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float(3)=3.0

float("3.14")=3.14

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id+type(类型)+value(值)=对象

eg:  3   id:1531372336 type:int  value:3

a:1531372336   #把地址赋给a

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变量必须先被初始化,不然不能运行。eg:ddd  是不能运行会报错的。

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F1快捷键,找出python的API

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\  ——用于换行,也叫行连接符。

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#序列化
import pickle#引入pickle模块
a1="蜡笔小新"
a2=234
a3=[10,20,30,40]
#把上面的内容添加一个二进制文件中
with open("data.dat","wb") as f:
    pickle.dump(a1,f)
    pickle.dump(a2,f)
    pickle.dump(a3,f)
#现在是乱码状态,下面开始转换成可读的内容
with open("data.dat","rb") as f:
    b1=pickle.load(f)
    b2=pickle.load(f)
    b3=pickle.load(f)
    #打印出来
    print(b1);print(b2);print(b3)

    #测试a1是否于b1相等
    print(id(a1));print(id(b1))
    #不相等

蜡笔小新
234
[10, 20, 30, 40]
1617878845360
1617920883280

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#读取和写入CSV文件
#引入CSV模块
import csv
#打开文件,注意:如果乱码,请在最后标明encoding的类型
with open("efg.csv","r",encoding='utf-8') as f:
    a_csv=csv.reader(f)#读出文件内容
#    print(list(a_csv))
    for row in a_csv:#用循环读出文件内容
        print(row)
#打开一个新的文件
with open("ee.csv","w") as f:
    #获得一个写入器
    b_csv=csv.writer(f)
    #一行一行的写
    b_csv.writerow(["ID","姓名","年龄"])
    b_csv.writerow(["1001","工藤新一","17"])
    c=[["1002","希希","18"],["1003","黑羽快斗","16"]]
    b_csv.writerow(c)

['\ufeffID', '姓名', '年龄', '破案量']
['1001', '工藤新一', '17', '1000']
['1002', '服部平次', '18', '200']
['1003', '黑羽快斗', '16', '100']

ID,姓名,年龄

1001,工藤新一,17

"['1002', '希希', '18']","['1003', '黑羽快斗', '16']"

 

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with open("e.txt","r",encoding="utf-8") as f:#打开文件
    print("文件名是:{0}".format(f.name))#打印文件名
    print(f.tell())#返回文件中指针的当前位置
    print("读取内容:{0}".format(str(f.readline())))#读取文件的第一行
    print(f.tell())#返回文件中指针的当前位置
    print("读取内容:{0}".format(str(f.readline())))#读取文件的第二行
    print(f.tell())#返回文件中指针的当前位置

 

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numpy读取数据

np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False)

转置t.T()

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t1.reshape(1,24) #修改数组形状

t1.flatten() #展开 二维降成一维

t1+2 #数组每个值都加2 (广播机制)

0除以0得到nan(不是一个数字),其他数字除以0得到inf(无穷的意思)

t6+t5 #对应位置的数据计算

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plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)

plt.savefig('./sig.png')

plt.xticks(x) #x的每个值

plt.xticks((1,26))#调整步长

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matplotlib

1.什么是matplotlib

主要做数据可视化,模仿matlab

安装conda install matplotlib

2.matplotlib基本要点

axis轴,指的是x或y轴

from matplotlib import pyplot as plt

x= range(2,26,2)

y=[15,13,14.5,17,20,25,26,26,24,22,18,15]

plt.plot(x,y)

plt.show()

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提出问题

准备数据(数据清洗)

分析数据

获得结论

成果可视化

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递归算法

1.定义递归头

2.递归体

 

def fact(n):

    if n==1:

         return n

    else:

         return n*fact(n-1)

print(fact(5))

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import shutil

shutil.make_archive('电影/gg','zip','movie/港台')

import zipfile

z1=zipfile.ZipFile('d:/a.zip','w')

z1.write('1.txt')

z1.write('1_copy.txt')

z.clost()

z2=zipfile.ZipFile('d:/a.zip','r')

z2.extractall('电影')

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import shutil

shutil.copyfile('1.txt','1_copy.txt')

shutil.copytree('movie/港台','电影')

 

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import os

path=os.getcwd()

list_files=os.walk(path)

 

for dirpath,dirnames,filenames in list_files:

    for dir in dir names:

        print(dir)

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import csv

with open('dd.csv','r') as f:

    a_csv=csv.reader(f)

    print(list(a_csv))

 

with open('ee.csv','w')as f:

    b_csv=csv.writer(f)

    b_csv.writerow(['ID','name','age'])

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1、行注释:# 这是一行可以编辑中文的备注

2、断注释:三个英文状态下的引号,两行之间可以编辑中文的备注

"""

。。。

。。。

。。。

。。。

"""

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