python学不会怎么办_学Python很久都学不会，技术大牛教你打开它的正确方式

当下，数字化时代已来临，借着人工智能的东风，Python在编程语言排行中的地位也不断攀升。简洁易于上手的语法和丰富的扩展，让它在教育培训、金融、财务、营销等领域都有一席之地。

学Python已成为当下年轻人读懂计算机加快工作效率的一种方式，但是最终取得真经的人少之又少。Python到底可以帮助你实现什么样的操作应用？今天让我们看看开课吧的优秀学员威小明是如何在学业中使用Python爬取数据的。

01优秀学员介绍

威小明，来自某Top2大学的理科研究生，为处理繁多的实验数据踏上了学习Python之路，成功将用于数据处理的工作时间从几小时压缩到了几分钟。他的新座右铭：当你课余时间不知道学什么的时候，去学学编程，总没错！

02PYTHON挑战赛参赛作品

作为化学专业研究生的我，出于专业目的与兴趣开始学习Python。虽然刚学完爬虫，但因专业需求，提前学了一些Python数据处理的内容，进行专业实验数据的批量处理与作图。

不得不说Python是真的强大，原本在实验室中作图一般用origin，但因为获得的源数据是保存为.txt模式上百个文件。按照原来的方法需要挨个文件打开复制粘贴到origin中（这一步可能就得需要至少一个小时，还涉及.txt文件中的无用抬头信息的删除以及表格信息按照空格分隔等），再进行作图处理时对电脑配置也有要求。作图时由于涉及三维数据，需要先转化为矩阵（以前软件在这一步会经常卡死），并对参数进行非常复杂的调整，难以操作（以前处理该数据时几乎要花费半天到一整天的时间）。

但用Python之后，可以用相当简易的代码实现从上百个.txt文件中自动提取数据生成excel文档，并进行扣除基线，最后生成图像的过程。之后再遇到类似的数据需要处理时，可以直接运行程序，仅需几分钟便能解决，实在是太方便了。目前本人受此启发还制作了其它批量数据处理模板。

在化学专业锂离子电池研究相关内容上，Python也展现了它的强大之处。锂离子电池是利用锂离子在正负两极之间的转移工作的电池，我的研究是针对某锂离子电池正极材料在循环前两圈（即充电-用完电如此循环2次）过程中的结构变化做出的研究。

采用的方法是X射线衍射（简称XRD，可以给出正极材料微观结构相关的信息，正常的XRD图横轴为2倍衍射角，纵轴为衍射强度），在循环过程中进行该测试可以获得不同时间点的XRD图谱，从而得知材料的微观结构在该过程中是如何变化的。要作出的图像为时间变化过程中的XRD叠加图，横轴为2倍衍射角，纵轴为充放电时间，采用颜色映射衍射强度（成为原位XRD图谱，图像类型为matplotlib中的contour图，即热力图）。

下面将贴出这几天针对该项目所写的代码相关的说明。该程序代码分为三个部分：

1.从特定.txt文件中提取表格数据保存至excel；

2.用origin针对第0分钟的XRD数据画图提取基线复制粘贴至excel（经查阅资料，这一步如果用python将涉及机器学习的内容，门槛稍高故借用origin提取基线。很简单，仅需几分钟便能解决，不会引入太多额外工作量），将1中生成的excel中的每列数据扣除基线保存至新的excel；

3.使用pandas库及matplotlib库将2中生成的excel数据转化为横轴为角度，纵轴为时间，颜色映射强度的热力图像（原位XRD图）。

接下来将具体讲述：

从特定.txt文件中提取表格数据保存至excel：

1.进行测试后得到的源数据为如下的数十上百个.txt文件，每个.txt文件前半部分为测试参数（作图不需要），后半部分才是我们需要的数据（列与列之间利用空格隔开，第一列为2倍衍射角，第二列为衍射强度）。

程序思路是按文件遍历文件夹，将文件打开后按行遍历，当行数据中包含‘*’或‘#’时，执行下一循环，否则将数据按空格分隔为长度为2的list，加入info[]二维list中，使用pandas库写入excel进行保存。提取数据的python代码见step1_txt_to_excel.py。

运行程序后自动保存的excel如下（见文件夹中的results_p_LCO.xlsx），行索引为2倍衍射角，列索引为时间：

2. 用origin针对第0分钟的XRD数据画图提取基线复制粘贴至excel，将1中生成的excel中的每列数据扣除基线保存至新的excel：

Origin提取得到的基线数据作为一列数据保存在1中生成的excel的sheet2中，现需要将sheet1中的每一列数据减去sheet2的基线数据，并保存为新的excel文件。采用python代码相当简单，见step2_minus_baseline.py，生成的新excel见results_p_LCO_process.xlsx。

3. 使用pandas库及matplotlib库将2中生成的excel数据转化为横轴为角度，纵轴为时间，颜色映射强度的热力图像（原位XRD图），该代码推荐在jupyter notebook中运行，代码见step3_generate_plot.ipynb.

运行程序后获得的原位XRD谱图（热力图）如下（p-LCO-insitu-XRD.png）：

根据颜色变化及峰位置变化便能获得正极结构变化的相关信息。

如果要改变源数据重新绘制图表，只需要修改每个程序中的文件地址及少量参数；若要做成其他类型图像也只需修改第三步中的contourf方法类型及参数即可。再也不用重头复制粘贴处理上大半天了，麻麻也不用担心电脑死机了。

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