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  • Python-Python交互式教学课程制作框架
  • 主要介绍了Python交互式图形编程的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 主要为大家详细介绍了python交互式图形编程实例,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 主要为大家详细介绍了python交互式图形编程实例,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 主要为大家详细介绍了python交互式图形编程实例第三篇,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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  • Python交互式编程

    千次阅读 2016-10-11 08:45:19
    Python交互式编程 安装配置列表 安装python35 升级pip 使用pip安装ipython 交互模式效果 使用pip安装notebook 提示已成功安装的包和版本 在工作目录下启动notebook 安装画图工具matplotlib 结果提示 测试Python交互...

    Python交互式编程

    交互式编程不需要创建脚本文件,是通过 Python 解释器的交互模式进来编写代码。
    - linux上你只需要在命令行中输入 Python 命令即可启动交互式编程
    - Windows上在安装Python时已经安装了默认的交互式编程客户端

    #!/usr/bin/python
    # -*- coding: UTF-8 -*-
    print('中文编码')

    安装配置列表

    python 3.5.2,
    ipython 5.1.0,
    jupyter notebook,
    matplotlib


    安装python3.5

    具体安装请参考官方文档。安装程序时注意勾选配置环境变量。
    https://www.python.org/downloads/windows/

    升级pip

    python -m pip install --upgrade pip

    使用pip安装ipython

    pip.exe install ipython

    交互模式效果

    D:\tools>ipython
    Python 3.5.2 (v3.5.2:4def2a2901a5, Jun 25 2016, 22:01:18) [MSC v.1900 32 bit (Intel)]
    Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
    
    IPython 5.1.0 -- An enhanced Interactive Python.
    ?         -> Introduction and overview of IPython's features.
    %quickref -> Quick reference.
    help      -> Python's own help system.
    object?   -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.
    
    In [1]: print('hello world!')
    hello world!
    
    In [2]: a = ['Windows','10','Python','3.5.2','ipython','jupyter notebook']
    
    In [3]: a
    Out[3]: ['Windows', '10', 'Python', '3.5.2', 'ipython', 'jupyter notebook']
    
    In [4]: for i in a:
       ...:     print(i)
       ...:
    Windows
    10
    Python
    3.5.2
    ipython
    jupyter notebook
    
    In [5]:

    使用pip安装notebook

    pip install notebook

    提示已成功安装的包和版本

    Installing collected packages: jupyter-core, MarkupSafe, jinja2, jsonschema, nbformat, entrypoints, mistune, nbconvert, tornado, pyzmq, jupyter-client, ipykernel, notebook
      Running setup.py install for MarkupSafe ... done
    Successfully installed MarkupSafe-0.23 entrypoints-0.2.2 ipykernel-4.5.0 jinja2-2.8 jsonschema-2.5.1 jupyter-client-4.4.0 jupyter-core-4.2.0 mistune-0.7.3 nbconvert-4.2.0 nbformat-4.1.0 notebook-4.2.3 pyzmq-15.4.0 tornado-4.4.2

    在工作目录下启动notebook

    jupyter notebook
    D:\tools>jupyter notebook
    [W 07:44:23.940 NotebookApp] Widgets are unavailable. Please install widgetsnbextension or ipywidgets 4.0
    [I 07:44:23.955 NotebookApp] The port 8888 is already in use, trying another port.
    [I 07:44:24.143 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: D:\tools
    [I 07:44:24.143 NotebookApp] 0 active kernels
    [I 07:44:24.143 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: http://localhost:8889/
    [I 07:44:24.143 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).

    安装画图工具matplotlib

    pip install matplotlib
    pip install matplotlib --upgrade

    结果提示

    Installing collected packages: cycler, pytz, pyparsing, numpy, python-dateutil, matplotlib
    Successfully installed cycler-0.10.0 matplotlib-1.5.3 numpy-1.11.2 pyparsing-2.1.10 python-dateutil-2.5.3 pytz-2016.7

    测试

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    N = 5
    menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
    menStd =   (2, 3, 4, 1, 2)
    
    ind = np.arange(N)  # the x locations for the groups
    width = 0.35       # the width of the bars
    
    fig, ax = plt.subplots()
    rects1 = ax.bar(ind, menMeans, width, color='r', yerr=menStd)
    
    womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)
    womenStd =   (3, 5, 2, 3, 3)
    rects2 = ax.bar(ind+width, womenMeans, width, color='y', yerr=womenStd)
    
    # add some
    ax.set_ylabel('Scores')
    ax.set_title('Scores by group and gender')
    ax.set_xticks(ind+width)
    ax.set_xticklabels( ('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5') )
    
    ax.legend( (rects1[0], rects2[0]), ('Men', 'Women') )
    
    def autolabel(rects):
        # attach some text labels
        for rect in rects:
            height = rect.get_height()
            ax.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2., 1.05*height, '%d'%int(height),
                    ha='center', va='bottom')
    
    autolabel(rects1)
    autolabel(rects2)
    
    plt.show()

    这里写图片描述
    这里写图片描述
    这里写图片描述

    参考

    部分图像测试代码引用:https://my.oschina.net/bery/blog/203595

    展开全文
  • 从命令行在python交互式控制台中运行你的代码
  • Python交互式程序设计导论”慕课的设计.pdf
  • 如何进入和使用Python交互式环境

    千次阅读 2020-07-06 17:46:07
    Python交互式环境进入
    1. 启动环境

    在Windows上,有两种方式可以进入Python交互式环境。首先,打开“开始”菜单,找到Python程序的文件夹,
    在这里插入图片描述
    从图中可以看到,文件夹中有一个IDLE程序,打开即可进入Python交互式环境,如下图。
    在这里插入图片描述
    还有一种方式是通过命令行,直接输入python即可进入,如下图。
    在这里插入图片描述

    在配置了环境变量的情况下,在任意位置输入"python"均可进入;若没有配置环境变量,则需要进入python的安装目录。

    从上面两张图中可以看到,进入交互式环境后显示的内容是一样的。出现了">>>“这个提示符即说明已经进入交互式环境。

    1. 输入表达式

    进入Python交互式环境后,可输入一些表达式,并立即得到结果。实际上,一个表达式即被认为是一个数字,单个数字也可认为是表达式。
    在这里插入图片描述

    展开全文
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  • 命令行模式和python交互式模式

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    今天被一个朋友问到:命令行模式和python交互式模式有什么区别?怎么进行区分?一、命令行模式进入方式:在搜索栏输入cmd命令,进入命令提示符在命令行模式下,可以输入“python”关键字进入python交互式环境下编写...

    今天被一个朋友问到:命令行模式和python交互式模式有什么区别?怎么进行区分?

    一、命令行模式

    进入方式:在搜索栏输入cmd命令,进入命令提示符

    在命令行模式下,可以输入“python”关键字进入python交互式环境下编写代码,代码写一行执行一行(如图一);同时,也可以输入“python 文件名.py”运行一个python文件(如图二)。



    二、python交互式模式

    进入方式:①在python终端或者IDE进入(如图二,图一分别是python2.0和python3.0的终端和IDE);②在cmd中进入python交互式环境下(如图三)

    python交互式模式下,只能输入python代码,回车后立即执行,并会把结果一行一行打印输出。




    展开全文
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    python交互式绘图–Pygal(一)

    在利用python处理数据时,一份动态的可交互的图标常常能让我们更加自由的探索数据。Pygal工具包就为我们提供了这样的工具,可以在绘图后交互地观察数据,更加直观生动的感受一图胜千言的美妙。
    本文内容包括:

    • 安装pygal
    • Hello world demo
    • Jupyter中使用pygal
    安装
    Pygal
    Demo
    如何在jupyter中使用Pygal

    1.安装

    对于Pygal可以使用pip进行安装:
    pip install pygal

    2.初体验

    安装好了就可以开始画图了,首先我们画一柱状图来作为演示:

    import pygal                                                       # 导入 pygal
    bar_chart = pygal.Bar()                                            # 创建一个换图对象
    bar_chart.add('FirsrtTry', [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55])  # 添加一些值和对应的序列
    bar_chart.add('SecondTry', [55, 34, 21, 13, 8, 5, 3, 2, 1, 1, 0])  # 再添加另一个序列
    bar_chart.render_to_file('bar_chart.svg')                          # Save the svg to a file`
    

    随后在运行目录下就可以看到bar_char.svg的图像文件了。
    在这里插入图片描述

    3.在Jupyter中使用Pygal

    很多情况下我们需要在jupyter中使用图表功能,那么就需要自己设置一个渲染选项,将生成的交互svg图加载到jupyter中:

    #首先需要定义一个html渲染对象
    html_pygal = '<!DOCTYPE html><html><head><script type="text/javascript" src="http://kozea.github.com/pygal.js/javascripts/svg.jquery.js"></script><script type="text/javascript" src="http://kozea.github.com/pygal.js/javascripts/pygal-tooltips.js"></script></head><body><figure>{pygal_render}</figure></body></html>'
    
    #或者写成这样的格式
    html_pygal = """
    <!DOCTYPE html>
    <html>
      <head>
      <script type="text/javascript" src="http://kozea.github.com/pygal.js/javascripts/svg.jquery.js"></script>
      <script type="text/javascript" src="http://kozea.github.com/pygal.js/javascripts/pygal-tooltips.js"></script> 
       <!-- 加载对应的js工具 -->    
        <!-- from http://ino.pm/blog/ipython-pygal/#.W6XBCkxuJPZ -->
      </head>
      <body>
        <figure>
          {pygal_render}
          <!-- 这里定义的渲染对象的输入 -->    
        </figure>
      </body>
    </html>
    """
    

    然后需要导入交互式绘图包:

    import sys
    reload(sys)
    sys.setdefaultencoding('utf-8')    #这里是为了防止windows下编码错误
    
    import pygal
    from IPython.display import SVG, display,HTML    #导入交互式绘图包
    %matplotlib inline
    

    我们再重复一下刚刚的作图步骤,稍微修代码:

    bar_chart = pygal.Bar()                                            # 创建一个换图对象
    bar_chart.add('FirsrtTry', [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55])  # 添加一些值和对应的序列
    bar_chart.add('SecondTry', [55, 34, 21, 13, 8, 5, 3, 2, 1, 1, 0])  # 再添加另一个序列
    HTML(html_pygal.format(pygal_render=bar_chart.render()))    
    #这里直接用render(),而无需render_to_file()
    #此时,HTML工具利用刚刚定义的html_pygal 就可以加载对应的js来处理,在jupyter中实现interaction了
    

    在这里插入图片描述
    from ino.pm

    • 还有一种更简便的方法
    from IPython.display import SVG, display   #利用display模块来现实
    display({'image/svg+xml': bar_chart.render()}, raw=True)
    

    在这里插入图片描述


    ref:
    官方文档
    Python交互式绘图主要工具包
    一些例子

    展开全文
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