python 设置颜色渐变条colorbar

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('RdYlBu') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('RdYlBu_r') # RdYlBu_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('Accent') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('Accent_r') # Accent_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('Blues') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('Blues_r') # Blues_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('BrBG') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('BrBG_r') # BrBG_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('BuGn') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('BuGn_r') # BuGn_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('BuPu') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('BuPu_r') # BuPu_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('CMRmap') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('CMRmap_r') # CMRmap_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('Dark2') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('Dark2_r') # Dark2_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('GnBu') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('GnBu_r') # GnBu_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('Greens') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('Greens_r') # Greens_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('Greys') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('Greys_r') # Greens_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('OrRd') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('OrRd_r') # OrRd_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('Oranges') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('Oranges_r') # Oranges_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('PRGn') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('PRGn_r') # PRGn_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('Paired') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('Paired_r') # Paired_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('Pastel1') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('Pastel1_r') # Pastel1_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('Pastel2') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('Pastel2_r') # Pastel2_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('PiYG') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('PiYG_r') # PiYG_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('PuBu') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('PuBu_r') # PuBu_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('PuBuGn') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('PuBuGn_r') # PuBuGn_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('PuBu') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('PuBu_r') # PuBu_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('PuOr') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('PuOr_r') # PuOr_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('PuRd') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('PuRd_r') # PuRd_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('Purples') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('Purples_r') # Purples_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('RdBu') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('RdBu_r') # RdBu_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('RdGy') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('RdGy_r') # RdGy_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('RdPu') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('RdPu_r') # RdPu_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('RdYlGn') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('RdYlGn_r') # RdYlGn_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('Reds') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('Reds_r') # Reds_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('Set1') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('Set1_r') # Set1_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('Set2') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('Set2_r') # Set2_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('Set3') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('Set3_r') # Set3_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('Wistia') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('Wistia_r') # Wistia_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('Spectral') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('Spectral_r') # Spectral_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('YlGn') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('YlGn_r') # YlGn_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('YlGnBu') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('YlGnBu_r') # YlGnBu_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('YlOrBr') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('YlOrBr_r') # YlOrBr_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


cm1 = plt.cm.get_cmap('YlOrRd') 
cm2 = plt.cm.get_cmap('YlOrRd_r') # YlOrRd_r末尾加r表示颜色取反
x=np.random.randn(50)
y=np.random.randn(50)

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
sc1=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm1)
plt.colorbar(sc1)

plt.subplot(1,2,2)
sc2=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm2)
plt.colorbar(sc2)

plt.show()

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Python笔记（十） Lzehui python 笔记
文件编码概念编码就是一种规则集合，记录了内容和二进制间进行相互转换的逻辑编码有许多种，我们最常用的是UTF—8编码文件的读取对文件进行操作的基本步骤，大概可以分为三步1、打开文件2、读写文件3、关闭文件注意：可以只打开和关闭文件，不进行任何读写open（）打开函数在Python，使用open函数，可以打开一个已经存在的文件，或者创建一个新文件，语法如下open(name,mode,encoding
Python笔记（八） Lzehui python 开发语言
数据容器：dict（字典、映射）字典的定义字典的定义，同样使用{}，不过存储的元素是一个个的：键值对，如下语法： #定义字典字面量 {key：value,key:value,……,key:value} #定义字典字面量 mt_dict={key：value,key:value,……,key:value} #定义空字典 my_dict={} #空字典定义方式1 my_dict={} #空字典
Python笔记（三） Lzehui python 笔记数据库
while循环的基础应用语法：while条件：条件满足时，做的事情 i=0 whilei<100: print("循环100次") i+=11.while的条件需要得到布尔类型，True表示继续循环，False表示结束循环2.需要设置循环终止的条件，如i+=1配合i<100，就能保证100次后停止，否则将无限循环3.空格缩进，冒号和if判断一样，都需要设置while循环的嵌套使用基础语法：wh
Python笔记（五） Lzehui python 笔记
数据容器入门python中的数据容器：一种可以容纳多份数据的数据类型，容纳的每一份数据称之为1个元素每一个元素，可以是任意类型的数据，如字符串、数字、布尔等。根据容器特点的不同，如：是否支持重复元素是否可以修改是否有序，等分为5类，分别是：列表（list）、元组（tuple）、字符串（str）、集合（set）、字典（dict）数据容器：list（列表）列表的定义基本语法 #字面量 [元素1，元素2
Python笔记（七） Lzehui python 笔记
集合的定义和操作集合中元素不能重复，且是无序的，区别于列表，元组，字符串基本语法： #定义集合字面量 {元素，元素，……，元素} #定义集合变量变量名称={元素，元素，……，元素} #定义空集合变量名称=set()和列表、元组、字符串等定义基本相同;列表使用：[]元组使用：()字符串使用：""集合使用：{}集合常规操作：因为集合是无序的，所以集合不支持：下标索引访问但集合和列表一样，是允许修改
Python笔记（一） Lzehui python
字面量python中常用的有6种值（数据）的类型类型描述说明数字（Number)支持：整数（int）浮点数（float)复数（complex)布尔（bool)整数（int),如：10、-10浮点数（float),如：13.14、-13.14复数（complex),如：4+3j，以j结尾表示复数布尔（bool)表达现实生活中的逻辑，即真和假，True表示真，False表示假。True本质上是一个数字
Python笔记（九） Lzehui python 前端
函数多返回值语法： deftest_return(): return1,2 x,y=test_return() print(x) #结果1 pirnt(y) #结果2按照返回值的顺序，写对应顺序的多个变量接收即可变量之间用逗号隔开支持不同类型的数据return函数的多种参数使用形式函数参数种类使用方式上的不同，函数有4中常见参数使用方式：位置参数关键字参数缺省参数不定长参数位置参数：调用函数
python笔记12 没有名字的鬼 python学习笔记笔记
目录1、文件的基本操作步骤1.打开文件（OpenFile）：2.读取文件内容（ReadFile）：3.写入文件内容（WritetoFile）：4.file.seek()5.文件复制：6.with语句：2、数据的组织维度1.一维数据：2.二维数据：3.多维数据：3、一维数组的存储与读取1.使用内置的文件I/O方法：存储数据：读取数据：2.使用NumPy库：存储数据：读取数据：3.使用Pandas库：
9.18 Python笔记谦友111
一.1.Python的基本概念具有高效率的数据结构，简单有效实现面向对象编程。Python(1989)比Java(1991)早，但是Java称作一个，因为Python就龟叔一个人开创那些，代码简单但是功能强大，对计算机功能很高，而Java由一个团队开创。2.Python的特点简单易学自由开放跨平台可嵌入性丰富的库Python可以做什么?1.软件开发2.科学运算3.自动化运维4.云计算5.WEB开发
一个不会java程序员的python笔记-切片 aersilan20200907 python python java 开发语言
文章目录前言一、切list和tuple二、判断是不是回数三、手写trim总结前言Python学习入门之切片slice的使用切片这东西还是很好用的，而且简单，切片，就是像切土豆一样，想切哪儿就切哪儿，想怎么切就怎么切。一、切list和tuple切一个list，随便切：#listL=['messi','pique','xavi']#切头print(L[0])#messi#切尾print(L[-1])#
python学习笔记20_字符编码与转码 flamingocc
python笔记20python字符编码与转码详细文章:http://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5956943.htmlhttp://www.diveintopython3.net/strings.html需知:1.在python2默认编码是ASCII,python3里默认是unicode2.unicode分为utf-32(占4个字节),utf-16(
python笔记：8.2.3 非参数检验的基本问题_游程检验老狼8848 python学习
#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunJul2114:26:222019@author:User"""#《Python数据分析基础》中国统计出版社importnumpyasnpfromscipyimportstatsimportpandasaspdimportstatsmodels.apiassm#importstatsmodels.formula.apiassmf#
『Python 干货』#2 NumPy（简明） Hwcoder
访问博客查看本文最新内容，排版更美观ヾ(•ω•`)o如有错误欢迎指出~Python系列学习笔记：Python笔记#1基础语法Python笔记#2NumPyPython笔记#3Matplotlib学习MachineLearning的时候发现需要用许多矩阵运算和画图的库，本文将以实用主义的方式记录每次遇到的新用法。2021年贵系的暑培新增了「科学计算」内容，本文部分内容参考了清华LZJ同学的教程，部分
Python笔记 QinChu
PART1基本定义变量定义：用来储存值的元素命名时只能包括字母、数字、下划线变量对应的值以最近一次更新为主变量类型使用type(变量)函数查询类型-非数字型1.字符串str一系列字符，用引号括起来，是编程语言中表示文本的数据类型用+号拼接字符串，如果有数字，需要对数字使用str()函数//格式化输出通过使用格式化操作符%来实现信息的整体输出1）%和不同的字符连用构成不同类型的格式化操作符，%起一个
#周检视# 坚持努力 0317---0325 小灵仙子
第一个90天目标检视目标1：纸质书2本目标2：开启Python笔记目标3：亲子英文阅读打卡本周的主题：忙碌的一周本周计划：[x]顺利完成软件测试大赛海选工作[]selenium视频学习3个[x]Jenkins的邮件配置一、家庭：1，周三晚上陪着孩子去学跆拳道，在道馆和妈妈视频。爸爸还是坐在凳子上就睡着了。2，连续第二个周末又是上班，感谢公公婆婆帮我带着孩子。孩子大了，老人家带着越来越吃力了。二、健
python笔记11 没有名字的鬼 python学习笔记笔记
1、模块简介在Python中，模块是一种组织代码的方式，允许你将相关的代码放在一个文件中，以便更好地组织和重用。模块可以包含变量、函数和类等。下面是关于Python模块的一些基本概念：1.创建模块要创建一个模块，只需创建一个包含Python代码的文件，文件的扩展名通常是.py。例如，如果你有一个名为的文件mymodule.py，它可以被视为一个模块。#mymodule.pydefsay_hello
【gRPC】protoc文件转py文件陀螺蚁 Python3 rpc python
以下基于Win系统下Python的venv虚拟环境演示《Python3笔记之venv虚拟环境》《Python笔记之pip国内镜像修改方法》在桌面创建个test目录作为项目目录，初始化venv环境后，安装基础依赖：pipinstallgrpciogrpcio-reflectiongrpcio-toolsprotobufgoogleapis-common-protos建立个项目结构：|-example
Python笔记之pip国内镜像修改方法陀螺蚁 Python3 pip python
国内常用pip镜像：#清华大学(https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/)https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/#阿里云https://pypi.douban.com/simple/#豆瓣https://pypi.mirro
【Python笔记：Numpy常用函数查询手册】 Tang_Fish Numpy python numpy 数据分析
Numpy学习手册Numpy入门1.创建ndarray数组1.1创建一维ndarray数组1.2创建多维ndarray数组1.3创建有序ndarray数组2.ndarray对象属性3.Numpy内置函数4.ndarray对象方法数据重塑合并1.数组重塑2.数组合并3.数组拆分4.数组转置和轴变换随机数随机整数矩阵Numpy入门Numpy是数据分析的基础性第三方库，对于python的学习来说是必备的
python笔记day2 w的狗子啊
01.变量变量就是在程序中用来保存数据的容器1.声明变量（定义变量）语法：变量名=值说明：变量名---要求：标识符，不能是关键字，规范：a.遵守PEP8命名规范（名字的所有字母都小写，如果由多个单词组成，单词之间用_隔开）b.见名知义（看到名字就知道变量中存的是什么数据）=----赋值号，将等号的右边的值赋给左边的变量值----可以使任何有结果的表达式，例如：190，变量，10+20，调用函数表达
PYTHON笔记1：pip已经安装好第三方库但pycharm中import时还是标红的解决方案 CCC_HPL python 笔记 pip
PYTHON笔记1：pip已经安装好第三方库但pycharm中import时还是标红的解决方案打开PIP的原始文件夹将原始文件夹的内容找到找到自己PYthon的工作环境#最后将文件导入即可或者把C盘的包直接复制到工作环境中借鉴思路：https://www.bilibili.com/video/BV14h411R7bZ/?spm_id_from=333.337.search-card.all.cli
JAVA基础灵静志远位运算加载 Date 字符串池覆盖
一、类的初始化顺序 1 （静态变量，静态代码块）-->（变量，初始化块）--> 构造器同一括号里的，根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况，那就在父类到子类交替初始化。二、String 1 String a = "abc"; JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象，根
keepalived实现redis主从高可用 bylijinnan redis
方案说明两台机器（称为A和B），以统一的VIP对外提供服务 1.正常情况下，A和B都启动，B会把A的数据同步过来（B is slave of A） 2.当A挂了后，VIP漂移到B；B的keepalived 通知redis 执行：slaveof no one，由B提供服务 3.当A起来后，VIP不切换，仍在B上面；而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B，开始
java文件操作大全 0624chenhong java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章，转过来留着。 http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html 转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html 一.获得控制台用户输入的信息 &nbs
android学习任务不懂事的小屁孩工作
任务完成情况搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用已完成熟练使用pupupwindows和alertdialog，并搞清楚两者的区别已完成熟练使用android的线程handler,并敲示例代码进行中了解游戏2048的流程，并完成其代码工作进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果，写一个实例已完成复习fragem
zoom.js 换个号韩国红果果 oom
它的基于bootstrap 的 https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序 <link rel="stylesheet" href="style/zoom.css"> <script src=&q
详解Oracle云操作系统Solaris 11.2 蓝儿唯美 Solaris
当Oracle发布Solaris 11时，它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是，这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好，我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用：OpenStack、内核域、统一存档（UA）和弹性虚拟交换（EVS）。
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Spring MVC基于模型-视图-控制器（Model-View-Controller，MVC）实现，能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。 1，跟踪Spring MVC的请求请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样，Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
hdu4342 History repeat itself-------多校联合五 aijuans 数论
水题就不多说什么了。 #include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
EJB和javabean的区别 asia007 bean ejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了 1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
Struts的action和Result总结百合不是茶 struts Action配置 Result配置
一:Action的配置详解: 下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE struts PUBLIC &quo
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在网上看到博客" 怎么才能让团队成员好好干活"的评论，觉得写的比较好。原文如下：我做团队管理有几年了吧，我和你分享一下我认为带好团队的几点： 1.诚信对团队内成员，无论是技术研究、交流、问题探讨，要尽可能的保持一种诚信的态度，用心去做好，你的团队会感觉得到。 2.努力提
Java代码混淆工具 sunjing ProGuard
Open Source Obfuscators ProGuard http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制 bit1129 redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制，但是它存在Master单点问题，为了解决这个问题，Redis从2.6开始引入sentinel，用于监控和管理Redis的主从复制环境，进行自动failover，即Master挂了后，sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作，如果Master醒来再次加入集群，只能以从服务器的形式工作。什么是Sentine
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zoj 3829 Known Notation(贪心) 阿尔萨斯 ZOJ
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