“Python”的版本间差异
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*参见[[Matplotlib]] |
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2019年7月20日 (六) 12:07的版本
容器
- container(数据结构)
- 有3种: 序列,映射,集合
序列(sequence)
- 序列有6总(列表,元组,字符串,Unicode字符串,buffer对象,xrange对象)
- 序列的索引从0开始,对序列分片时包括开头,不包括结尾,比如A[3:4]只包括A列表的第四个成员
- 序列的加号操作,[1,2,3]+[4,5,6] = [1,2,3,4,5,6]
- 乘号参考加号 [1,2]*2 = [1,2,1,2]
通用序列操作
- 索引,分片(slice),加,乘,迭代,最大,最小,长度
- 索引从0开始,最后一个元素是-1(从右向左索引)
- 分片: 访问倒数3个 A[-3:],访问正数3个A[:3]
- 步长为2访问 A[0:10:2],步长可以为负,从右向左。
- 相加 [1,2]+[3,4]-->[1,2,3,4]
- 相乘 [1,2]*3 --> [1,2,1,2,1,2]
- A=[None]*10 生成长度为10的空的列表
- 成员资格:in,布尔运算符
- len (长度),min,max
- enumerate: 对一个列表或数组既要遍历索引又要遍历元素时
for index,text in enumerate(list): print index ,text
列表
- 列表的元素可以修改,字符串不能
- x=[1,1,1],x[1]=2
- del x[1]
- x[1:1]=[2,3,4] 分片赋值,注意这相当于插入
- 列表方法
- append, count, extend, index, insert
- pop (删除指定位置元素,并返回该元素,同时修改列表),实现栈的功能,入栈(push),出栈(pop),Python里面没有push,用append功能实现
- remove,reverse,sort (sort的用法要注意,参考书的39页),sorted
元组
- 不可变序列
- (1,2,3) (1,)
- 比如3*(40+2) 和3*(40+2,)的差别
- tuple函数:把列表转换为元组
- list: 把元祖装换为列表
- 元组貌似没有什么用处,列表基本满足所有需要
字符串
- %s%d%f (字符串,整数,浮点数)[1]
- join & split
A=['1','2'] B='+'.join(A) C-B,split('+')
集合
- 无序不重复集 set [2]
数组
- numpy中有个数组ndarray的数据结构 [3]
- array() 可以将列表等转化为数组
- asarray()和array差不多,但是不一定需要复制
- 如何把两个数组合并为一个数组
- np.concatenate((a, b), axis=0)
控制语句
条件
- <expression1> if <condition> else <expression2>
- 如果为真 执行 expression1,否则执行 expression2
异常
try: x=input('enter the value of x') y=1/x except: print(error) else: print(1/x) finally: print('whatever x, I do not care')
函数、类、模块
- 函数以 def(): 来定义
- 类以 class(): 来定义
- 一般一个模块指一个同名文件(文件中有一般有一个__init__()函数),或者同名文件夹(文件夹下有一个__init__.py)
- import一个文件中的某个函数,或者类, from modular import sth
- import一个文件夹中的某个文件: from modular import file
- import一个文件夹中的某个文件中的某个函数或者类: from modular.file imprt sth
- 只有某个文件对应的模块可以被reload(文件修改之后需要重新加载)
- 先import 某个模块,然后才可以reload
函数
- 函数的输出用returm
- lambda 函数
>>> g = lambda x:x+1
看一下执行的结果: >>>g(1) >>>2 可以这样认为,lambda作为一个表达式,定义了一个匿名函数,上例的代码x为入口参数,x+1为函数体:f(x)=x+1 参见http://www.cnblogs.com/evening/archive/2012/03/29/2423554.html
参数
- 参见 [4]
- 五种参数
这五种参数可以组合使用,但参数定义的顺序必须是:位置参数-->默认参数-->可变参数-->命名关键字参数-->关键字参数
- 位置参数
- 默认参数
- 重点:默认参数必须指向不变对象
- 可变参数
def calc(*numbers): sum = 0 for n in numbers: sum = sum + n * n return sum
- 可变参数允许你传入0个或任意个参数,这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple
>>> nums = [1, 2, 3] >>> calc(*nums)
- 实参里调用*nums表示把nums这个list的所有元素作为可变参数传进去。这种写法相当有用,而且很常见。
- 关键字参数
def person(name, age, **kw): print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)
- 关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。
>>> extra = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'} >>> person('Jack', 24, **extra)
- 实参中的**extra用法表示把extra这个dict的所有key-value用关键字参数传入到函数的**kw参数,kw将获得一个dict,注意kw获得的dict是extra的一份拷贝,对kw的改动不会影响到函数外的extra。
- 命名关键字参数(这个我比较喜欢)
如果要限制关键字参数的名字,就可以用命名关键字参数,例如,只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义的函数如下:
def person(name, age, *, city, job): print(name, age, city, job)
- 和关键字参数**kw不同,命名关键字参数需要一个特殊分隔符,后面的参数被视为命名关键字参数。
- 命名关键字参数可以设定默认值,但是不能不给,可能这是和默认参数的区别
类
- 类的实例的保存和载入,pickle
output = open('data.pkl', 'wb') # Pickle dictionary using protocol 0. pickle.dump(data1, output) output.close()
pkl_file = open('data.pkl', 'rb') data1 = pickle.load(pkl_file) pkl_file.close()
内部变量,魔方方法
- __file__
- 查找源文件位置 print(ppxf.__file__)
- __name__,__main__
- if __name__ == '__main__': test()
- __init__ (初始化方法 )
- def __init__(self)
- __all__ (显示可见功能)
- copy.__all__
- __doc__ (文档)
- print(copy.copy.__doc__)
画图
- 参见Matplotlib
- 交互式,数据可视化Bokeh
- 还有spotify下的Charitfy(基于Bokeh)
输入输出
格式
- print("%10.3f"% (356.08977))
- 在输出ndarray的时候,设置输出的数的精度
- np.set_printoptions(precision=2)
文件输入
ascii 文件
- ppxf 中根据该程序写了一个接口程序 readcol
文件输出
f = open("chain.dat", "w") k=1000 l=10 s='line'
- 格式输出
f.write("{0:4d} {1:d}\n".format(k,l)) #str.format 用法 0是第一个参数,1是第二个参数,:后面是格式, write只能是字符串 f.write('line 1: {:0>3d},{:.2f}'.format(a,b)+'\n') #0表示左边补0, >表示右对齐,3表示宽为3个字符 f.write("line 1:%3d %4.2f" %(a,b)) #C语言格式,感觉更友好
- 默认格式输出
data=[s,k,l] f.write(','.join([str(i) for i in data])+'\n') print(s.k,l,file=f)
- 关闭文件
f.close()
表格输出
table={'XCENTER': [0.2, 0.44]} ascii.write(table, formats={'XCENTER': '%12.5f'})
Packages
- glob 查找文件位置
- os 系统的一些变量
- dir=os.getenv('bc03_dir')
- os.getcwd() #获取当前目录的绝对路径
- 命令行解析工具 Argparse [5]
- 消光:sfdmap and extinction
- healpy
链接
- 带下划线变量的意义 [6]