Python
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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
- 不可变
- A='python‘
- % 格式化
集合
- 无序不重复集 set [1]
数组
- numpy中有个数组ndarray的数据结构 [2]
- 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
控制语句
条件
- <expression1> if <condition> else <expression2>
- 如果为真 执行 expression1，否则执行 expression2
函数
- 在参数名之前使用一个星号，就是让函数接受任意多的位置参数。[3]
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
模块
- glob 查找文件位置
- os 系统的一些变量
- dir=os.getenv('bc03_dir')
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
- ipython中事先执行 %matplotlib
- http://www.scipy-lectures.org/intro/matplotlib/matplotlib.html
- matplotlib[4]
- pylab combines pyplot with numpy into a single namespace. This is convenient for interactive work, but for programming it is recommended that the namespaces be kept separate, e.g.:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 5, 0.1); y = np.sin(x) plt.clf() #clear the current figure plt.subplot(211) plt.plot(x, y) plt.show()
- options for the color characters are:
'r' = red 'g' = green 'b' = blue 'c' = cyan 'm' = magenta 'y' = yellow 'k' = black 'w' = white
- Options for line styles are
'-' = solid '--' = dashed ':' = dotted '-.' = dot-dashed '.' = points 'o' = filled circles '^' = filled triangles
- marker style [5]
- pmesh,pcolormesh: 画二维的平面分布的图
- colorbar
输入输出
格式输出
- 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)
文件输出
f = open("chain.dat", "w")
k=1000
l=10
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.close()
f = open("chain.dat", "a") #接着写
Packages
- 命令行解析工具 Argparse [6]
- 消光：sfdmap and extinction
- healpy
链接
- 带下划线变量的意义 [7]