教程包括 62 个基础样例，12 个核心样例，26 个习惯用法。如果觉得还不错，欢迎转发、留言或在看。

一、  Python 基础 62 例

1  十转二

将十进制转换为二进制：

>>>bin(10)

'0b1010'

2 十转八

十进制转换为八进制：>>>oct(9)

'0o11'

3 十转十六

十进制转换为十六进制：

>>>hex(15)

'0xf'

4  字符串转字节

字符串转换为字节类型>>>s = 'apple'

>>>bytes(s,encoding='utf-8')

b'apple'

5 转为字符串

字符类型、数值型等转换为字符串类型

>>>i = 100

>>>str(i)

'100'

6 十转ASCII

十进制整数对应的 ASCII 字符>>>chr(65)

'A'

7 ASCII转十

ASCII字符对应的十进制数

>>>ord('A')

65

8 转为字典

创建数据字典的几种方法>>>dict()

{}

>>>dict(a='a',b='b')

{'a': 'a', 'b': 'b'}

>>>dict(zip(['a','b'],[1,2]))

{'a': 1, 'b': 2}

>>>dict([('a',1),('b',2)])

{'a': 1, 'b': 2}

9 转为浮点类型

整数或数值型字符串转换为浮点数

>>>float(3)

3.0

如果不能转化为浮点数，则会报ValueError:>>>float('a')

Traceback (most recent call last):

File '', line 1, in

float('a')

ValueError: could not convert string to float: 'a'

10  转为整型

int(x, base =10)

x 可能为字符串或数值，将 x 转换为整数。

如果参数是字符串，那么它可能包含符号和小数点。如果超出普通整数的表示范围，一个长整数被返回。

>>>int('12',16)

18

11  转为集合

返回一个 set 对象，集合内不允许有重复元素：>>>a = [1,4,2,3,1]

>>>set(a)

{1, 2, 3, 4}

12 转为切片

class slice(start, stop[, step])

返回一个由 range(start, stop, step) 指定索引集的 slice 对象，代码可读性变好。

>>>a = [1,4,2,3,1]

>>>my_slice = slice(0,5,2)

>>>a[my_slice]

[1, 2, 1]

13 转元组

tuple() 将对象转为一个不可变的序列类型>>>a=[1,3,5]

>>>a.append(7)

>>>a

[1, 3, 5, 7]

#禁止a增删元素，只需转为元组

>>>t=tuple(a)

>>>t

(1, 3, 5, 7)

14 转冻结集合

创建不可修改的集合：

>>>a = frozenset([1,1,3,2,3])

>>>a # a 无 pop,append,insert等方法

frozenset({1, 2, 3})

15 商和余数

分别取商和余数>>>divmod(10,3)

(3, 1)

16 幂和余同时做

pow 三个参数都给出表示先幂运算再取余：

>>>pow(3, 2, 4)

1

17 四舍五入

四舍五入，ndigits代表小数点后保留几位：>>>round(10.045, 2)

10.04

>>>round(10.046, 2)

10.05

18 查看变量所占字节数

>>>import sys

>>>a = {'a':1,'b':2.0}

>>>sys.getsizeof(a) # 变量占用字节数

240

19 门牌号

返回对象的内存地址>>>class Student():

def __init__(self,id,name):

self.id = id

self.name = name

>>>xiaoming = Student('001','xiaoming')

>>>id(xiaoming)

2281930739080

20 排序函数

排序：

>>>a = [1,4,2,3,1]

#降序

>>>sorted(a,reverse=True)

[4, 3, 2, 1, 1]

>>>a = [{'name':'xiaoming','age':18,'gender':'male'},

{'name':'xiaohong','age':20,'gender':'female'}]

#按 age升序

>>>sorted(a,key=lambda x: x['age'],reverse=False)

[{'name': 'xiaoming', 'age': 18, 'gender': 'male'},

{'name': 'xiaohong', 'age': 20, 'gender': 'female'}]

21 求和函数

求和：>>>a = [1,4,2,3,1]

>>>sum(a)

11

#求和初始值为1

>>>sum(a,1)

12

22 计算表达式

计算字符串型表达式的值

>>>s = '1 + 3 +5'

>>>eval(s)

9

>>>eval('[1,3,5]*3')

[1, 3, 5, 1, 3, 5, 1, 3, 5]

23 真假>>>bool(0)

False

>>>bool(False)

False

>>>bool(None)

False

>>>bool([])

False

>>>bool([False])

True

>>>bool([0,0,0])

True

24 都为真

如果可迭代对象的所有元素都为真，那么返回 True，否则返回False

#有0，所以不是所有元素都为真

>>>all([1,0,3,6])

False#所有元素都为真

>>>all([1,2,3])

True

25 至少一个为真

接受一个可迭代对象，如果可迭代对象里至少有一个元素为真，那么返回True，否则返回False

# 没有一个元素为真

>>>any([0,0,0,[]])

False# 至少一个元素为真

>>>any([0,0,1])

True

26 获取用户输入

获取用户输入内容

>>>input()

I'm typing

'I'm typing '

27 print 用法>>>lst = [1,3,5]

# f 打印

>>>print(f'lst: {lst}')

lst: [1, 3, 5]

# format 打印

>>>print('lst:{}'.format(lst))

lst:[1, 3, 5]

28 字符串格式化

格式化字符串常见用法

>>>print('i am {0},age {1}'.format('tom',18))

i am tom,age 18

>>>print('{:.2f}'.format(3.1415926)) # 保留小数点后两位

3.14

>>>print('{:+.2f}'.format(-1)) # 带符号保留小数点后两位

-1.00

>>>print('{:.0f}'.format(2.718)) # 不带小数位

3

>>>print('{:0>3d}'.format(5)) # 整数补零，填充左边, 宽度为3

005

>>>print('{:,}'.format(10241024)) # 以逗号分隔的数字格式

10,241,024

>>>print('{:.2%}'.format(0.718)) # 百分比格式

71.80%

>>>print('{:.2e}'.format(10241024)) # 指数记法

1.02e+07

29 返回对象哈希值

返回对象的哈希值。值得注意，自定义的实例都可哈希：>>>class Student():

def __init__(self,id,name):

self.id = id

self.name = name

>>>xiaoming = Student('001','xiaoming')

>>>hash(xiaoming)

-9223371894234104688

list, dict, set等可变对象都不可哈希(unhashable)：

>>>hash([1,3,5])

Traceback (most recent call last):

File '', line 1, in

hash([1,3,5])

TypeError: unhashable type: 'list'

30 打开文件

返回文件对象>>>import os

>>>os.chdir('D:/source/dataset')

>>>os.listdir()

['drinksbycountry.csv', 'IMDB-Movie-Data.csv', 'movietweetings',

'titanic_eda_data.csv', 'titanic_train_data.csv']

>>>o = open('drinksbycountry.csv',mode='r',encoding='utf-8')

>>>o.read()

'country,beer_servings,spirit_servings,wine_servings,total_litres_of_pur

e_alcohol,continent\nAfghanistan,0,0,0,0.0,Asia\nAlbania,89,132,54,4.9,'

mode 取值表：字符意义'r'读取(默认)

'w'写入，并先截断文件

'x'排它性创建，如果文件已存在则失败

'a'写入，如果文件存在则在末尾追加

'b'二进制模式

't'文本模式(默认)

'+'打开用于更新(读取与写入)

31 查看对象类型

class type(name, bases, dict)

传入参数，返回 object 类型：

>>>type({4,6,1})

>>> type({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]})

>>> class Student():

def __init__(self,id,name):

self.id = id

self.name = name

>>>type(Student('1','xiaoming'))

32  两种创建属性方法

返回 property 属性，典型的用法：>>>class C:

def __init__(self):

self._x = None

def getx(self):

return self._x

def setx(self, value):

self._x = value

def delx(self):

del self._x

# 使用property类创建 property 属性

x = property(getx, setx, delx, 'I'm the 'x' property.')

使用 C 类：

>>>C().x=1

>>>c=C()

# 属性x赋值

>>>c.x=1

# 拿值

>>>c.getx()

1

# 删除属性x

>>>c.delx()

# 再拿报错

>>>c.getx()

Traceback (most recent call last):

File '', line 1, in

c.getx()

File '', line 5, in getx

return self._x

AttributeError: 'C' object has no attribute '_x'

# 再属性赋值

>>>c.x=1

>>>c.setx(1)

>>>c.getx()

1

使用@property装饰器，实现与上完全一样的效果：class C:

def __init__(self):

self._x = None

@property

def x(self):

return self._x

@x.setter

def x(self, value):

self._x = value

@x.deleter

def x(self):

del self._x

33 是否可调用

判断对象是否可被调用，能被调用的对象是一个callable 对象。

>>>callable(str)

True

>>>callable(int)

True

Student 对象实例目前不可调用：>>>class Student():

def __init__(self,id,name):

self.id = id

self.name = name

>>>xiaoming = Student(id='1',name='xiaoming')

>>>callable(xiaoming)

False

如果 xiaoming能被调用 , 需要重写Student类的__call__方法：

>>>class Student():

def __init__(self,id,name):

self.id = id

self.name = name

此时调用 xiaoming():>>>xiaoming = Student('001','xiaoming')

>>>xiaoming()

I can be called

my name is xiaoming

34 动态删除属性

删除对象的属性

>>>class Student():

def __init__(self,id,name):

self.id = id

self.name = name

>>>xiaoming = Student('001','xiaoming')

>>>delattr(xiaoming,'id')

>>>hasattr(xiaoming,'id')

False

35 动态获取对象属性

获取对象的属性>>>class Student():

def __init__(self,id,name):

self.id = id

self.name = name

>>>xiaoming = Student('001','xiaoming')

>>>getattr(xiaoming,'name') # 获取name的属性值

'xiaoming'

36 对象是否有某个属性

>>>class Student():

def __init__(self,id,name):

self.id = id

self.name = name

>>>xiaoming = Student('001','xiaoming')

>>>getattr(xiaoming,'name')# 判断 xiaoming有无 name属性

'xiaoming'

>>>hasattr(xiaoming,'name')

True

>>>hasattr(xiaoming,'address')

False

37 isinstance

判断object是否为classinfo的实例，是返回true>>>class Student():

def __init__(self,id,name):

self.id = id

self.name = name

>>>xiaoming = Student('001','xiaoming')

>>>isinstance(xiaoming,Student)

True

38 父子关系鉴定

>>>class Student():

def __init__(self,id,name):

self.id = id

self.name = name

>>>class Undergraduate(Student):

pass

# 判断 Undergraduate 类是否为 Student 的子类

>>>issubclass(Undergraduate,Student)

True

第二个参数可为元组：>>>issubclass(int,(int,float))

True

39 所有对象之根

object 是所有类的基类

>>>isinstance(1,object)

True

>>>isinstance([],object)

True

40 一键查看对象所有方法

不带参数时返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时返回参数的属性，方法列表。>>>class Student():

def __init__(self,id,name):

self.id = id

self.name = name

>>>xiaoming = Student('001','xiaoming')

>>>dir(xiaoming)

['__call__', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'id', 'name']

41 枚举对象

Python 的枚举对象

>>>s = ['a','b','c']

>>>for i,v in enumerate(s):

print(i,v)

0 a

1 b

2 c

42 创建迭代器>>>class TestIter():

def __init__(self,lst):

self.lst = lst

# 重写可迭代协议__iter__

def __iter__(self):

print('__iter__ is called')

return iter(self.lst)

迭代 TestIter 类：

>>>t = TestIter()

>>>t = TestIter([1,3,5,7,9])

>>>for e in t:

print(e)

__iter__ is called

1

3

5

7

9

43 创建range迭代器range(stop)

range(start, stop[,step])

生成一个不可变序列的迭代器：>>>t = range(11)

>>>t = range(0,11,2)

>>>for e in t:

print(e)

0

2

4

6

8

10

44 反向

>>>rev = reversed([1,4,2,3,1])

>>>for i in rev:

print(i)

1

3

2

4

1

45 打包

聚合各个可迭代对象的迭代器：>>>x = [3,2,1]

>>>y = [4,5,6]

>>>list(zip(y,x))

[(4, 3), (5, 2), (6, 1)]

>>>for i,j in zip(y,x):

print(i,j)

4 3

5 2

6 1

46 过滤器

函数通过 lambda 表达式设定过滤条件，保留 lambda 表达式为True的元素：

>>>fil = filter(lambda x: x>10,[1,11,2,45,7,6,13])

>>>for e in fil:

print(e)

11

45

13

47 链式比较>>>i = 3

>>>1

False

>>>1

True

48  链式操作

>>>from operator import (add, sub)

>>>def add_or_sub(a, b, oper):

return (add if oper == '+' else sub)(a, b)

>>>add_or_sub(1, 2, '-')

-1

49 split 分割**>>>'i love python'.split(' ')

['i', 'love', 'python']

50 replace 替换

>>>'i\tlove\tpython'.replace('\t',',')

'i,love,python'

51 反转字符串>>>st='python'

>>>''.join(reversed(st))

'nohtyp'

52 使用time模块打印当前时间

# 导入time模块

>>>import time

# 打印当前时间，返回浮点数

>>>seconds = time.time()

>>>seconds

1588858156.6146255

53 浮点数转时间结构体# 浮点数转时间结构体

>>>local_time = time.localtime(seconds)

>>>local_time

time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=5, tm_mday=7, tm_hour=21, tm_min=29, tm_sec=16, tm_wday=3, tm_yday=128, tm_isdst=0)tm_year: 年

tm_mon: 月

tm_mday: 日

tm_hour: 小时

tm_min：分

tm_sec: 分

tm_sec: 秒

tm_wday: 一周中索引([0,6], 周一的索引:0)

tm_yday: 一年中索引([1,366])

tm_isdst: 1 if summer time is in effect, 0 if not, and -1 if unknown

54 时间结构体转时间字符串

# 时间结构体转时间字符串

>>>str_time = time.asctime(local_time)

>>>str_time

'Thu May  7 21:29:16 2020'

55 时间结构体转指定格式时间字符串# 时间结构体转指定格式的时间字符串

>>>format_time = time.strftime('%Y.%m.%d %H:%M:%S',local_time)

>>>format_time

'2020.05.07 21:29:16'

56 时间字符串转时间结构体

# 时间字符串转时间结构体

>>>time.strptime(format_time,'%Y.%m.%d %H:%M:%S')

time.struct_time(tm_year=2020, tm_mon=5, tm_mday=7, tm_hour=21, tm_min=29, tm_sec=16, tm_wday=3, tm_yday=128, tm_isdst=-1)

57 年的日历图>>>import calendar

>>>from datetime import date

>>>mydate=date.today()

>>>calendar.calendar(2020)

结果：

2020

January                   February                   March

Mo Tu We Th Fr Sa Su      Mo Tu We Th Fr Sa Su      Mo Tu We Th Fr Sa Su

1  2  3  4  5                      1  2                         1

6  7  8  9 10 11 12       3  4  5  6  7  8  9       2  3  4  5  6  7  8

13 14 15 16 17 18 19      10 11 12 13 14 15 16       9 10 11 12 13 14 15

20 21 22 23 24 25 26      17 18 19 20 21 22 23      16 17 18 19 20 21 22

27 28 29 30 31            24 25 26 27 28 29         23 24 25 26 27 28 29

30 31

April                      May                       June

Mo Tu We Th Fr Sa Su      Mo Tu We Th Fr Sa Su      Mo Tu We Th Fr Sa Su

1  2  3  4  5                   1  2  3       1  2  3  4  5  6  7

6  7  8  9 10 11 12       4  5  6  7  8  9 10       8  9 10 11 12 13 14

13 14 15 16 17 18 19      11 12 13 14 15 16 17      15 16 17 18 19 20 21

20 21 22 23 24 25 26      18 19 20 21 22 23 24      22 23 24 25 26 27 28

27 28 29 30               25 26 27 28 29 30 31      29 30

July                     August                  September

Mo Tu We Th Fr Sa Su      Mo Tu We Th Fr Sa Su      Mo Tu We Th Fr Sa Su

1  2  3  4  5                      1  2          1  2  3  4  5  6

6  7  8  9 10 11 12       3  4  5  6  7  8  9       7  8  9 10 11 12 13

13 14 15 16 17 18 19      10 11 12 13 14 15 16      14 15 16 17 18 19 20

20 21 22 23 24 25 26      17 18 19 20 21 22 23      21 22 23 24 25 26 27

27 28 29 30 31            24 25 26 27 28 29 30      28 29 30

31

October                   November                  December

Mo Tu We Th Fr Sa Su      Mo Tu We Th Fr Sa Su      Mo Tu We Th Fr Sa Su

1  2  3  4                         1          1  2  3  4  5  6

5  6  7  8  9 10 11       2  3  4  5  6  7  8       7  8  9 10 11 12 13

12 13 14 15 16 17 18       9 10 11 12 13 14 15      14 15 16 17 18 19 20

19 20 21 22 23 24 25      16 17 18 19 20 21 22      21 22 23 24 25 26 27

26 27 28 29 30 31         23 24 25 26 27 28 29      28 29 30 31

30

58 月的日历图>>>import calendar

>>>from datetime import date

>>>mydate = date.today()

>>>calendar.month(mydate.year, mydate.month)

结果：

May 2020

Mo Tu We Th Fr Sa Su

1  2  3

4  5  6  7  8  9 10

11 12 13 14 15 16 17

18 19 20 21 22 23 24

25 26 27 28 29 30 31

59 判断是否为闰年>>>import calendar

>>>from datetime import date

>>>mydate = date.today()

>>>is_leap = calendar.isleap(mydate.year)

>>>('{}是闰年' if is_leap else '{}不是闰年\n').format(mydate.year)

'2020是闰年'

60 with 读写文件

读文件：

>> import os

>>>os.chdir('D:/source/dataset')

>>>os.listdir()

['drinksbycountry.csv', 'IMDB-Movie-Data.csv', 'movietweetings', 'test.csv', 'titanic_eda_data.csv', 'titanic_train_data.csv', 'train.csv']

# 读文件

>>>with open('drinksbycountry.csv',mode='r',encoding='utf-8') as f:

o = f.read()

print(o)

写文件：# 写文件

>>>with open('new_file.txt',mode='w',encoding='utf-8') as f:

w = f.write('I love python\n It\'s so simple')

os.listdir()

['drinksbycountry.csv', 'IMDB-Movie-Data.csv', 'movietweetings', 'new_file.txt', 'test.csv', 'titanic_eda_data.csv', 'titanic_train_data.csv', 'train.csv']

>>>with open('new_file.txt',mode='r',encoding='utf-8') as f:

o = f.read()

print(o)

I love python

It's so simple

61 提取后缀名

>>>import os

>>>os.path.splitext('D:/source/dataset/new_file.txt')

('D:/source/dataset/new_file', '.txt') #[1]：后缀名

62 提取完整文件名>>>import os

>>>os.path.split('D:/source/dataset/new_file.txt')

('D:/source/dataset', 'new_file.txt')

二、 Python 核心 12 例

63 斐波那契数列前n项

>>>def fibonacci(n):

a, b = 1, 1

for _ in range(n):

yield a

a, b = b, a+b # 注意这种赋值

>>>for fib in fibonacci(10):

print(fib)

1

1

2

3

5

8

13

21

34

55

64 list 等分 n 组>>>from math import ceil

>>>def divide_iter(lst, n):

if n <= 0:

yield lst

return

i, div = 0, ceil(len(lst) / n)

while i

yield lst[i * div: (i + 1) * div]

i += 1

>>>for group in divide_iter([1,2,3,4,5],2):

print(group)

[1, 2, 3]

[4, 5]

65 yield 解释

有好几位同学问我，生成器到底该怎么理解。

在这里我总结几句话，看看是否对不理解生成器的朋友有帮助。

生成器首先是一个 “特殊的” return ，遇到 yield 立即中断返回。

但是，又与 return 不同，yield 后下一次执行会进入到yield 的下一句代码，而不像 return 下一次执行还是从函数体的第一句开始执行。

可能还是没说清，那就用图解释一下：

第一次 yield 返回 1

第二次迭代，直接到位置 2 这句代码：

然后再走 for ,再 yield ，重复下去，直到for结束。

以上就是理解 yield 的重点一个方面。

66 装饰器

66.1 定义装饰器

time 模块大家比较清楚，第一个导入 wraps 函数(装饰器)为确保被装饰的函数名称等属性不发生改变用的，这点现在不清楚也问题不大，实践一下就知道了。

from functools import wraps

import time

定义一个装饰器：print_info，装饰器函数入参要求为函数，返回值要求也为函数。

如下，入参为函数 f, 返回参数 info 也为函数，满足要求。def print_info(f):

'''

@para: f, 入参函数名称

'''

@wraps(f) # 确保函数f名称等属性不发生改变

def info():

print('正在调用函数名称为： %s ' % (f.__name__,))

t1 = time.time()

f()

t2 = time.time()

delta = (t2 - t1)

print('%s 函数执行时长为：%f s' % (f.__name__,delta))

return info

66.2使用装饰器

使用 print_info 装饰器，分别修饰 f1, f2 函数。

软件工程要求尽量一次定义，多次被复用。

@print_info

def f1():

time.sleep(1.0)

@print_info

def f2():

time.sleep(2.0)

66.3 使用装饰后的函数

使用 f1, f2 函数：f1()

f2()

# 输出信息如下：

# 正在调用函数名称为：f1

# f1 函数执行时长为：1.000000 s

# 正在调用函数名称为：f2

# f2 函数执行时长为：2.000000 s

67 迭代器案例

一个类如何成为迭代器类型，请看官方PEP说明：

即必须实现两个方法(或者叫两种协议)：__iter__ , __next__

下面编写一个迭代器类：

class YourRange():

def __init__(self, start, end):

self.value = start

self.end = end

# 成为迭代器类型的关键协议

def __iter__(self):

return self

# 当前迭代器状态(位置)的下一个位置

def __next__(self):

if self.value >= self.end:

raise StopIteration

cur = self.value

self.value += 1

return cur

使用这个迭代器：yr = YourRange(5, 12)

for e in yr:

print(e)

迭代器实现__iter__ 协议，它就能在 for 上迭代，参考官网PEP解释：

文章最后提个问题，如果此时运行：

next(yr)

会输出 5， 还是报错？

如果 yr 是 list，for 遍历后，再 next(iter(yr)) 又会输出什么？

如果能分清这些问题，恭喜你，已经真正理解迭代器迭代和容器遍历的区别。如果你还拿不准，欢迎交流。

下面使用 4 种常见的绘图库绘制柱状图和折线图，使用尽可能最少的代码绘制，快速入门这些库是本文的写作目的。

68 matplotlib

导入包：import matplotlib

matplotlib.__version__  # '2.2.2'

import matplotlib.pyplot as plt

绘图代码：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([0, 1, 2, 3, 4, 5],

[1.5, 1, -1.3, 0.7, 0.8, 0.9]

,c='red')

plt.bar([0, 1, 2, 3, 4, 5],

[2, 0.5, 0.7, -1.2, 0.3, 0.4]

)

plt.show()

69 seaborn

导入包：import seaborn as sns

sns.__version__ # '0.8.0'

绘制图：

sns.barplot([0, 1, 2, 3, 4, 5],

[1.5, 1, -1.3, 0.7, 0.8, 0.9]

)

sns.pointplot([0, 1, 2, 3, 4, 5],

[2, 0.5, 0.7, -1.2, 0.3, 0.4]

)

plt.show()

70 plotly 绘图

导入包：import plotly

plotly.__version__ # '2.0.11'

绘制图(自动打开html)：

import plotly.graph_objs as go

import plotly.offline as offline

pyplt = offline.plot

sca = go.Scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4, 5],

y=[1.5, 1, -1.3, 0.7, 0.8, 0.9]

)

bar = go.Bar(x=[0, 1, 2, 3, 4, 5],

y=[2, 0.5, 0.7, -1.2, 0.3, 0.4]

)

fig = go.Figure(data = [sca,bar])

pyplt(fig)

71 pyecharts

导入包：import pyecharts

pyecharts.__version__ # '1.7.1'

绘制图(自动打开html)：

bar = (

Bar()

.add_xaxis([0, 1, 2, 3, 4, 5])

.add_yaxis('ybar',[1.5, 1, -1.3, 0.7, 0.8, 0.9])

)

line = (Line()

.add_xaxis([0, 1, 2, 3, 4, 5])

.add_yaxis('yline',[2, 0.5, 0.7, -1.2, 0.3, 0.4])

)

bar.overlap(line)

bar.render_notebook()

大家在复现代码时，需要注意API与包的版本紧密相关，与上面版本不同的包其内的API可能与以上写法有略有差异，大家根据情况自行调整即可。

matplotlib 绘制三维 3D 图形的方法，主要锁定在绘制 3D 曲面图和等高线图。

72 理解 meshgrid

要想掌握 3D 曲面图，需要首先理解 meshgrid 函数。

导入包：import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

创建一维数组 x

nx, ny = (5, 3)

x = np.linspace(0, 1, nx)

x

# 结果

# array([0.  , 0.25, 0.5 , 0.75, 1.  ])

创建一维数组 yy = np.linspace(0, 1, ny)

y

# 结果

# array([0. , 0.5, 1. ])

使用 meshgrid 生成网格点：

xv, yv = np.meshgrid(x, y)

xv

xv 结果：array([[0.  , 0.25, 0.5 , 0.75, 1.  ],

[0.  , 0.25, 0.5 , 0.75, 1.  ],

[0.  , 0.25, 0.5 , 0.75, 1.  ]])

yv 结果：

array([[0. , 0. , 0. , 0. , 0. ],

[0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5],

[1. , 1. , 1. , 1. , 1. ]])

绘制网格点：plt.scatter(xv.flatten(),yv.flatten(),c='red')

plt.xticks(ticks=x)

plt.yticks(ticks=y)

以上就是 meshgrid 功能：创建网格点，它是绘制 3D 曲面图的必用方法之一。

73 绘制曲面图

导入 3D 绘图模块：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

生成X,Y,Z# X, Y

x = np.arange(-5, 5, 0.25)

y = np.arange(-5, 5, 0.25)

X, Y = np.meshgrid(x, y)    # x-y 平面的网格

R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)

# Z

Z = np.sin(R)

绘制 3D 曲面图：

fig = plt.figure()

ax = Axes3D(fig)

plt.xticks(ticks=np.arange(-5,6))

plt.yticks(ticks=np.arange(-5,6))

ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))

plt.show()

74 等高线图

以上 3D 曲面图的在 xy平面、 xz平面、yz平面投影，即是等高线图。

xy 平面投影得到的等高线图：fig = plt.figure()

ax = Axes3D(fig)

plt.xticks(ticks=np.arange(-5,6))

plt.yticks(ticks=np.arange(-5,6))

ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-1, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))

plt.show()

三、 Python 习惯 26 例

75 / 返回浮点数

即便两个整数，/ 操作也会返回浮点数

In [1]: 8/5

Out[1]: 1.6

76 // 得到整数部分

使用 //快速得到两数相除的整数部分，并且返回整型，此操作符容易忽略，但确实很实用。In [2]: 8//5

Out[2]: 1

In [3]: a = 8//5

In [4]: type(a)

Out[4]: int

77 % 得到余数

%得到两数相除的余数：

In [6]: 8%5

Out[6]: 3

78 ** 计算乘方

** 计算几次方In [7]: 2**3

Out[7]: 8

79 交互模式下的_

在交互模式下，上一次打印出来的表达式被赋值给变量 _

In [8]: 2*3.02+1

Out[8]: 7.04

In [9]: 1+_

Out[9]: 8.04

80 单引号和双引号微妙不同

使用单引号和双引号的微妙不同

使用一对双引号时，打印下面串无需转义字符：In [10]: print('That isn't a horse')

That isn't a horse

使用单引号时，需要添加转义字符 \：

In [11]: print('That isn\'t a horse')

That isn't a horse

81 跨行连续输入

符串字面值可以跨行连续输入；一种方式是用一对三重引号：''' 或 '''In [12]: print('''You're just pounding two

...: coconut halves together.''')

You're just pounding two

coconut halves together.

82 数字和字符串

In [13]: 3*'Py'

Out[13]: 'PyPyPy'

83 连接字面值

堆积起来就行，什么都不用写：In [14]: 'Py''thon'

Out[14]: 'Python'

84 for 和 else

一般语言 else 只能和 if 搭，Python 中却支持 for 和 else, try 和 else.

for 和 else 搭后，遍历结束便会执行 else

In [29]: for i in range(3):

...:     for j in range(i):

...:         print(j)

...:     else:

...:         print('第%d轮遍历结束\n'%(i+1,))

...:

第1轮遍历结束

0

第2轮遍历结束

0

1

第3轮遍历结束

85. if not x

直接使用 x 和 not x 判断 x 是否为 None 或空x = [1,3,5]

if x:

print('x is not empty ')

if not x:

print('x is empty')

下面写法不够 Pythoner

if x and len(x) > 0:

print('x is not empty ')

if x is None or len(x) == 0:

print('x is empty')

86. enumerate 枚举

直接使用 enumerate 枚举容器，第二个参数表示索引的起始值x = [1, 3, 5]

for i, e in enumerate(x, 10): # 枚举

print(i, e)

下面写法不够 Pythoner:

i = 0

while i < len(x):

print(i+10, x[i])

i+=1

87. in

判断字符串是否包含某个子串，使用in明显更加可读：x = 'zen_of_python'

if 'zen' in x:

print('zen is in')

find 返回值 要与 -1 判断，不太符合习惯：

if x.find('zen') != -1:

print('zen is in')

88 zip 打包

使用 zip 打包后结合 for 使用输出一对，更加符合习惯：keys = ['a', 'b', 'c']

values = [1, 3, 5]

for k, v in zip(keys, values):

print(k, v)

下面不符合 Python 习惯：

d = {}

i = 0

for k in keys:

print(k, values[i])

i += 1

89 一对 '''

打印被分为多行的字符串，使用一对 ''' 更加符合 Python 习惯：print(''''Oh no!' He exclaimed.

'It's the blemange!'''')

下面写法就太不 Python 风格：

print(''Oh no!' He exclaimed.\n' +

'It\'s the blemange!'')

90 交换元素

直接解包赋值，更加符合 Python 风格：a, b = 1, 3

a, b = b, a # 交换a,b

不要再用临时变量 tmp ，这不符合 Python 习惯：

tmp = a

a = b

b = tmp

91 join 串联

串联字符串，更习惯使用 join：chars = ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']

name = ''.join(chars)

print(name)

下面不符合 Python 习惯：

name = ''

for c in chars:

name += c

print(name)

92 列表生成式

列表生成式构建高效，符合 Python 习惯：data = [1, 2, 3, 5, 8]

result = [i * 2 for i in data if i & 1] # 奇数则乘以2

print(result) # [2, 6, 10]

下面写法不够 Pythoner：

results = []

for e in data:

if e & 1:

results.append(e*2)

print(results)

93 字典生成式

除了列表生成式，还有字典生成式：keys = ['a', 'b', 'c']

values = [1, 3, 5]

d = {k: v for k, v in zip(keys, values)}

print(d)

下面写法不太 Pythoner：

d = {}

for k, v in zip(keys, values):

d[k] = v

print(d)

94 __name__ == '__main__'有啥用

曾几何时，看这别人代码这么写，我们也就跟着这么用吧，其实还没有完全弄清楚这行到底干啥。def mymain():

print('Doing something in module', __name__)

if __name__ == '__main__':

print('Executed from command line')

mymain()

加入上面脚本命名为 MyModule，不管在 vscode 还是 pycharm 直接启动，则直接打印出：

Executed from command line

Doing something in module __main__

这并不奇怪，和我们预想一样，因为有无这句 __main__ ，都会打印出这些。

但是当我们 import MyModule 时，如果没有这句，直接就打印出：In [2]: import MyModule

Executed from command line

Doing something in module MyModule

只是导入就直接执行 mymain 函数，这不符合我们预期。

如果有主句，导入后符合预期：

In [6]: import MyModule

In [7]: MyModule.mymain()

Doing something in module MyModule

95 字典默认值In[1]: d = {'a': 1, 'b': 3}

In[2]: d.get('b', []) # 存在键 'b'

Out[2]: 3

In[3]: d.get('c', []) # 不存在键 'c'，返回[]

Out[3]: []

96 lambda 函数

lambda 函数使用方便，主要由入参和返回值组成，被广泛使用在 max, map, reduce, filter 等函数的 key 参数中。

如下，求 x 中绝对值最大的元素，key 函数确定abs(x)作为比较大小的方法：

x = [1, 3, -5]

y = max(x, key=lambda x: abs(x))

print(y) # -5

97 max

求 x 中绝对值最大的元素，key 函数确定abs(x)作为比较大小的方法：x = [1, 3, -5]

y = max(x, key=lambda x: abs(x))

print(y) # -5

98 map

map 函数映射 fun 到容器中每个元素，并返回迭代器 x

x = map(str, [1, 3, 5])

for e in x:

print(e, type(e))

下面写法不够 Pythonerfor e in [1, 3, 5]:

print(e, str(e)) # '1','3','5'

99 reduce

reduce 是在 functools 中，第一个参数是函数，其必须含有 2 个参数，最后归约为一个标量。

from functools import reduce

x = [1, 3, 5]

y = reduce(lambda p1, p2: p1*p2, x)

print(y) # 15

下面写法不够 Pythoner:y = 1

for e in x:

y *= e

print(y)

100 filter

使用 filter 找到满足 key 函数指定条件的元素，并返回迭代器

如下，使用 filter 找到所有奇数：

x = [1, 2, 3, 5]

odd = filter(lambda e: e % 2, x)

for e in odd: # 找到奇数

print(e)

还有另外一种方法，使用列表生成式，直接得到一个odd 容器，odd = [e for e in x if e % 2]

print(odd) # [1,3,5]

下面写法最不符合 Python 习惯：

odd = []

for e in x:

if e % 2:

odd.append(e)

print(odd) # [1,3,5]

此教程反复打磨多遍，真心不易，如果觉得还不错，你能转发、留言或在看支持一下吗？

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