python project_GitHub - DeqianBai/Python-Project: A series of python projects
Python-Project
A series of python projects,持续更新。。。
此仓库中放置的一系列的python小项目,均是我本人亲自敲过的,有的来自书本,有的来自网络搜集,敲这些项目是为了提高自己的编程能力以及对python的掌握。
“世事洞明皆学问,人情练达即文章”,熟能生巧,勤能补拙,加油
1. 数据可视化
在这个项目中你将学到:
如何生成数据集以及如何对其进行可视化;
如何使用matplotlib创建简单的图表,以及如何使用散点图来探索随机漫步过程;
如何使用Pygal来创建直方图,以及如何使用直方图来探索同时掷两个面数不同的骰子的结果
2. 下载数据
在这个项目中你将学到:
如何使用网上的数据集;
如何处理CSV和JSON文件,以及如何提取你感兴趣的数据;
如何使用matplotlib来处理以往的天气数据,包括如何使用模块 datetime ,以及如何在同一个图表中绘制多个数据系列;
如何使用Pygal绘制呈现各国数据的世界地图,以及如何设置Pygal地图和图表的样式。
如何使用模块json来访问以JSON格式存储的交易收盘价数据,并使用Pygal绘制图形以探索价格变化的周期性,以及如何将Pygal图形组合成数据仪表盘
有了使用CSV和JSON文件的经验后,你将能够处理几乎任何要分析的数据。大多数在线数
据集都可以以这两种格式中的一种或两种下载。学习使用这两种格式为学习使用其他格式的数据
做好了准备。
3. 使用API
在这个项目中,你将学到:
如何使用API来编写独立的程序,它们自动采集所需的数据并对其进行可视化;
如何在图表中添加可单击的链接
在图表中添加添加自定义工具提示
使用GitHub API来探索GitHub上星级最高的Python项目;
如何使用requests包来自动执行GitHub API调用,以及如何处理调用的结果
4. 解析iTunes播放列表
目标是找到音乐收藏中重复的乐曲,确定播放列表之间共同的音轨,绘制音轨时长的分布图,以及歌曲评分和时长之间的关系图。
学习到的内容有:
XML和属性列表(p-list)文件:
Python 列表和字典
使用Python 的set duix
直方图和散点图
创建和保存数据文件
5.万花尺
使用Python来创建动画,就像万花尺一样绘制曲线,我们的spiro.py程序将用Python和参数方程来描述程序的万花尺齿轮的运动,并绘制曲线——螺旋线,我们可以将完成的画图保存为PNG图像文件,并用命令行选项来指定参数或者生成随机曲线。学习到的内容有:
使用Turtle模块创建图形
使用参数方程
利用数学方程来生成曲线
用线段来画曲线
用定时器来生成图像动画
将图形保存为图像文件
6. Conway 生命游戏
这个项目将创建一个 N×N 的细胞网格,通过应用 Conway 生命游戏的规则,模拟系统随时间的演进。你将显示每个时间段的游戏状态,并提供一些方式将输出保存到文件。你会设置系统的初始状态,要么是随机分布,要么是预先设计的图案。该模拟由以下几部分组成:
在一维或两维空间中定义的属性;
在模拟中的每一步,改变这种属性的数学规则;
随着系统的演进,显示或记录系统状态的方式。
在 Conway 生命游戏中的细胞可以处于 ON 或 OFF 状态。游戏从一个初始状态开始,其中每个细胞分配一个状态,数学规则决定其状态如何随时间而改变。Conway生命游戏中令人惊奇的是,只有 4 个简单的规则,系统演进会产生行为极其复杂的图案,仿佛它们是活的。图案包括“滑翔机”,即在网格上滑动,“眨眼”,即闪烁ON 和 OFF,甚至还有复制图案
该项目包含的一些主要概念:
利用 matplotlib imshow 来展示数据的二维网格;
利用 matplotlib 生成动画;
使用 numpy 数组;
将%运算符用于边界条件;
设置值的随机分布。
7. 类鸟群:仿真鸟群
本项目将利用 Reynolds 的 3 个规则,创建一个类鸟群,模拟 N 只鸟的群体行为,并画出随着时间的推移,它们的位置和运动方向。我们还会提供一个方法,向鸟群中添加一只鸟,以及一种驱散效果,可以用于研究群体的局部干扰效果。
模拟类鸟群的三大核心规则如下:
分离:保持类鸟个体之间的最小距离;
列队:让每个类鸟个体指向其局部同伴的平均移动方向;
内聚:让每个类鸟个体朝其局部同伴的质量中心移动
对于群体中的所有类鸟个体,做以下几件事:
应用三大核心规则;
应用所有附加规则;
应用所有边界条件。
更新类鸟个体的位置和速度。
绘制新的位置和速度。
通过本项目,你将了解到
如何使用 numpy 数组,如何使用显式循环,以及用整个数组上的 numpy
方法来提高计算速度。
利用 scipy.spatial 模块来执行快速和方便的距离计算,实现了一个 matplotlib 技巧,利用两个记号来表示个体的位置和方向。
最后,增加了UI 交互,可以按下鼠标按钮来改变 matplotlib 的绘图
8. 三维立体画
本项目将用 Python 创建一张三维立体画。下面是本项目涉及的一些概念:
• 线性间距和深度知觉;
• 深度图;
• 用 Pillow 创建和编辑图像;
• 用 Pillow 绘制图像。
该项目的代码将遵循以下步骤:
读入深度图;
读入一幅平铺图像或创建一个“随机点”平铺图像;
通过重复平铺图像创建一幅新图像。该图像的尺寸与深度图一致;
对新图像中的每个像素,根据该像素相关联的深度值,将它按比例地向
右移;
将三维立体画写入一个文件。
9. 3D,2D 动画
使用python,matplotlib.pyplot和animation.artistanimation在一个图中组合两个2D动画
使用python,matplotlib.pyplot和animation.timedanimation在一个图中组合两个2D动画
使用python,matplotlib.pyplot和animation.artistanimation在一个图中组合一个3D和两个2D动画
使用python,matplotlib.pyplot和animation.timedanimation在一个图中组合一个3D和两个2D动画
python project_GitHub - DeqianBai/Python-Project: A series of python projects相关推荐
- Python:Pandas之变长字典Series
Python:Pandas之变长字典Series http://wap.sciencenet.cn/blog-3031432-1067409.html?mobile=1
- 利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍 一、pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主
利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍 一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目 ...
- pycharm之no python interpreter configured for project的解决办法
今天由于重装了系统,所以必须得重新配置一些软件,在打开pycharm运行程序时显示"no python interpreter configured for project"提示. ...
- 微软python视频教程中文-【译】微软的Python入门教程(一)
Getting started with Python(Python入门) Overview 概述 The series of videos on Channel 9 is designed to h ...
- python安装在什么系统下最好-学python语言用什么软件比较好?需要安装哪些软件?...
Python开发软件可根据其用途不同分为两种,一种是Python代码编辑器,一种是Python集成开发工具,两者的配合使用可以极大的提高Python开发人员的编程效率,以下是常用的几款Python代码 ...
- 安装完python需要再安装编辑器-最好用的Python编辑器——Pycharm之安装与设置
跟着我的进度爬行的同学,也应该已经进入到了第七章,第七章的Python代码涉及到等待用户输入的函数input(),群里的Python大大给我们推荐了在线编辑器的链接,结果现在代码涉及到等待用户输入的函 ...
- python代码大全下载-大神整理的python资源大全
* Python号星际旅行船 著名Python社区,代码.文档.高人这里都有. * faqts.com的Python程序设计知识数据库 Python程序设计知识库,都是与Python有关的程序设计问题 ...
- Python之路【第八篇】:Python模块
阅读目录 一.模块和包 模块(module)的概念: 在计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码会越来越长,越来越不容易维护. 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到 ...
- 怎么学python知乎_你是怎么学习Python的 ?
大家不要看到这个文章的题目,就认为这是一篇广告软文.然而并不是,因为我看到了很多同行都被大数据.人工智能的热潮吸引了,开始纷纷学习python.这是好事,但看到了好多人都走了不少弯路,浪费了时间.于是 ...
最新文章
- 在Linux server上建立NAS文件服务器
- Stella Forum v2 线上版开发总结
- 056_Connect or Sync to your Salesforce database by using an external database
- go语言socket通信初试
- linux tar打包、压缩、解压到指定目录
- Integration testing
- Vue子组件与父组件之间的通信
- 如何将BeanDefinition注册到IoC容器?
- 515Nod 1126 求递推序列的第n项【矩阵快速幂】
- python创意编程是什么_Python趣味创意编程
- Apache Flink Time Window 深度解析
- 嵌入式linux字体库,嵌入式 初探freetype字体库
- EDA技术及应用实验2 or2a程序
- 全新的SharePoint 2019
- Elasticsearch系列:番外篇-Fielddata
- 基于安卓Android平台的数独游戏的开发
- PMP之工作绩效数据、信息和报告的区别
- 【数学】 隐函数求导法则
- 什么是 Scrum 中的 Timeboxing?
- Hive基础之创建数据库
热门文章
- fftw_plan_dft_2d优化
- VS项目中引入dll的方法
- 【7】青龙面板系列教程之任务消息定时推送
- 【1】青龙面板入门系列教程之服务器的选择及初始化
- mysql 环形复制_mysql复制(Replication)
- @RequestMapping参数详解
- 矩阵迹的性质_“拨开迷雾”,如何判定矩阵相似?
- vue防抖和节流是什么_防抖和节流为什么重要!!!
- git cherry-pick 把提交到A分支的部分commit 再提交到B分支上
- ipcs ipcrm命令