關(guān)于零基礎(chǔ)怎么樣能快速學(xué)好Python的問題，百度提問和解答的都很多，你可以百度下看看。我覺得從個人自學(xué)的角度出發(fā)，應(yīng)從以下幾個方面來理解：
10年的蘿北網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗，針對設(shè)計、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時及時工作處理。全網(wǎng)營銷推廣的優(yōu)勢是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動調(diào)整蘿北建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計，從而大程度地提升瀏覽體驗。創(chuàng)新互聯(lián)從事“蘿北網(wǎng)站設(shè)計”,“蘿北網(wǎng)站推廣”以來，每個客戶項目都認真落實執(zhí)行。
1 為什么選擇學(xué)python？
據(jù)統(tǒng)計零基礎(chǔ)或非專業(yè)的人士學(xué)python的比較多，據(jù)HackerRank開發(fā)者調(diào)查報告2018年5月顯示（見圖），Python排名第一，成為最受歡迎編程語言。Python以優(yōu)雅、簡潔著稱，入行門檻低，可以從事Linux運維、Python Web網(wǎng)站工程師、Python自動化測試、數(shù)據(jù)分析、人工智能等職位，薪資待遇呈上漲趨勢。
2 入門python需要那些準備？
2.1 心態(tài)準備。編程是一門技術(shù)，也可說是一門手藝。如同書法、繪畫、樂器、雕刻等，技藝純熟的背后肯定付出了長時間的反復(fù)練習(xí)。不要相信幾周速成，也不能急于求成。編程的世界浩瀚無邊，所以請保持一顆敬畏的心態(tài)去學(xué)習(xí)，認真對待寫下的每一行代碼，甚至每一個字符。收拾好自己的心態(tài)，向著編程的世界出發(fā)。第一步至關(guān)重要，關(guān)系到初學(xué)者從入門到精通還是從入門到放棄。選一條合適的入門道路，并堅持走下去。
2.2 配置 Python 學(xué)習(xí)環(huán)境。選Python2 還是 Python3？入門時很多人都會糾結(jié)。二者只是程序不兼容，思想上并無大差別，語法變動也并不多。選擇任何一個入手，都沒有大影響。如果你仍然無法抉擇，那請選擇 Python3，畢竟這是未來的趨勢。
編輯器該如何選？同樣，推薦 pycharm 社區(qū)版，配置簡單、功能強大、使用起來省時省心，對初學(xué)者友好，并且完全免費！其他編輯器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推薦了。
操作環(huán)境？Python 支持現(xiàn)有所有主流操作平臺，不管是 windows 還是 mac 還是 linux，都能很好的運行 Python。并且后兩者都默認自帶 Python 環(huán)境。
2.3 選擇自學(xué)的書籍。我推薦的書的內(nèi)容由淺入深，建議按照先后順序閱讀學(xué)習(xí)：
2.3.1《Python簡明教程》。這是一本言簡意賅的 Python 入門教程，簡單直白，沒有廢話。就算沒有基礎(chǔ)，你也可以像讀小說一樣，花兩天時間就可以讀完。適合入門快速了解語法。
2.3.2 廖雪峰編寫的《Python教程》。廖先生的教程涵蓋了 Python 知識的方方面面，內(nèi)容更加系統(tǒng)，有一定深度，有一定基礎(chǔ)之后學(xué)習(xí)會有更多的收獲。
2.4 學(xué)會安裝包。Python中有很多擴展包，想要安裝這些包可以采用兩種方法：
2.4.1 使用pip或easy_install。
1)在網(wǎng)上找到的需要的包，下載下來。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;
2)解壓縮該文件;
3)命令行工具cd切換到所要安裝的包的目錄，找到setup.py文件，然后輸入python setup.py install
2.4.2 不用pip或easy_install,直接打開cmd，敲pip install rsa。
3 提升階段需要恒心和耐力。
完成入門階段的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)之后，常會陷入一個瓶頸期，通過看教程很難進一步提高編程水平。這時候，需要的是反復(fù)練習(xí)，大量的練習(xí)。可以從書上的例題、作業(yè)題開始寫，再寫小程序片段，然后寫完整的項目。我們收集了一些練習(xí)題和網(wǎng)站。可根據(jù)自己階段，選擇適合的練習(xí)去做。建議最好挑選一兩個系列重點完成，而不是淺嘗輒止。
3.1 多做練習(xí)。推薦網(wǎng)站練習(xí)：
crossin編程教室實例：相對于編程教室基礎(chǔ)練習(xí)著重于單一知識點，
編程實例訓(xùn)練對基礎(chǔ)知識的融會貫通；
hackerrank：Python 部分難度循序漸進，符合學(xué)習(xí)曲線
實驗樓：提升編程水平從做項目開始；
codewar：社區(qū)型編程練習(xí)網(wǎng)站，內(nèi)容由易到難；
leetcode：為編程面試準備，對初學(xué)者稍難；
牛客網(wǎng)：提供 BAT 等大廠筆試題目；
codecombat：提供一邊游戲一邊編程；
projecteuler：純粹的編程練習(xí)網(wǎng)站；
菜鳥教程100例：基于 py2 的基礎(chǔ)練習(xí)；
3.2 遇到問題多交流。
3.2.1 利用好搜索引擎。
3.2.2 求助于各大網(wǎng)站。推薦
stackoverflow：這是一個程序員的知識庫；
v2ex：國內(nèi)非常不錯的編程社區(qū)，不僅僅是包含程序，也包含了程序員的生活；
segmentfault：一家以編程問答為主的網(wǎng)站;
CSDN、知乎、簡書等
3.2.3 加入相關(guān)的QQ、微信群、百度知道。不懂的可以隨時請教。
2018-05-04 11:11:36
122點贊
qiurisiyu2016
碼齡7年
關(guān)注
matplotlib
1、plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)?
x軸數(shù)據(jù)，y軸數(shù)據(jù)，format_string控制曲線的格式字串?
format_string 由顏色字符，風(fēng)格字符，和標記字符
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)?
plt.show()
結(jié)果
**kwards：?
color 顏色?
linestyle 線條樣式?
marker 標記風(fēng)格?
markerfacecolor 標記顏色?
markersize 標記大小 等等?
plt.plot([5,4,3,2,1])? ?
plt.show()
結(jié)果
plt.plot([20,2,40,6,80])? ?#缺省x為[0,1,2,3,4,...]
plt.show()
結(jié)果
plt.plot()參數(shù)設(shè)置
Property Value Type
alpha 控制透明度，0為完全透明，1為不透明
animated [True False]
antialiased or aa [True False]
clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance
clip_on [True False]
clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch
color or c 顏色設(shè)置
contains the hit testing function
dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
dashes sequence of on/off ink in points
data 數(shù)據(jù)(np.array xdata, np.array ydata)
figure 畫板對象a matplotlib.figure.Figure instance
label 圖示
linestyle or ls 線型風(fēng)格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]
linewidth or lw 寬度float value in points
lod [True False]
marker 數(shù)據(jù)點的設(shè)置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]
markeredgecolor or mec any matplotlib color
markeredgewidth or mew float value in points
markerfacecolor or mfc any matplotlib color
markersize or ms float
markevery [ None integer (startind, stride) ]
picker used in interactive line selection
pickradius the line pick selection radius
solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
transform a matplotlib.transforms.Transform instance
visible [True False]
xdata np.array
ydata np.array
zorder any number
確定x，y值，將其打印出來
x=np.linspace(-1,1,5)
y=2*x+1
plt.plot(x,y)
plt.show()
2、plt.figure()用來畫圖，自定義畫布大小
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1) ? ? ? ? ? #在變量fig1后進行plt.plot操作，圖形將顯示在fig1中
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2) ? ? ? ? ? #在變量fig2后進行plt.plot操作，圖形將顯示在fig2中
plt.show()
plt.close()
結(jié)果
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.show()
plt.close()
結(jié)果：
3、plt.subplot(222)
將figure設(shè)置的畫布大小分成幾個部分，參數(shù)‘221’表示2(row)x2(colu),即將畫布分成2x2，兩行兩列的4塊區(qū)域，1表示選擇圖形輸出的區(qū)域在第一塊，圖形輸出區(qū)域參數(shù)必須在“行x列”范圍? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?，此處必須在1和2之間選擇——如果參數(shù)設(shè)置為subplot(111)，則表示畫布整個輸出，不分割成小塊區(qū)域，圖形直接輸出在整塊畫布上
plt.subplot(222)?
plt.plot(y,xx)? ? #在2x2畫布中第二塊區(qū)域輸出圖形
plt.show()
plt.subplot(223)? #在2x2畫布中第三塊區(qū)域輸出圖形
plt.plot(y,xx)
plt.subplot(224)? # 在在2x2畫布中第四塊區(qū)域輸出圖形
plt.plot(y,xx)
4、plt.xlim設(shè)置x軸或者y軸刻度范圍
如
plt.xlim(0,1000)? #? 設(shè)置x軸刻度范圍，從0~1000 ? ? ? ? #lim為極限，范圍
plt.ylim(0,20)? ?# 設(shè)置y軸刻度的范圍，從0~20
5、plt.xticks()：設(shè)置x軸刻度的表現(xiàn)方式
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2)
plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True))? # 設(shè)置x軸刻度
plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))
結(jié)果
6、ax2.set_title('xxx')設(shè)置標題，畫圖
#產(chǎn)生[1,2,3,...,9]的序列
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)
#設(shè)置標題
ax1.set_title('Scatter Plot1')
plt.xlabel('M')
plt.ylabel('N')
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax2.set_title('Scatter Plot2clf')
#設(shè)置X軸標簽
plt.xlabel('X') ? ? ? ? ? #設(shè)置X/Y軸標簽是在對應(yīng)的figure后進行操作才對應(yīng)到該figure
#設(shè)置Y軸標簽
plt.ylabel('Y')
#畫散點圖
ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') ? ? ? ? ?#可以看出畫散點圖是在對figure進行操作
ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')
#設(shè)置圖標
plt.legend('show picture x1 ')
#顯示所畫的圖
plt.show()
結(jié)果
7、plt.hist（）繪制直方圖（可以將高斯函數(shù)這些畫出來）
繪圖都可以調(diào)用matplotlib.pyplot庫來進行，其中的hist函數(shù)可以直接繪制直方圖
調(diào)用方式：
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1，histtype='bar')
hist的參數(shù)非常多，但常用的就這六個，只有第一個是必須的，后面四個可選
arr: 需要計算直方圖的一維數(shù)組
bins: 直方圖的柱數(shù)，可選項，默認為10
normed: 是否將得到的直方圖向量歸一化。默認為0
facecolor: 直方圖顏色
edgecolor: 直方圖邊框顏色
alpha: 透明度
histtype: 直方圖類型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’
返回值 ：
n: 直方圖向量，是否歸一化由參數(shù)normed設(shè)定
bins: 返回各個bin的區(qū)間范圍
patches: 返回每個bin里面包含的數(shù)據(jù)，是一個list
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.camera()
plt.figure("hist")
arr=img.flatten()
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')??
plt.show()
例：
mu, sigma = 0, .1
s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)
a,b,c = plt.hist(s, bins=3)
print("a: ",a)
print("b: ",b)
print("c: ",c)
plt.show()
結(jié)果：
a:? [ 85. 720. 195.]? ? ? ? ?#每個柱子的值
b:? [-0.36109509 -0.1357318? ?0.08963149? 0.31499478]? ?#每個柱的區(qū)間范圍
c:? a list of 3 Patch objects? ? ? ?#總共多少柱子
8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')?
使用注意：確定了figure就一定要確定象限，然后用scatter，或者不確定象限，直接使用plt.scatter
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
a=plt.subplot()? ? ? ? ? ? #默認為一個象限
# a=fig.add_subplot(222)
a.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
結(jié)果
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
結(jié)果
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.figure()
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
結(jié)果
文章知識點與官方知識檔案匹配
Python入門技能樹基礎(chǔ)語法函數(shù)
211242 人正在系統(tǒng)學(xué)習(xí)中
打開CSDN APP，看更多技術(shù)內(nèi)容
plt的一些函數(shù)的使用_班花i的博客_plt函數(shù)
plt.函數(shù) Fwuyi的博客 6513 1plt.figure( )函數(shù):創(chuàng)建畫布 2plt.plot(x, y, format_string, label="圖例名"):繪制點和線, 并控制樣式。 其中x是x軸數(shù)據(jù),y是y軸數(shù)據(jù),xy一般是列表和數(shù)組。format_string 是字符串的格式包括線...
繼續(xù)訪問
Python的數(shù)據(jù)科學(xué)函數(shù)包(三)——matplotlib(plt)_hxxjxw的博客...
import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) plt.show() plt.imshow()有一個cmap參數(shù),即指定顏色映射規(guī)則。默認的cmap即顏料板是十色環(huán) 哪怕是單通道圖,值在0-1之間,用plt.imshow()仍然可以顯示彩色圖,就是因為顏色映射的關(guān)...
繼續(xù)訪問
對Python中plt的畫圖函數(shù)詳解
今天小編就為大家分享一篇對Python中plt的畫圖函數(shù)詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
plt.plot()函數(shù)詳解
plt.plot()函數(shù)詳細介紹 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 參數(shù) 說明 x X軸數(shù)據(jù)，列表或數(shù)組，可選 y Y軸數(shù)據(jù)，列表或數(shù)組 format_string 控制曲線的格式字符串，可選 **kwargs 第二組或更多(x,y,format_string)，可畫多條曲線 format_string 由顏色字符、風(fēng)格字符、標記字符組成 顏色字符 'b' 藍色 'm' 洋紅色 magenta 'g' 綠色 'y.
繼續(xù)訪問
python圖像處理基礎(chǔ)知識(plt庫函數(shù)說明)_小草莓爸爸的博客_p...
1.畫圖(plt庫)1.1 plt.figure(num=’’,figsize=(x, y),dpi= ,facecolor=’’,edgecolor=’’)num:表示整個圖標的標題 figsize:表示尺寸 facecolor:表示1.2 plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)...
繼續(xù)訪問
plt的一些函數(shù)使用_neo3301的博客_plt函數(shù)
1、plt.plot(x,y) plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x軸數(shù)據(jù),y軸數(shù)據(jù),format_string控制曲線的格式字串 format_string 由顏色字符,風(fēng)格字符,和標記字符 import matplotlib.pyplot as plt ...
繼續(xù)訪問
最新發(fā)布 python plt 繪圖詳解（plt.版本）
python plt繪圖詳解
繼續(xù)訪問
python圖像處理基礎(chǔ)知識（plt庫函數(shù)說明）
import matplotlib.pyplot as plt的一些基礎(chǔ)用法，包括直方圖
繼續(xù)訪問
plt.subplot() 函數(shù)解析_Ensoleile。的博客_plt.subplot
plt.subplot()函數(shù)用于直接制定劃分方式和位置進行繪圖。 函數(shù)原型 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs),一般我們只用到前三個參數(shù),將整個繪圖區(qū)域分成 nrows 行和 ncols 列,而 index 用于對子圖進行編號。
繼續(xù)訪問
...中plt的畫圖函數(shù)_Ethan的博客的博客_python的plt函數(shù)
1、plt.legend plt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置,自適應(yīng)方式 說明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自適應(yīng)方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, ...
繼續(xù)訪問
plt.函數(shù)
1 plt.figure( ) 函數(shù)：創(chuàng)建畫布 2 plt.plot(x, y, format_string, label="圖例名")：繪制點和線, 并控制樣式。 其中x是x軸數(shù)據(jù)，y是y軸數(shù)據(jù)，xy一般是列表和數(shù)組。format_string 是字符串的格式包括線條顏色、點類型、線類型三個部分。向參數(shù)label傳入圖例名，使用plt.legend( )創(chuàng)建圖例。 2.1 畫一條含x、y的線條 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y
繼續(xù)訪問
Python深度學(xué)習(xí)入門之plt畫圖工具基礎(chǔ)使用（注釋詳細，超級簡單）
Python自帶的plt是深度學(xué)習(xí)最常用的庫之一，在發(fā)表文章時必然得有圖作為支撐，plt為深度學(xué)習(xí)必備技能之一。作為深度學(xué)習(xí)入門，只需要掌握一些基礎(chǔ)畫圖操作即可，其他等要用到的時候看看函數(shù)API就行。 1 導(dǎo)入plt庫（名字長，有點難記） import matplotlib.pyplot as plt 先隨便畫一個圖，保存一下試試水： plt.figure(figsize=(12,8), dpi=80) plt.plot([1,2,6,4],[4,5,6,9]) plt.savefig('./plt_pn
繼續(xù)訪問
python畫圖plt函數(shù)學(xué)習(xí)_dlut_yan的博客_python plt
figure()函數(shù)可以幫助我們同時處理生成多個圖,而subplot()函數(shù)則用來實現(xiàn),在一個大圖中,出現(xiàn)多個小的子圖。 處理哪個figure,則選擇哪個figure,再進行畫圖。 參考博客 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(-1,1,0.1...
繼續(xù)訪問
plt.plot()函數(shù)_安之若醇的博客_plt.plot()函數(shù)
plt.plot()函數(shù)是matplotlib.pyplot用于畫圖的函數(shù)傳一個值列表:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltt=[1,2,3,4,5]y=[3,4,5,6,7]plt.plot(t, y)當x省略的時候,默認[0,1…,N-1]遞增可以傳元組也可以傳...
繼續(xù)訪問
python畫圖plt函數(shù)學(xué)習(xí)
python中的繪圖工具 ：matplotli，專門用于畫圖。 一. 安裝與導(dǎo)入 工具包安裝：conda install matplotli 導(dǎo)入：import matplotlib.pyplot as plt 畫圖主要有：列表繪圖；多圖繪圖；數(shù)組繪圖 二. 列表繪圖 1. 基礎(chǔ)繪圖：plt.plot；plt.show import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] plt.plot(x, y) plt.show()
繼續(xù)訪問
python中plt的含義_對Python中plt的畫圖函數(shù)詳解
1、plt.legendplt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置，自適應(yīng)方式說明：'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自適應(yīng)方式)'upper right' : 1,'upper left' : 2,'lower left' : 3,'lower right' : 4,'right' : 5,'cent...
繼續(xù)訪問
Python中plt繪圖包的基本使用方法
其中，前兩個輸入?yún)?shù)表示x軸和y軸的坐標，plot函數(shù)將提供的坐標點連接，即成為要繪制的各式線型。常用的參數(shù)中，figsize需要一個元組值，表示空白畫布的橫縱坐標比；plt.xticks()和plt.yticks()函數(shù)用于設(shè)置坐標軸的步長和刻度。plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函數(shù)分別用于設(shè)置x坐標軸、y坐標軸和圖標的標題信息。的數(shù)據(jù)處理時，發(fā)現(xiàn)了自己對plt的了解和使用的缺失，因此進行一定的基礎(chǔ)用法的學(xué)習(xí)，方便之后自己的使用，而不需要頻繁的查閱資料。...
繼續(xù)訪問
python-plt.xticks與plt.yticks
栗子： plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(25): plt.subplot(5, 5, i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 設(shè)置x或y軸對應(yīng)顯
繼續(xù)訪問
plt繪圖總結(jié)
matplotlib繪圖
繼續(xù)訪問
Python的數(shù)據(jù)科學(xué)函數(shù)包(三)——matplotlib(plt)
繼續(xù)訪問
熱門推薦 python plt 畫圖
使用csv數(shù)據(jù)文件在百度網(wǎng)盤 import pandas as pd unrate = pd.read_csv('unrate.csv') # pd.to_datetime() 轉(zhuǎn)換成日期格式，即由 1948/1/1 轉(zhuǎn)換為 1948-01-01 unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) print(unrate.head(12)) ...
繼續(xù)訪問
python數(shù)據(jù)可視化實現(xiàn)步驟,Python數(shù)據(jù)可視化圖實現(xiàn)過程詳解
Python數(shù)據(jù)可視化圖實現(xiàn)過程詳解更多python視頻教程請到菜鳥教程畫分布圖代碼示例：# encoding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import * # 支持中文mpl.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]‘mention...
繼續(xù)訪問
matplotlib-plt.plot用法
文章目錄 英語好的直接參考這個網(wǎng)站 matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) 將x,y繪制為線條或標記 參數(shù)： x, y：數(shù)據(jù)點的水平/垂直坐標。x值是可選的，默認為range（len（y））。通常，這些參數(shù)是 一維數(shù)組。它們也可以是標量，也可以是二維的（在這種情況下，列代表單獨的數(shù)據(jù)集）。 這些參數(shù)不能作為關(guān)鍵字傳遞。 fmt：格式字符串，格式字符串只是用于快速設(shè)置基本行屬性的縮
繼續(xù)訪問
python Plt學(xué)習(xí)
plt的簡單學(xué)習(xí)
繼續(xù)訪問
plt.show()和plt.imshow()的區(qū)別
問題：plt.imshow()無法顯示圖像 解決方法:添加：plt.show()，即 plt.imshow(image) #image表示待處理的圖像 plt.show() 原理：plt.imshow()函數(shù)負責對圖像進行處理，并顯示其格式，而plt.show()則是將plt.imshow()處理后的函數(shù)顯示出來。 ...
繼續(xù)訪問
python題庫刷題網(wǎng)站_python在線刷題網(wǎng)站
{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里技術(shù)人對外發(fā)布原創(chuàng)技術(shù)內(nèi)容的最大平臺；社區(qū)覆蓋了云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、IoT、云原生、數(shù)據(jù)庫、微服務(wù)、安全、開發(fā)與運維9大技術(shù)領(lǐng)域。","link1":...
繼續(xù)訪問
python xticks_Python Matplotlib.pyplot.yticks()用法及代碼示例
Matplotlib是Python中的一個庫，它是數(shù)字的-NumPy庫的數(shù)學(xué)擴展。 Pyplot是Matplotlib模塊的基于狀態(tài)的接口，該模塊提供了MATLAB-like接口。Matplotlib.pyplot.yticks()函數(shù)matplotlib庫的pyplot模塊中的annotate()函數(shù)用于獲取和設(shè)置y軸的當前刻度位置和標簽。用法： matplotlib.pyplot.yticks...
繼續(xù)訪問
python的plt函數(shù)_plt.plot畫圖函數(shù)
[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]plt.rcParams[‘a(chǎn)xes.unicode_minus’] = False#設(shè)置橫縱坐標的名稱以及對應(yīng)字體格式font1 = {‘weight’ : ‘normal’,‘size’ : 15,...
繼續(xù)訪問
plt函數(shù)
寫評論
7
794
122
1、有較強的邏輯思維能力
幾乎所有編程語言的學(xué)習(xí)都離不開較強的邏輯思維能力，因為編程語言是人與計算機的對話，任何歧義和差錯都會影響最終的運行效率。
2、有較強的數(shù)理專業(yè)背景
學(xué)習(xí)Python最理想的專業(yè)有數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、物理學(xué)、計算機科學(xué)等專業(yè)，因為Python語言所操作的對象很可能是大數(shù)據(jù)收集與分析，以及AI開發(fā)領(lǐng)域，有以上的學(xué)科背景會對今后的發(fā)展有很好的優(yōu)勢。
3、有豐富的運維經(jīng)驗
可能很多學(xué)計算機的同學(xué)在畢業(yè)之后從事了服務(wù)器、后臺管理的運維工作，這既有優(yōu)勢、也有劣勢。所謂優(yōu)勢就是有現(xiàn)成的成品擺在你面前，你在做運維的過程中會對產(chǎn)品開發(fā)理解更加充分，然而劣勢就在于對自身的技術(shù)提高幫助可能比較有限。這時學(xué)Python，更在于從運維轉(zhuǎn)開發(fā)，這也是對自己職業(yè)生涯的一種新規(guī)劃。
4、從事Web全棧開發(fā)工作
以前開發(fā)web，Java是主角，但如今越來越多的web開發(fā)開始青睞于Python，究其原因其實也是因為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量的日益龐大以及人工智能的普及，所以精通Python語言對于從事web全棧開發(fā)將有積極的影響。
python可以做什么
1 首先，最基本的功能就是借助python中自帶的科學(xué)計算包Numpy、padas、matplotlib等，完成復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析。
2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲，利用python可以從網(wǎng)絡(luò)上爬取任何格式的數(shù)據(jù)，比如文本數(shù)據(jù)、音頻、視頻數(shù)據(jù)、圖片等。
## 標題 ##python爬取網(wǎng)絡(luò)小說
3 詞云圖，利用python對語料集分詞處理后，輸出個性化詞云圖。
4 web開發(fā)，當然python之所以強大，是因為它的工程級開發(fā)，完全可以實現(xiàn)網(wǎng)站開發(fā)。
python就業(yè)前景
??學(xué)習(xí)python之后，想從事這方面的工作，行情怎么樣呢？你可以去拉勾網(wǎng)、應(yīng)屆生求職網(wǎng)等各種招聘網(wǎng)站搜索python相關(guān)職業(yè)崗位，可以看到python的缺口不僅大，而且就業(yè)崗位類型多、待遇也不錯。
python相關(guān)就業(yè)崗位：數(shù)據(jù)分析師、Web開發(fā)、量化交易分析、游戲開發(fā)者、自動化測試、網(wǎng)站后端程序員、人工智能、網(wǎng)絡(luò)安全等。
看到這里有沒有想學(xué)習(xí)python的沖動呢，如果你是新手，想學(xué)習(xí)python又苦于沒有好的學(xué)習(xí)資源，那么小編給你提供一個免費獲取30G的python學(xué)習(xí)資源包，關(guān)注我們實驗室的微信公眾號，回復(fù)“菜鳥起飛”，即刻免費獲取資源！
重慶分公司
重慶分公司
