《Python编程:从入门到实践》总结_Day05

前言

是在原有文章的基础上直接扩充更新还是将其作为单独的系列文章呢?思虑再三,还是决定把接下来的Day01-Day05的总结独立出来。此系列是关于《Python编程:从入门到实践》的总结,亦可看作是在我上一篇文章的基础上的加强版本,所以大家看到有些部分没有从浅入深的一个过程或者是没头没脑也请不要惊讶。由于笔者(没错就是我)水平实在有限,欢迎大家在评论区或者私聊我进行批评指正,闲话少说,我们开始吧。
《Python编程:从入门到实践》总结_Day01
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《Python编程:从入门到实践》总结_Day05

上一篇文章请见《编程小白的第1本Python入门书》总结

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1. Matplotlib

1.1 绘制简单折线图

  • plot():该函数会根据参数绘制有意义的图形,可在其中加入参数linewidth来决定绘制线条的粗细。

  • title():给图标指定标题,其中参数fontsize可以设置字号大小。

  • xlabel()&ylabel():可以分别设置x轴和y轴的标题以及字体大小。

  • tick_params():可设置刻度样式

  • 校正图形:比如向plot()提供一系列数据的时候,它默认第一个数据点对应的x轴坐标为0,但有时我们的第一个数据并不是0,我们可以给plot()同时提供输入值和输出值。

  • show():打开图片查看器,并显示你所绘制的图形

  • 参数Alpha():可设置图标透明度。

  • 参数facecolor():可指定填充区域的颜色

1.1 绘制简单折线图

  • scatter():可向该函数中传入两个列表,其中元素分别对应x轴和y轴的坐标,可使用列表与列表解析式自动计算其所要绘制的数据。

  • axis():可设置每个坐标轴的取值范围

  • 删除数据点轮廓:有时数据点较多,其轮廓可能会粘连在一起,在调用scatter()方法的时候,将参数edgecolor = “none”传入进去。

  • 自定义颜色:在sactter()中传入参数c,并定义其颜色,同样可以通过元组的形式以RGB的形式来定义数据点的颜色。

  • 颜色映射:可将参数c设置成一个参数列表,并使用参数cmap来决定使用什么颜色来进行映射.

  • 保存图片:可使用函数savefig()来代替函数show(),其中第一个参数可对该图像命名,可再加入bbox_inches=“tight”将图表多余的空白区域切掉。

  • Lightenstyle类:设置图表基色

2. 随机漫步

这部分我跟着书中的代码写了一遍,简单了解其思想,并没有很深入、很细致的研究这部分的内容。
个人理解书中所实现的随机漫步主要是通过choice函数选择行走的方向,步长,并且注意不要原地踏步。至于可视化的部分,可参照上面所述部分来进行绘制。

3. Pygal

  • 创建实例:
    通常首先创建一个pygal.Bar()的实例

  • 添加信息
    使用add()向绘制的表中添加信息

  • 渲染
    将图片渲染为svg文件,也就是在保存的文件加上.svg的后缀名,可以选择通过浏览器将其打开,鼠标与其中部分接触会显示出你添加进去的信息。

4.CSV文件

与JSON一样,关于这部分的知识我同样觉得网上的信息更加的直观明了。

逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。 纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据。

  • reader():
    创建一个与文件相关的阅读器对象

  • next():
    csv中的这一函数是阅读文件的下一行,但是如果是第一次调用,会读取文件的第一行,通常使用该方法读取文件中的第一行,而第一行也通常包含一些文件的宏观信息。

5. datetime模块

  • striptime():该方法中的第一个参数是包含了所需的日期,第二个参数是设置日期格式,书中使用该方法向所绘制的图标中加入日期信息。

6. API

API指的是应用程序编程接口,通过书中我对其的理解,API是我们向网站发出请求的一个通道(或者是一扇门也可以),我们发出请求,而对方给我们应答,当然这种应答多种多样,而书中演示的情况则是返回一份JSON文件,而通过书中之前介绍的关于该类型文件的操作来进行处理。

  • requests模块:get()函数可url传递给它。

  • 属性status_code:可以让我们知道请求是否成功了(状态码200表示请求成功。)

7.写在后面的话

这是《python编程:从入门到精通》总结系列的最后一片文章了,说实话,这篇的内容我看的比较囫囵,matplotlib可视化的知识繁多且杂碎,随机漫步好像是一个小工具来作为我们想实现的功能的一小部分,基本上我都是跟着书中的代码写了一下,简单了解其功能,准备在以后的使用中边查边用。

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