python简单使用

Python是动态的，面向对象的脚本语言，最初主要用在自动化脚本的编写，而如今随着Python语言的发展，也逐渐被用在开发中大型项目。越来越多的程序员开始使用该语言，说明它有着无与伦比的优势，下面就用两个简单的例子来体会一下Python的精妙之处：

1，利用Python编写简单的程序来计算pi

 1 from random import random  //导入随机函数库
 2 Area=1000*1000　　　　　　　　//设置随机区域
 3 hits=0　　　　　　　　　　　　　//初始化计数值
 4 for i in range(1,Area+1):  //蒙特卡洛算法
 5         x,y=random(),random()
 6         dist=pow(x**2+y**2,0.5)
 7         if dist<=1.0:
 8                 hits=hits+1
 9 pi=4*(hits/Area)
10 print("圆周率值：{}".format(pi))

　　从上述例子我们大致观察容易看出：变量不必定义可以直接使用，这极大方便了程序的编写，尽可能避免了数据的溢出。另一个就是输出格式简单、固定。更深刻的感悟可以通过深入学习

2，利用Python来进行二维数据可视化

from cycler import cycler
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt# Define a list of markevery cases and color cases to plot
cases = [None,8,(30, 8),[16, 24, 30],[0, -1],slice(100, 200, 3),0.1,0.3,1.5,(0.0, 0.1),(0.45, 0.1)]colors = ['#1f77b4','#ff7f0e','#2ca02c','#d62728','#9467bd','#8c564b','#e377c2','#7f7f7f','#bcbd22','#17becf','#1a55FF']# Configure rcParams axes.prop_cycle to simultaneously cycle cases and colors.
mpl.rcParams['axes.prop_cycle'] = cycler(markevery=cases, color=colors)# Create data points and offsets
x = np.linspace(0, 2 * np.pi)
offsets = np.linspace(0, 2 * np.pi, 11, endpoint=False)
yy = np.transpose([np.sin(x + phi) for phi in offsets])# Set the plot curve with markers and a title
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.6, 0.75])for i in range(len(cases)):ax.plot(yy[:, i], marker='o', label=str(cases[i]))ax.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', borderaxespad=0.)plt.title('Support for axes.prop_cycle cycler with markevery')plt.show()

从这个例子中我们不难发现Python 第三方库的强大优势，总而言之python是优秀的脚本语言，适合于快速编写中小型程序代码，这就是我学习该门语言的主要目的。

转载于:https://www.cnblogs.com/xv-student/p/10016441.html

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