手把手教你寫python

本文目錄一覽：

• 1、零基礎如何入門學習Python？

• 2、Python實操：手把手教你用Matplotlib把數據畫出來

• 3、python如何配置環境變量

零基礎如何入門學習Python？

以下是python全棧開發課程學習路線，可以按照這個課程大綱有規劃的進行學習：

階段一：Python開發基礎

Python全棧開發與人工智能之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字符編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。

階段二：Python高級編程和數據庫開發

Python全棧開發與人工智能之Python高級編程和數據庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網絡編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql數據庫開發等。

階段三：前端開發

Python全棧開發與人工智能之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquerybootstrap開發、前端框架VUE開發等。

階段四：WEB框架開發

Python全棧開發與人工智能之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。

階段五：爬蟲開發

Python全棧開發與人工智能之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。

階段六：全棧項目實戰

Python全棧開發與人工智能之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關係管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。

階段七：數據分析

Python全棧開發與人工智能之數據分析學習內容包括：金融量化分析。

階段八：人工智能

Python全棧開發與人工智能之人工智能學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。

階段九：自動化運維開發

Python全棧開發與人工智能之自動化運維開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。

階段十：高並發語言GO開發

Python全棧開發與人工智能之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發教程開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細緻，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

Python實操：手把手教你用Matplotlib把數據畫出來

作者：邁克爾·貝耶勒（Michael Beyeler）

如需轉載請聯繫華章 科技

如果已安裝Anaconda Python版本，就已經安裝好了可以使用的 Matplotlib。否則，可能要訪問官網並從中獲取安裝說明：

正如使用np作為 NumPy 的縮寫，我們將使用一些標準的縮寫來表示 Matplotlib 的引入：

在本書中，plt接口會被頻繁使用。

讓我們創建第一個繪圖。

假設想要畫出正弦函數sin(x)的線性圖。得到函數在x坐標軸上0≤x＜10內所有點的值。我們將使用 NumPy 中的 linspace 函數來在x坐標軸上創建一個從0到10的線性空間，以及100個採樣點：

可以使用 NumPy 中的sin函數得到所有x點的值，並通過調用plt中的plot函數把結果畫出來：

你親自嘗試了嗎？發生了什麼嗎？有沒有什麼東西出現？

實際情況是，取決於你在哪裡運行腳本，可能無法看到任何東西。有下面幾種可能性：

1. 從.py腳本中繪圖

如果從一個腳本中運行 Matplotlib，需要加上下面的這行調用：

在腳本末尾調用這個函數，你的繪圖就會出現！

2. 從 IPython shell 中繪圖

這實際上是交互式地執行Matplotlib最方便的方式。為了讓繪圖出現，需要在啟動 IPython 後使用所謂的%matplotlib魔法命令。

接下來，無須每次調用plt.show()函數，所有的繪圖將會自動出現。

3. 從 Jupyter Notebook 中繪圖

如果你是從基於瀏覽器的 Jupyter Notebook 中看這段代碼，需要使用同樣的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入圖形，這會有兩種輸出選項：

在本書中，將會使用inline選項：

現在再次嘗試一下：

上面的命令會得到下面的繪圖輸出結果：

如果想要把繪圖保存下來留作以後使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：

僅需要確保你使用了支持的文件後綴，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。

作為本章最後一個測試，讓我們對外部數據集進行可視化，比如scikit-learn中的數字數據集。

為此，需要三個可視化工具：

那麼開始引入這些包吧：

第一步是載入實際數據：

如果沒記錯的話，digits應該有兩個不同的數據域：data域包含了真正的圖像數據，target域包含了圖像的標籤。相對於相信我們的記憶，我們還是應該對digits稍加 探索 。輸入它的名字，添加一個點號，然後按Tab鍵：digits.TAB，這個操作將向我們展示digits也包含了一些其他的域，比如一個名為images的域。images和data這兩個域，似乎簡單從形狀上就可以區分。

兩種情況中，第一維對應的都是數據集中的圖像數量。然而，data中所有像素都在一個大的向量中排列，而images保留了各個圖像8×8的空間排列。

因此，如果想要繪製出一副單獨的圖像，使用images將更加合適。首先，使用NumPy的數組切片從數據集中獲取一幅圖像：

這裡是從1797個元素的數組中獲取了它的第一行數據，這行數據對應的是8×8=64個像素。下面就可以使用plt中的imshow函數來繪製這幅圖像：

上面的命令得到下面的輸出：

此外，這裡也使用cmap參數指定了一個顏色映射。默認情況下，Matplotlib 使用MATLAB默認的顏色映射jet。然而，在灰度圖像的情況下，gray顏色映射更有效。

最後，可以使用plt的subplot函數繪製全部數字的樣例。subplot函數與MATLAB中的函數一樣，需要指定行數、列數以及當前的子繪圖索引（從1開始計算）。我們將使用for 循環在數據集中迭代出前十張圖像，每張圖像都分配到一個單獨的子繪圖中。

這會得到下面的輸出結果：

關於作者：Michael Beyeler，華盛頓大學神經工程和數據科學專業的博士後，主攻仿生視覺計算模型，用以為盲人植入人工視網膜（仿生眼睛），改善盲人的視覺體驗。 他的工作屬於神經科學、計算機工程、計算機視覺和機器學習的交叉領域。同時他也是多個開源項目的積極貢獻者。

本文摘編自《機器學習：使用OpenCV和Python進行智能圖像處理》，經出版方授權發布。

python如何配置環境變量

python如何配置環境變量

40人貢獻了經驗

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專註互聯網資訊

2018-11-10 37971人看過

有時候我們在使用python的時候，想配置環境變量，怎麼配置呢，下面來分享一下方法

工具/原料

python 配置環境變量方法

方法/步驟

1/5 分步閱讀

第一步在我們的電腦上鼠標右鍵此電腦，選擇屬性，進去之後，點擊高級系統設置，如下圖所示：

2/5

第二步進去之後，點擊環境變量，如下圖所示：

3/5

第三步進去環境變量界面之後，點擊path，進行編輯，如下圖所示：

4/5

第四步在path中添加上python的安裝路徑，這裡是F:\Install\python3.7\，需要注意的是如果要是有pip安裝第三方庫的話，需要添加F:\Install\python3.7\Scripts\到變量中，如下圖所示：

5/5

第五步點擊確定進行保存環境變量配置之後，打開命令提示符，輸入python，按回車鍵看到python版本，代表環境變量配置成功，如下圖所示：

注意事項

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編輯於2018-11-10，內容僅供參考並受版權保護

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