range()函數(shù)的用法如下：
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（1）range(stop)
創(chuàng)建一個（0,stop)之間的整數(shù)序列，步長為1。
（2）range(start,stop)
創(chuàng)建一個（start,stop)之間的整數(shù)序列，步長為1。
（3）range(start,stop,step)
創(chuàng)建一個[start,stop)之間的整數(shù)序列，步長為step。
參數(shù)介紹：
start：表示從返回序列的起始編號，默認(rèn)情況下從0開始。
stop：表示生成最多但不包括此數(shù)字的數(shù)字。
step：指的是序列中每個數(shù)字之間的差異，默認(rèn)值為1。
range()是Python的內(nèi)置函數(shù)，在用戶需要執(zhí)行特定次數(shù)的操作時使用它，表示循環(huán)的意思。內(nèi)置函數(shù)range()可用于以列表的形式生成數(shù)字序列。在range()函數(shù)中最常見用法是使用for和while循環(huán)迭代序列類型（List，string等）。
簡單的來說，range()函數(shù)允許用戶在給定范圍內(nèi)生成一系列數(shù)字。根據(jù)用戶傳遞給函數(shù)的參數(shù)數(shù)量，用戶可以決定該系列數(shù)字的開始和結(jié)束位置以及一個數(shù)字與下一個數(shù)字之間的差異有多大。
#-*-?coding:?utf-8?-*-
'''
按照我個人的理解：
你的time.sleep調(diào)用在了mainloop之前，就是在顯示label之前delay就已經(jīng)完成了，同樣config也完成了，所以直接顯示了text=2的結(jié)果。
但是即使是在label彈出顯示之后調(diào)用sleep函數(shù)（我也試過了），還有一個問題，就是sleep是阻塞式執(zhí)行的，sleep完之前用戶進(jìn)行不了任何操作，UI也無法更新，必須要等到sleep做完了才能發(fā)生。
所以我另外開了一個線程，用于延遲，延遲完成之后通過回調(diào)函數(shù)通知UI進(jìn)行更新。
廢話不多了，下面是代碼，我用的時python?2.7.8。
如果有說的不對的地方，請高手指點(diǎn)。
'''
from?Tkinter?import?*
import?time
import?threading
#計時線程?用于延時
class?MyThread(threading.Thread):
#?sleeptime為需要延遲的時間
#?callback為延遲結(jié)束后觸發(fā)的回調(diào)函數(shù)
def?__init__(self,id,sleeptime,callback):
threading.Thread.__init__(self)
self.id=id
self.callback?=?callback
self.sleeptime?=?sleeptime
#?重寫線程run函數(shù)
def?run(self):
time.sleep(self.sleeptime)
#?延時完成后傳入回調(diào)函數(shù)
self.callback()
class?Example(Frame):
def?__init__(self,?parent):
Frame.__init__(self,?parent)
self.parent?=?parent
self.label?=?None
self.initUI()
#初始化窗體
def?initUI(self):
self.label?=?Label(self,?text='1')
self.label.bind('Visibility',self.onVis)
self.label.pack()
self.parent.title("Label")
self.pack()
#在label顯示后進(jìn)行調(diào)用
def?onVis(self,*args):
print?"Label?Visible!"
#?創(chuàng)建一個新的線程用于延遲，并且傳入changeText作為回調(diào)函數(shù)
t?=?MyThread(001,2,self.changeText)
t.start()
#在延遲完成后進(jìn)行調(diào)用，與Mythread的callback綁定
def?changeText(self):
self.label.config(text?=?'10')
window?=?Tk()
app?=?Example(window)
window.mainloop()
loc中的數(shù)據(jù)是列名，是字符串，所以前后都要取；iloc中數(shù)據(jù)是int整型，所以是Python默認(rèn)的前閉后開
構(gòu)建數(shù)據(jù)集df
loc函數(shù)主要通過行標(biāo)簽索引行數(shù)據(jù) ，劃重點(diǎn)， 標(biāo)簽！標(biāo)簽！標(biāo)簽！
loc[1] 選擇行標(biāo)簽是1的（從0、1、2、3這幾個行標(biāo)簽中）
loc[0:1] 和 loc[0,1]的區(qū)別，其實(shí)最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]
索引某一列數(shù)據(jù)，loc[:,0:1]，還是標(biāo)簽，注意，如果列標(biāo)簽是個字符，比如'a'，loc['a']是不行的，必須為loc[:，'a']。
但如果行標(biāo)簽是'a',選取這一行，用loc['a']是可以的。
iloc 主要是通過行號獲取行數(shù)據(jù)，劃重點(diǎn)，序號！序號！序號！
iloc[0:1]，由于Python默認(rèn)是前閉后開，所以，這個選擇的只有第一行！
如果想用標(biāo)簽索引，如iloc['a']，就會報錯，它只支持int型。
ix——結(jié)合前兩種的混合索引，即可以是行序號，也可以是行標(biāo)簽。
如選擇prize10(prize為一個標(biāo)簽)的，即 df.loc[df.prize10]
還有并或等操作
python選取特定列——pandas的iloc和loc以及icol使用
pandas入門——loc與iloc函數(shù)
pandas中l(wèi)oc、iloc、ix的區(qū)別
pandas基礎(chǔ)之按行取數(shù)（DataFrame）
2018-05-04 11:11:36
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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(biāo)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(biāo)記風(fēng)格?
markerfacecolor 標(biāo)記顏色?
markersize 標(biāo)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(diǎn)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(jìn)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(jìn)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(biāo)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(biāo)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(biāo)簽
plt.xlabel('X') ? ? ? ? ? #設(shè)置X/Y軸標(biāo)簽是在對應(yīng)的figure后進(jìn)行操作才對應(yīng)到該figure
#設(shè)置Y軸標(biāo)簽
plt.ylabel('Y')
#畫散點(diǎn)圖
ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') ? ? ? ? ?#可以看出畫散點(diǎn)圖是在對figure進(jìn)行操作
ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')
#設(shè)置圖標(biāo)
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(jìn)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(rèn)為10
normed: 是否將得到的直方圖向量歸一化。默認(rèn)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(rèn)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
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plt繪圖總結(jié)
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Python的數(shù)據(jù)科學(xué)函數(shù)包(三)——matplotlib(plt)
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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(biāo)記 參數(shù)： x, y：數(shù)據(jù)點(diǎn)的水平/垂直坐標(biāo)。x值是可選的，默認(rèn)為range（len（y））。通常，這些參數(shù)是 一維數(shù)組。它們也可以是標(biāo)量，也可以是二維的（在這種情況下，列代表單獨(dú)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
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python Plt學(xué)習(xí)
plt的簡單學(xué)習(xí)
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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(fù)責(zé)對圖像進(jìn)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。 ...
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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(yùn)維9大技術(shù)領(lǐng)域。","link1":...
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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(kuò)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(dāng)前刻度位置和標(biāo)簽。用法： matplotlib.pyplot.yticks...
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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(biāo)的名稱以及對應(yīng)字體格式font1 = {‘weight’ : ‘normal’,‘size’ : 15,...
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plt函數(shù)
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1. print()函數(shù)：打印字符串
2. raw_input()函數(shù)：從用戶鍵盤捕獲字符
3. len()函數(shù)：計算字符長度
4. format(12.3654，'6.2f'/'0.3%')函數(shù)：實(shí)現(xiàn)格式化輸出
5. type()函數(shù)：查詢對象的類型
6. int()函數(shù)、float()函數(shù)、str()函數(shù)等：類型的轉(zhuǎn)化函數(shù)
7. id()函數(shù)：獲取對象的內(nèi)存地址
8. help()函數(shù)：Python的幫助函數(shù)
9. s.islower()函數(shù)：判斷字符小寫
10. s.sppace()函數(shù)：判斷是否為空格
11. str.replace()函數(shù)：替換字符
12. import()函數(shù)：引進(jìn)庫
13. math.sin()函數(shù)：sin()函數(shù)
14. math.pow()函數(shù)：計算次方函數(shù)
15. 3**4: 3的4次方
16. pow(3,4)函數(shù)：3的4次方
17. os.getcwd()函數(shù)：獲取當(dāng)前工作目錄
18. listdir()函數(shù)：顯示當(dāng)前目錄下的文件
19. socket.gethostbyname()函數(shù)：獲得某主機(jī)的IP地址
20. urllib.urlopen(url).read():打開網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容并存儲
21. open().write()函數(shù)：寫入文件
22. webbrowser.open_new_tab()函數(shù)：新建標(biāo)簽并使用瀏覽器打開指定的網(wǎng)頁
23. def function_name(parameters):自定義函數(shù)
24. time.sleep()函數(shù)：停止一段時間
25. random.randint()函數(shù)：產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)
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