图像转换和保存方法

.save(filename,format):将图像保存为filename文件名,format是图片格式
.convert(mode):使用不同参数,转换图像为新的模式
.thumbnail(size):创建图像的缩略图,size是缩略图尺寸的二元组

示例:

im = Image.open("img1069.jpg")im.thumbnail((576, 324))
im.save("test.jpg", "JPEG")

图像旋转和缩放

.resize(size):按size大小调整图像,生成副本
.rotate(angle):按angle角度旋转图像,生成副本

图像像素和通道处理方法

.point(func):根据函数func的功能对每个元素进行运算,返回图像副本
.split():提取RGB图像中的每个颜色通道,返回图像副本
.merge(mode,bands):合并通道,其中mode表示色彩,bands表示色彩通道
.blend(im1,im2,alpha):将两幅图片按照公式:im1*(1.0-alpha)+im2*alpha操作并生成新图像。

二、 ImageFilter类和 ImageEnhance类

  • 这两个类用于过滤图像和增强图像。同样使用前先导入
    from PIL import ImageFilter,ImageEnchance

一二维数据的格式化和处理

  • 数据组织分为一维数据、二维数据和高维数据。

  • 一维数据由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织,对应数学的数组和集合

  • 二维数据,也称表格数据,由关联关系构成,采用表格方式组织,对应数学中的矩阵

  • 高维数据由键值对类型的数据构成,采用对象方式组织,属于整合度更好的数据组织方式。HTML、XML、JSON等是高维数据的语法结构

  • 数据包括文件存储和程序使用两种状态。

一二维数据存储格式

  • 一维数据是最简单的数据组织类型,有多种存储格式,常采用特殊字符分隔,分隔方式如下:
    1) 用一个或多个空格分隔
    2) 用英文逗号分隔
    3) 用其他符号或符号组分隔

  • 分隔符的选取应当是数据中不会出现的字符。

  • 二维数据由多条一维数据构成,国际通用的一二维数据存储格式为:CSV(Comma-Separated Values,逗号分隔值),该格式的应用有如下基本规则:
    1) 纯文本格式,单一编码
    2) 以行为单位。开头不留空行,行之间不留空行
    3) 每行表示一个一维数据,多行表示二维数据
    4) 以英文逗号分隔每列数据,列数据为空也要保留逗号
    5) 对于表格数据,可以包含或不包含列名,包含列名时放置文件第一行

一二维数据的表示和读写

  • CSV文件的数据可以用二维列表来表示,示例如下:
fo = open(<filename>,’r’)
ls = []
for line in fo:line = line.replace(“\n”, “”)ls.append(line.splite(“,”)
print(ls)
fo.close()# 单行数据添加可用如下语句:
ls=[……]
fo.write(“,”.join(ls)+ “\n”)
fo.close()#多行数据时:
for row in ls:<filename>.write(“,”.join(row)+”\n”)

JSON 库

  • JSON格式可以对高维数据进行表达和存储。

  • JSON(JavaScript Object Notation)表达键值对的基本格式如下:
    “key” : “value”

  • 当多个键值对放在一起时,JSON有如下规定:
    1) 数据保存在键值对中
    2) 键值对之间用英文逗号分隔
    3) 大括号用于保存键值对数据组成的对象
    4) 方括号用于保存键值对数据组成的数组

  • json 库是Python处理JSON格式文件的标准库,使用之前import进来便可。
    json库包含两个过程:编码(encoding)和解码(decoding)。编码是Python数据类型转换为JSON格式的过程,解码是JSON格式解析称Python数据类型的过程

操作函数

  • CSV2JSON示例
import jsondef csv2json():fr = open("price2020.csv", "r", encoding="UTF-8")ls = []for line in fr:line = line.replace("\n", "")ls.append(line.split(','))fr.close()fw = open("price2020.json", "w", encoding="UTF-8")for i in range(1, len(ls)):ls[i] = dict(zip(ls[0], ls[i]))json.dump(ls[1:], fw, sort_keys=True, indent=4, ensure_ascii=False)fw.close()if __name__ == "__main__":
csv2json()
  • JSON格式转CSV
def json2csv():fr = open("price2020.json", "r", encoding="UTF-8")ls = json.load(fr)data = [list(ls[0].keys())]for item in ls:data.append(list(item.values()))fr.close()fw = open("testJson2Csv.csv", "w", encoding="UTF-8")for item in data:fw.write(",".join(item) + "\n")
fw.close()
  • 程序设计要采用自顶向下的设计方法,采用自底向上的执行方法

pyinstaller库

  • pyinstaller库,是一个将Python语言脚本打包成可执行文件的第三方库,可用于Windows、Linux、MacOS X等操作系统

常用命令参数

第三方库安装

  • Python安装第三方库有以下方式,

一、 pip工具安装

  • pip是Python官方提供并维护的在线第三方库安装工具。
  • pip 支持安装、下载、卸载、列表、查看、查找等一系列安装和维护子命令。

安装

pip install <package name>

更新

pip install -U <package name>

卸载

pip uninstall <package name>

列出已安装第三方库

pip list

查看指定库的详细信息

pip show <package name>

下载但不安装

pip download <package name>

联网查询库名或关键字

pip search <package name or key word>

二、 自定义安装

  • 指按照第三方库提供的步骤和方式进行安装,一般适用于pip中尚无登记或安装失败的库。

三、 文件安装

  • 指到:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
  • 下载.whl文件到本地主机上后,再用pip install 命令来安装

常用Python第三方库

Numpy库

  • numpy 库处理的最基础数据类型是由同种元素构成的多维数组(ndarray)。
    使用之前用如下语句导入numpy库:
    import numpy as np

数组创建函数

常用属性

操作形态方法

算数运算函数

比较函数

算术方法

matplotlib库

  • 最常用的其子库:pyplot,引用如下:
    import matplotlib.pyplot as plt

  • 用语句:
    import matplotlib
    matplotlib.rcParams[‘font.family’]=’字体名’

  • 可以修改字体。

绘图区函数

读取和显示函数

基础图表函数

坐标轴设置函数

标签设置函数

区域填充函数


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