Python

plotnine CSDN的編輯和上傳圖片體驗太差，更多的例子到plot-example裡去看。 https://github.com/has2k1/plotnine-examples 安裝 官網：https://plotnine.readthedocs.io/en/stable/index.html github：https://github.com/has2k1/plotnine ggplot2官網：http://ggplot2.tidyverse.

方法一：運行 python -m pdb pythonname.py (Pdb) 會自動停在第一行，等待調試,這時你可以看看 協助 (Pdb) h 說明下這幾個關鍵 命令 >斷點設定  (Pdb)b 10 #斷點設定在本py的第10行 或(Pdb)b ots.py:20 #斷點設定到 ots.py第20行 刪除斷點（Pdb）b #查看斷點編號 (Pdb)cl 2 #刪除第2個斷點

1、Tcl、Tk和Tkinter Tkinter是Python的預設GUI庫，它基於Tk工具集，後者最初是為工具命令語言（Tcl）設計的。Tk流行後被廣泛移植，包括Perl（Perl/Tk）、Ruby（Ruby/Tk）、Python（Tkinter）。Tk開發GUI的可移植性和靈活性，Python指令碼語言的簡潔和系統語言的強勁。Python基於Tk提供了一種更高效的快速原型系統用以建立應用。Python還具有系統訪問、網路操作、XML、數字可視化、資料庫訪問，以及所有其他標準庫和第三

一 。安裝Python        python官方網站：http://www.python.org下載python的安裝包，運行安裝即可。       python安裝是否成功，cmd開啟命令列輸入 python 命令，顯示版本資訊即安裝成功。      python的安裝目錄添加到pth系統變數中即可 二。開發工具    

1關於 sklearn.datasets    from sklearn.datasets import load_iris   import numpy as np   data = load_iris() data 的屬性如下： 資料存放區在.data項中 每個觀察對象的種類儲存在資料集的.target屬性中 >>>print( target) [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

事先聲明一點，如果你不懂unicode和utf-8，請移步我另一篇文章看下怎麼回事-*- print和repr的區別可以在python terminal中得到簡單的認識： 首先聲明下，漢字“嚴”的unicode碼是“\u4e25”,在終端輸入 a = u"嚴" #enter print a   #output：嚴 repr(a)   #output："u'\\u4e25'"

Classes as objects 首先，在認識metaclass之前，你需要認識下python中的class。python中class的奇怪特性借鑒了smalltalk語言。大多數語言中，classes僅僅是用於描述怎樣建立一個對象的代碼端。在某種程度上說，python中的class也是這樣的。   >>> class ObjectCreator(object): ... pass ... >>>

Linux下校正檔案MD5值，最簡單的方法就是執行md5sum命令 md5sum filename 原本打算用subprocess調用系統命令來擷取md5值， import subprocess,shlexcmd = "md5sum filename"p = subprocess(shlex.split(cmd), stdout=subprocess.PIPE)print p.stdout.read()

情景：計算記錄檔中，獨立IP的個數，也就是unique visitor。 計算量：每小時大概有70萬左右的記錄，每天24小時，大概1400-1500萬條記錄   一開始，想到用一個list來儲存用戶端IP，從日誌裡邊取出一個IP， 判斷是否已經存在，如果存在，就忽略，否則添加到這個list中去 addrs = []   for line in f.readlines() :     addr = get_addr(

具體介紹請參考： 微博資料清洗(Java版) 本文是Python版本的介紹，只有資料清洗部分不含對Excel的操作，包含去除html標籤和去掉資訊裡的url地址。 Python的代碼相對java簡明了太多 # -*- coding: UTF-8 -*-'''Created on 2013年12月10日@author: daT dev.tao@gmail.com'''import redef dealHtmlTags(html): '''

p=list.index(value) list為列表的名字 value為尋找的值 p為value在list的位置   以下內容引自：http://www.linuxidc.com/Linux/2012-01/51638.htm Python3.2.2列表操作總結 list操作：快速建立list、新增item、刪除item、重新賦值item、顛倒item順序、檢索item 快捷建立list，兩種方式：split方法、list函數和range函數配合使用。

（建議大家多看看官網教程：教程地址） 我們使用dmoz.org這個網站來作為小抓抓一展身手的對象。 首先先要回答一個問題。 問：把網站裝進爬蟲裡，總共分幾步。 答案很簡單，四步： 建立項目 (Project)：建立一個新的爬蟲項目 明確目標（Items）：明確你想要抓取的目標 製作爬蟲（Spider）：製作爬蟲開始爬取網頁 儲存內容（Pipeline）：設計管道儲存爬取內容

5+3>9-2 就是8>7,python是先計算後比較 其他算術運算先於布林運算子執行 Python支援這樣的比較： aInt = 5 0<=aInt<=5while booleanExpression:    #suite 1 #else:     #suite2當while迴圈布林運算式為假時，進入else語句。注意：while內部的break跳出迴圈也會跳過else語句。 習題 2

這個項目是和第一個項目相反，第一個項目是形成html檔案，這個項目是解析xml檔案。在解析這個xml檔案的時候，我們用到了SAX這個工具，要瞭解這個項目的具體流程處理，還是要看看SAX到底是怎麼解析xml檔案的。 http://www.ibm.com/developerworks/cn/xml/x-cert/part8/ 估計大家看了上面這個串連的 SAX是如何工作的，就會對這個解析器有了一些瞭解，這對於理解整個項目是很有協助的。

……如果你非要找一本可以捧在手上的書，那麼一本好的 Python 書的標準是要麼在廣度上有建樹要麼就是深度。廣度上來說，《Python編程金典》做得不錯；深度上, 《python cookbook》和《可愛的 Python》系列文章比較好。…… 其實在那時，無論是《python編程金典》還是《python cookbook》都已經有點過時了，所以後來有人問我推薦幾本 Python 書的時候，我就不再推薦這兩本了，而是直接叫他去讀 Python Manuals 裡的 Tutorial

Python yield 使用淺析 廖雪峰Python教程–協程 def consumer(): r = '' while True: n = yield r if not n: return print('[消費者]消費 %s...' % n) r = '200 OK'def produce(c): c.send(None) #或寫成，必須初始化，因為不能攜帶【r = c.send(n)

代碼： import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6]left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])ax1.plot(x, y,

代碼： import matplotlib.pyplot as plt# 多合一顯示# 模式一plt.figure(1)plt.subplot(2, 2, 1)plt.plot([0, 1], [0, 1])plt.subplot(2, 2, 2)plt.plot([0, 1], [0, 2])plt.subplot(2, 2, 3)plt.plot([0, 1], [0, 3])plt.subplot(2, 2, 4)plt.plot([0, 1], [0, 4])#

代碼： import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef f(x, y): return (1 - x / 2 + X ** 3) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2)n = 256x = np.linspace(-3, 3, n)y = np.linspace(-3, 3, n)X, Y = np.meshgrid(x, y) # 網格輸入值# use plt.contour to filling

代碼： import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.gridspec as gridspec# method1:subplot2gridplt.figure()ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3, rowspan=1)ax1.plot([1, 2], [1, 2])ax1.set_title('ax1_title')ax2 = plt.subplot2grid((3, 3),