【Python篇】python库讲解(pickle | random | numpy)

pickle模块

pickle模块是Python标准库中的一个模块，用于序列化和反序列化Python对象。它可以将Python对象转化为字节流形式，以便于存储或传输，然后在需要时将其还原为原始对象。

pickle模块提供了以下两个主要的函数：

• pickle.dump(obj, file)：将Python对象序列化并写入文件。
  obj：要序列化的Python对象。
  file：要写入的文件对象。
• pickle.load(file)：从文件中读取序列化的Python对象并反序列化l1 mm。
  file：要读取的文件对象。

使用pickle模块可以方便地实现对象的持久化存储，或者在进程间传递复杂的数据结构。

样例

编写一个程序，分别将整数a1=100，字符串a2=“I am a student”，列表list1 = [1,2,3,4,5,6]，字典dict1 = {“姓名”:“张三”,“毕业学校”:“大学”}，集合set1 = {3.5,5,“abc”}用pickle模块写入一个二进制文件中。写入成功后，再次打开文件，读取二进制文件中的数据。
要求：
用try-except语句对写入的过程进行可能出现的异常进行处理。显示写入成功，还是写入失败。

import pickle

# 写入数据到二进制文件
try:
    a1 = 100
    a2 = "I am a student"
    list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    dict1 = {"姓名": "张三", "毕业学校": "河南科技大学"}
    set1 = {3.5, 5, "abc"}

    with open("data.pkl", "wb") as f:
        pickle.dump(a1, f)
        pickle.dump(a2, f)
        pickle.dump(list1, f)
        pickle.dump(dict1, f)
        pickle.dump(set1, f)

    print("写入成功！")
except Exception as e:
    print("写入失败：", e)

# 从二进制文件中读取数据
try:
    with open("data.pkl", "rb") as f:
        a1 = pickle.load(f)
        a2 = pickle.load(f)
        list1 = pickle.load(f)
        dict1 = pickle.load(f)
        set1 = pickle.load(f)

    print("读取成功！")
    print("a1 =", a1)
    print("a2 =", a2)
    print("list1 =", list1)
    print("dict1 =", dict1)
    print("set1 =", set1)
except Exception as e:
    print("读取失败：", e)

wb和rb是Python中文件打开模式的一部分，用于指定以二进制模式进行文件读写操作。

• wb：以二进制模式写入文件。在这种模式下，可以将二进制数据（如字节流、图片、音频等）写入文件。如果文件不存在，则会创建一个新文件；如果文件已存在，则会清空文件内容并重新写入数据。
• rb：以二进制模式读取文件。在这种模式下，可以从文件中读取二进制数据。通常用于读取二进制文件、序列化对象等。

random

random是Python提供的一个用于生成伪随机数的标准库。它可以用于模拟、游戏、密码学等多种应用场景。

下面是一些random库提供的常用函数：

• random.random()：返回一个0到1之间的随机浮点数。
• random.randint(a, b)：返回一个a到b之间的随机整数。
• random.choice(seq)：从序列seq中返回一个随机元素。
• random.shuffle(seq)：将序列seq中的元素随机排列。
• random.sample(pop, k)：从序列pop中随机选择k个元素并返回一个新序列。

import random

# 生成随机整数
random_int = random.randint(1, 100)

# 生成随机浮点数
random_float = random.random()

# 从列表中选择一个随机元素
fruits = ['apple', 'banana', 'orange']
random_fruit = random.choice(fruits)

# 将列表中的元素随机排列
random.shuffle(fruits)

# 从列表中随机选择2个元素
two_fruits = random.sample(fruits, 2)

样例

编写一个程序实现如下功能：
随机产生20个1~100之间的随机整数，写入文本文件中。

import random

# 生成20个1~100之间的随机整数并写入文件
random_numbers = []
for _ in range(20):
    random_number = random.randint(1, 100)
    random_numbers.append(random_number)
with open("E:/a.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
    file.write(' '.join(map(str, random_numbers)))

numpy库

numpy库在科学计算和数据分析领域有着广泛的应用，它提供了高效的多维数组对象（ndarray）以及对这些数组进行操作的函数。以下是numpy库的一些主要用途：

• 数组操作：numpy的核心功能是处理数组。它提供了丰富的数组操作函数，例如创建数组、重塑数组形状、索引和切片数组、数组的数学运算（加法、减法、乘法、除法）、逻辑运算等。
• 数学函数：numpy提供了大量的数学函数，包括三角函数、指数函数、对数函数、幂函数、取整函数、统计函数等。这些函数对于科学计算和数据分析非常有用。
• 线性代数运算：numpy提供了矩阵和向量的运算功能，包括矩阵乘法、求逆、解线性方程组、特征值和特征向量计算等。这些功能对于线性代数相关的问题非常重要。
• 随机数生成：numpy可以生成各种分布的随机数，如均匀分布、正态分布、泊松分布等。这对于模拟实验和随机抽样非常有用。
• 文件输入输出：numpy能够读写数组数据到硬盘，支持多种文件格式，如文本文件、二进制文件、CSV文件等。这样可以方便地保存和加载数据。

总的来说，numpy库为Python提供了高性能、便捷的数组操作和数学函数，使得科学计算和数据分析更加高效和简洁。它是许多其他科学计算库的基础，例如pandas、scikit-learn等都建立在numpy库的基础之上。

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("一维数组：", arr1)

# 创建一个二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("二维数组：\n", arr2)

# 数组加法
arr3 = arr1 + 10
print("数组加法：", arr3)

# 数组乘法
arr4 = arr2 * 2
print("数组乘法：\n", arr4)

# 矩阵乘法
mat1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
mat2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
result_mat = np.dot(mat1, mat2)
print("矩阵乘法结果：\n", result_mat)

例子

利用numpy库求解下列线性方程组的解

x = np.linalg.solve(A, b)
这段代码有什么用

这段代码使用了numpy库中的linalg.solve()函数，它用于求解线性方程组。

具体来说，假设有一个线性方程组：A * x = b，其中 A 是一个给定的矩阵，b 是一个给定的向量，x 是要求解的未知向量。

np.linalg.solve(A, b)的作用就是解决这个线性方程组，求出未知向量 x 的值。它使用了数值线性代数的方法，在数学上可以表示为：x = A⁻¹ * b，其中 A⁻¹ 是矩阵 A 的逆矩阵。

在技术的道路上，我们不断探索、不断前行，不断面对挑战、不断突破自我。科技的发展改变着世界，而我们作为技术人员，也在这个过程中书写着自己的篇章。让我们携手并进，共同努力，开创美好的未来！愿我们在科技的征途上不断奋进，创造出更加美好、更加智能的明天！