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  • python创意作品-python的作品

    千次阅读 2020-10-30 22:59:59
    广告关闭2017年12月,云+社区对外发布,从最开始的技术博客到... python书法作品2下面我们讲解一下原理和制作步骤。 准备工作:1. 下载并安装相关字体(一般印章用篆体,书法用毛笔体,网上很多可以免费下载); 2....

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    2017年12月,云+社区对外发布,从最开始的技术博客到现在拥有多个社区产品。未来,我们一起乘风破浪,创造无限可能。

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    发现了编程与艺术又一个契合点,小开心一下。 其实这个过程非常简单。 我们先看作品,后讲解代码。? python书法作品1? python书法作品2下面我们讲解一下原理和制作步骤。 准备工作:1. 下载并安装相关字体(一般印章用篆体,书法用毛笔体,网上很多可以免费下载); 2. 熟悉python turtle的基本语句(包括write语句)...

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    使用win10的朋友会发现,每次开机锁屏界面都会有不一样的漂亮图片,这些图片通常选自优秀的摄影作品,十分精美。 但是由于系统会自动更换这些图片,所以就算再好看的图片,也许下次开机之后就被替换掉了。 借助python,我们可以用简单的几行代码,批量提取这些精美的锁屏图片。 把喜欢的图片设置成桌面背景,就不用...

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    啊喵,不知不觉竟然写了这么久,该死的皮囊又在咕咕叫了——地球上的食物可真抠门,也不知道你们人类是怎么忍受得住这几百万年的驯化过程的... 就此搁笔,觅食去了。 亲爱的读者们,后会有期~~~python猫往期作品 :有了python,我能叫出所有猫的名字python对象的身份迷思:从全体公民到万物皆数python对象的空间边界...

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    python编译器以函数库的形式内置了一个有趣的文件,被称为"python之禅”(the zen of python)。 python之禅介绍了编写好代码的基本原则,今天就给大家...如何编写漂亮的代码? 这是学习编程一段时间最经常提出的问题,却难以回答。 程序设计语言如同自然语言一样,好的代码就像文学作品,不仅意达,更要优美...

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    最近很多人被"改革春风吹满地, 中国人民真争气”魔性的旋律所洗脑,实际上这段魔性的旋律来自于鬼畜神曲《念诗之王》,而这段神曲就是根据本山大叔的作品所剪辑的。 目前《念诗之王》在b站播放量已经接近3000万! 今天我们就来用python分析下《念诗之王》火起来的原因。 1990年本山老师首次登上中央电视台春节联欢...

    尽管如此,许多应用数据科学家(来自stem和社会科学背景)都缺乏nlp经验。 在这篇文章中,我将探讨一些基本的nlp概念,并展示如何使用python中日益流行的spacy包实现它们。 这篇文章是针对绝对的nlp初学者,但是假设有python的知识。 spacy是什么? spacy是由matt honnibal在explosionai开发的"工业强度nlp in ...

    python基础python的语法比较简单,采用缩进方式。 以#开头的语句是注释,解释器会忽略掉注释。 其他每一行都是一个语句,当语句以冒号:结尾时,缩进的语句视为代码块。 python程序是大小写敏感的,如果写错了大小写,程序会报错。 数据类型和变量数据类型整数浮点数字符串(python还允许用r’’表示’’内部的字符串...

    stocks = {000001:平安银行, 000002:万科a, 000025:特力a}#000001,000002,000025为key; 对应的平安银行,万科a,特力a为value1.2 使用dict方法:dict是python的字典类,可以使用字典相关方法定义字典,具体如下:#列表或者元组中每个元素必须为列表或者元组且长度为2phoneprice = , ,]pdict = dict(phoneprice)print...

    numpy、pandas是python数据处理中经常用到的两个框架,都是采用c语言编写,所以运算速度快。 matplotlib是python的的画图工具,可以把之前处理后的数据通过图像绘制出来。 之前只是看过语法,没有系统学习总结过,本博文总结了这三个框架的api。 以下是这三个框架的的简单介绍和区别: numpy:经常用于数据生成和一些...

    大数据文摘作品,转载要求见文末作者|张远园 审校|aileenselene对本文亦有贡献在数据科学家炙手可今天,python无疑是当今数据科学家最重要的工具之一。 新年伊始,如果想进入数据科学家这个领域,那么开始学习python应当成为你的新年计划之一。 本文介绍3步零基础快速入门python的途步骤,包裹常用的python安装办法...

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    版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处。 https:blog.csdn.netu011054333articledetails82892075在使用python语言的时候我们使用pip来安装第三方包,但是由于pip的特性,系统中只能安装每个包的一个版本。 但是在实际项目开发中,不同项目可能需要第三方包的不同版本,python的解决方案就是虚拟环境...

    python 例子python 下后缀名.py如何运行 python 代码 交互式编写.py 脚本python*.py如何传递参数 python *.py argone argtwo如何在脚本中使用传入的参数 sys.argv是个列表:如何使用条件或者循环 if, while, forif a==b: print aelse:print bfor i in range(5): print i如何定义函数 def,参数、返回值def hello...

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    系统:windows 7语言版本:anaconda3-4. 3.0. 1-windows-x86_64编辑器:pycharm-community-2016. 3. 2 这个系列说一些python的基础知识python涉及的领域非常广泛,例如web,科学计算,有些知识属于共同的今天讲讲函数今日歌曲:part 1:理论定义函数在数学上的定义:给定一个数集a,对a施加对应法则f,记作f(a)...

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    本文告诉大家如何在 visualstudio 使用 python 开发在当前的编程中 python是非常强大,可以用 python 在高性能的计算和工具等在太阳系内最好用的 visualstudio 对 python的支持是很好的,但是需要先安装一下 python 才能使用打开一个空白的 visualstudio 2017现在最新的是 visualstudio 2019 了,但是需要过一些时间...

    making games with python & pygame暂时叫它《python&pygame游戏编程》,仍旧是第一本书作者ai sweigart的作品,向初级、中级的编程爱好者介绍用pygame来制作图形化游戏。 交互课程 以下网站可以给你的编程问题作即时反馈,这样你就可以在你的浏览器中解决问题。 https:codetheblocks.com该网站将python编码和3d环境...

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    独乐乐不如众乐乐,且不如用python把弹幕保存下来,做个词云图? 就这么愉快地决定了! 1 环境操作系统:windowspython版本:3. 7. 32 需求分析我们先需要...有没有感受到大家对垃圾分类这个话题的热情,莫名喜感涌上心头。 4 后记这两个ai萌妹子说的相声很不错,就不知道郭德纲看到这个作品会作何感想。 回到垃圾...

    欢迎来到《python周刊》这是第2期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。 由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文",才能访问文中的链接。文章和教程1、使用django restframework在30分钟内构建rest api 在django中构建rest api非常简单。 这教程中,详细记录了实现并启动一个api应用的详细步骤...

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    "python”免费获取电子书《python编程:入门到实践》《python编程快速上手 : 让繁琐工作自动化》进阶《流畅的python》《python cookbook》《effective ...现在你差不多所有的基础知识都有所掌握,终于可以磨刀霍霍迫不及待开始第一个真正属于你自己作品的开发之旅了,因为前面你已经掌握了 http 协议,所以现在...

    path是从python str继承过来的,所以,你可以很轻松地使用,不用再强制转化为str和担心检查isinstance(s, basestring)(或更糟糕的isinstance(s,str))。 就这些了,我希望能够介绍你以前都没有用过的库。 ppv课翻译小组作品,未经许可严禁转载...

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  • 水个经验,学习为重
  • 我们可以预见,全民会Python的日子不久就会到来,各行各业的人未来都能用Python解决各自领域的问题或创造出独特魅力的作品。在Python的普及过程中,海龟模块(turtle)将会功不可没。它来源于上个世纪60年代的logo...

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    简 介:

    Python是一种高阶计算机语言。它更接近自然语言,学习成本低,开发效率高。如今越来越多的中小学生都在开始学习Python了。我们可以预见,全民会Python的日子不久就会到来,各行各业的人未来都能用Python解决各自领域的问题或创造出独特魅力的作品。在Python的普及过程中,海龟模块(turtle)将会功不可没。它来源于上个世纪60年代的logo计算机语言,就是通过指挥一只小海龟移动,来教少年们进行计算机编程入门。相当多的教授计算机编程入门的语言都有"海龟”的影子,如Scratch的绘画功能。一些编程教育机器人或编程教育软件也有类似的"海龟”指令指挥角色移动。也有人给C++、C#、java、javascript等开发了相应的海龟模块,让人们学习这些计算机语言的编程入门。无论采用哪种计算机语言,海龟编程方式的基本理念和大致方法甚至命令都是一样的。正所谓万变不离其踪,编程的原理都差不多。如果把其它计算机语言看成是Python的方言,那么只要把Python的海龟模块学精了,学习其它计算机语言是相当容易的,很快就能入门。通常人们是用turtle模块进行绘画,不过本书早已跳出了这个范畴,用turtle模块制作游戏和动画,当然绘画也有,但都是别具一格的。

    本书汇集了李兴球先生近年来用turtle模块编程制作的精华之作共100个。 前面几个较为简单,但总体上并没有按从简单到复杂的顺序排序。每个创意程序都是用turtle模块为主开发制作的。有些作品由于配音等的需要,要导入其它模块,如pygame的mixer混音器模块,所以运行程序之前需要先安装好pygame模块。其方法是在命令提示符下输入pip install pygame --user。为了让一些绘画效果更加酷炫,作者开发了一个叫coloradd的模块。它能让颜色增加,就像美国麻省理工学院的Scratch中的颜色增加命令一样。这样能让绘画作品产生颜色渐变效果。本模块已放到了pypi.org中。读者只要在cmd窗口里输入pip install coloradd即可安装。

    作品都是精心挑选,以期与众不同的,并且遵循Python的设计哲学。大多数代码有注释并力求对齐。极少数程序提供的是一个核心或者说叫雏形,用来抛砖引玉。所有作品为李兴球原创,可提供技术支持。本书是继作者编写的《哪吒学Python-启蒙篇》、《哪吒学Python-初级篇》、《哪吒学Python-进阶篇》之后的精选案例集合。通过精心设计,让书中的案例和前面三本中的案例基本没有重复。本书适合于有一定Python基础(至少学到类与继承)的学校计算机教师、编程培训机构教师、少儿机器人培训机构教师、创客教师、程序员等编程爱好者阅读。这些案例与历史、天文、国学、游戏、音乐艺术、课件、数学、几何、编程技巧、多媒体动画、物理引擎、绘画艺术甚至相声与自编诗词的融入结合,开创了Python创意编程史上的新纪元,让此书成为Python发展史上的一朵奇葩。它将是未来n年内Python创意编程的奠基石。希望读者能参透精髓,结合各自所擅长的领域,编写出更加富有创意性、艺术性的作品。此书最后列了第101案例。这个案例以字幕从下到上缓慢移出的方式显示了作者对读者所说的话。

    前101例目录:

    第1例:

    样本程序8例

    ........................

    9

    第2例:

    海龟的小伙伴们

    ........................

    14

    第3例:

    棕色海龟是傀儡

    ........................

    16

    第4例:

    碰到边缘就反弹

    ........................

    18

    第5例:

    定时器与弹球类

    ........................

    20

    第6例:

    鼠标控制长矩形

    ........................

    22

    第7例:

    动态音乐梦幻空间

    ........................

    26

    第8例:

    酷炫效果同心圆

    ........................

    27

    第9例:

    时光倒流的向日葵

    ........................

    29

    第10例:

    漂亮的八字彩环

    ........................

    31

    第11例:

    酷炫彩圆盘

    ........................

    33

    第12例:

    超速画莲花

    ........................

    34

    第13例:

    趣味3D红框

    ........................

    36

    第14例:

    方形炫彩螺

    ........................

    38

    第15例:

    三叶炫彩扇

    ........................

    40

    第16例:

    纯色滚动圆环

    ........................

    41

    第17例:

    字母排列组合游戏

    ........................

    43

    第18例:

    模拟3D星空

    ........................

    47

    第19例:

    幸运大抽奖

    ........................

    49

    第20例:

    奔跑吧小猫

    ........................

    52

    第21例:

    一束火红鲜花

    ........................

    54

    第22例:

    雪花飞舞的日子

    ........................

    56

    第23例:

    中秋仙女送月饼

    ........................

    60

    第24例:

    生机勃勃的农场

    ........................

    63

    第25例:

    海龟画图保存为png

    ........................

    71

    第26例:

    海底世界章鱼哥

    ........................

    74

    第27例:

    倾巢出动_敌机类

    ........................

    78

    第28例:

    昨夜星辰_北斗七星版

    ........................

    81

    第29例:

    单摆模拟

    ........................

    87

    第30例:

    turtle版打地鼠

    ........................

    89

    第31例:

    单击球小游戏

    ........................

    92

    第32例:

    多彩3D弹球

    ........................

    96

    第33例:

    保护环境人人有责

    ........................

    99

    第34例:

    温度计模拟显示器

    ........................

    102

    第35例:

    针眼画师的功夫

    ........................

    108

    第36例:

    新年快乐贺卡发财中国年

    ........................

    114

    第37例:

    雷电简单模拟

    ........................

    120

    第38例:

    星际赛车游戏

    ........................

    128

    第39例:

    turtle射击游戏基础

    ........................

    136

    第40例:

    大鱼吃小鱼简易版

    ........................

    139

    第41例:

    酷酷的爆炸效果

    ........................

    146

    第42例:

    360度旋转图像角色

    ........................

    148

    第43例:

    8字图章小海龟

    ........................

    151

    第44例:

    贪吃蛇图章版

    ........................

    153

    第45例:

    贪吃蛇列表版

    ........................

    158

    第46例:

    按键检测探秘

    ........................

    161

    第47例:

    可爱的金币天使

    ........................

    163

    第48例:

    菜根谭小猫

    ........................

    166

    第49例:

    花框音乐盒

    ........................

    171

    第50例:

    生命模拟turtle版

    ........................

    175

    第51例:

    坦克大战turtle版

    ........................

    179

    第52例:

    抢收成语方块类

    ........................

    188

    第53例:

    后羿射日之前

    ........................

    192

    第54例:

    老鼠过街

    ........................

    195

    第55例:

    冒泡排序彩柱图演示

    ........................

    201

    第56例:

    泡泡摸奖系统

    ........................

    204

    第57例:

    太空出租箭关卡设计器

    ........................

    213

    第58例:

    太空出租箭

    ........................

    217

    第59例:

    解放军VS木马炮弹类

    ........................

    226

    第60例:

    向后滚动背景

    ........................

    245

    第61例:

    相声《大数据》

    ........................

    247

    第62例:

    哪吒拼图核心

    ........................

    259

    第63例:

    编程娃娃格子海龟

    ........................

    263

    第64例:

    螺旋的世界

    ........................

    266

    第65例:

    打砖块小游戏

    ........................

    268

    第66例:

    切片教学演示动画

    ........................

    275

    第67例:

    矩形抽象画

    ........................

    279

    第68例:

    模拟时钟程序

    ........................

    282

    第69例:

    神笔马良之旋转雪花

    ........................

    285

    第70例:

    砸蛋小游戏

    ........................

    287

    第71例:

    飘移粒子效果

    ........................

    291

    第72例:

    小女孩的舞蹈

    ........................

    294

    第73例:

    正弦字画程序

    ........................

    296

    第74例:

    海龟入门学习器核心

    ........................

    298

    第75例:

    猴子穿衣装扮游戏

    ........................

    303

    第76例:

    怦然心动

    ........................

    306

    第77例:

    动态情景配音春晓

    ........................

    309

    第78例:

    迪迦奥特曼动画演示

    ........................

    311

    第79例:

    太空入侵者

    ........................

    313

    第80例:

    简易画板

    ........................

    319

    第81例:

    超级玛丽接金币

    ........................

    322

    第82例:

    微重力方块

    ........................

    327

    第83例:

    保卫公主行动

    ........................

    329

    第84例:

    跳跃方块游戏

    ........................

    341

    第85例:

    漂亮二叉分形树

    ........................

    348

    第86例:

    3D物理互碰弹球

    ........................

    350

    第87例:

    纯画笔弹球

    ........................

    353

    第88例:

    旋转的赫兹

    ........................

    355

    第89例:

    环环相扣与类的继承

    ........................

    357

    第90例:

    鼠标移动事件

    ........................

    359

    第91例:

    合金弹头Marco角色

    ........................

    361

    第92例:

    形状函数模块设计

    ........................

    367

    第93例:

    笑脸图产生器

    ........................

    371

    第94例:

    英雄的黎明

    ........................

    376

    第95例:

    迷宫寻宝游戏

    ........................

    381

    第96例:

    三十六计

    ........................

    388

    第97例:

    孙子兵法名人赞誉

    ........................

    393

    第98例:

    增广贤文精选

    ........................

    396

    第99例:

    忍者的行为

    ........................

    399

    第100例:

    秋天的诗

    ........................

    409

    第101例:

    秋日私语

    ........................

    413

    内容预览:

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    这是一部超出时代的作品集,它是Python创意编程史上第一部主要用turtle模块进行游戏制作的范例集。

    资源只有到了正确的人的手里才能体现出它的最大价值。本资源面向有Python基础的计算机教师,编程爱好者与培训单位。

    如果按一个案例两个课时计算,那么可开课程400个课时,实际上有些案例要讲清楚,两个课时远远不够。

    它是各计算机培训学校、大专职业中学院校、少儿机器人培训机构、少儿创客教育机构、少儿编程机构进行Python培训的绝佳参考资料。相比自己花大力气聘人去编写,而且不一定能招聘到这样的人才。

    后续篇有《Python创意编程之Pygame教程》和《Python创意编程100例pygame篇》等。

    turtle创意编程部分预览:

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    展开全文
  • 原标题:超全代码详解 Python 制作精美炫酷图表教程转自:读芯术 生活阶梯(幸福指数)与人均GDP(金钱)正相关的正则图本文将探讨三种用Python可视化数据的不同方法。以可视化《2019年世界幸福报告》的数据为例,...

    原标题:超全代码详解 Python 制作精美炫酷图表教程

    转自:读芯术

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    生活阶梯(幸福指数)与人均GDP(金钱)正相关的正则图

    本文将探讨三种用Python可视化数据的不同方法。以可视化《2019年世界幸福报告》的数据为例,本文用Gapminder和Wikipedia的信息丰富了《世界幸福报告》数据,以探索新的数据关系和可视化方法。

    《世界幸福报告》试图回答世界范围内影响幸福的因素。

    报告根据对"坎特里尔阶梯问题”的回答来确定幸福指数,被调查者需对自己的生活状况进行打分,10分为最佳状态,0分为最差。

    本文将使用Life Ladder作为目标变量。Life Ladder就是指幸福指数。

    文章结构

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    图片来源:Nik MacMillan/Unsplash

    本文旨在提供代码指南和参考点,以便在查找特定类型的图表时进行参考。为了节省空间,有时会将多个图表合并到一张图上。但是请放心,你可以在这个Repo或相应的Jupyter Notebook中找到所有基本代码。

    目录

    · 我使用Python进行绘图的经历

    · 分布的重要性

    · 加载数据和包导入

    · 迅速:使用Pandas进行基本绘图

    · 美观:使用Seaborn进行高级绘图

    · 精彩:用plotly创造精彩的互动情节

    1. 我使用Python进行绘图的经历

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    图片来源:Krys Amon/Unsplash

    大约两年前,我开始更认真地学习Python。从那时起,Python几乎每周都会给我一些惊喜,它不仅自身简单易用,而且其生态系统中还有很多令人惊叹的开源库。我对命令、模式和概念越熟悉,就越能充分利用其功能。

    Matplotlib

    与用Python绘图正好相反。最初,我用matplotlib创建的几乎每个图表看起来都很过时。更糟糕的是,为了创建这些讨厌的东西,我不得不在Stackoverflow上花费数小时。例如,研究改变x斜度的基本命令或者类似这些的蠢事。我一点也不想做多图表。以编程的方式创建这些图表是非常奇妙的,例如,一次生成50个不同变量的图表,结果令人印象深刻。然而,其中涉及大量的工作,需要记住一大堆无用的指令。

    Seaborn

    学习Seaborn能够节省很多精力。Seaborn可以抽象出大量的微调。毫无疑问,这使得图表在美观上得到巨大的改善。然而,它也是构建在matplotlib之上的。通常,对于非标准的调整,仍然有必要使用机器级的matplotlib代码。

    Bokeh

    一时间,我以为Bokeh会成为一个后援解决方案。我在做地理空间可视化的时候发现了Bokeh。然而,我很快就意识到,虽然Bokeh有所不同,但还是和matplotlib一样复杂。

    Plotly

    不久前我确实尝试过 plot.ly (后面就直接用plotly来表示)同样用于地理空间可视化。那个时候,plotly比前面提到的库还要麻烦。它必须通过笔记本账户登录,然后plotly可以在线呈现,接着下载最终图表。我很快就放弃了。但是,我最近看到了一个关于plotlyexpress和plotly4.0的Youtube视频,重点是,他们把那些在线的废话都删掉了。我尝试了一下,本篇文章就是尝试的成果。我想,知道得晚总比不知道的好。

    Kepler.gl (地理空间数据优秀奖)

    Kepler.gl不是一个Python库,而是一款强大的基于web的地理空间数据可视化工具。只需要CSV文件,就可以使用Python轻松地创建文件。试试吧!

    当前工作流程

    最后,我决定使用Pandas本地绘图进行快速检查,并使用Seaborn绘制要在报告和演示中使用的图表(视觉效果很重要)。

    2. 分布的重要性

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    图片来源:Jonny Caspari/Unsplash

    我在圣地亚哥从事研究期间,负责教授统计学(Stats119)。Stats119是统计学的入门课程,包括统计的基础知识,如数据聚合(可视化和定量)、概率的概念、回归、抽样、以及最重要的分布。这一次,我对数量和现象的理解几乎完全转变为基于分布的理解(大多数时候是高斯分布)。

    直到今天,我仍然惊讶于这两个量的作用,标准差能帮助人理解现象。只要知道这两个量,就可以直接得出具体结果的概率,用户马上就知道大部分的结果的分布情况。它提供了一个参考框架,无需进行过于复杂的计算,就可以快速找出有统计意义的事件。

    一般来说,面对新数据时,我的第一步是尝试可视化其分布,以便更好地理解数据。

    3. 加载数据和包导入

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    图片来源:Kelli Tungay/Unsplash

    先加载本文使用的数据。我已经对数据进行了预处理。并对它的意义进行了探究和推断。

    # Loadthe datadata= pd.read_csv( https://raw.githubusercontent.com/FBosler/AdvancedPlotting/master/combined_set.csv)# thisassigns labels per yeardata[ Mean Log GDP per capita] = data.groupby( Year)[ Log GDP per capita].transform(pd.qcut,q= 5,labels=([ Lowest, Low, Medium, High, Highest]))

    数据集包含以下值:

    · 年份:计量年(2007 -2018)

    · 生活阶梯:受访者根据坎特里尔阶梯(CantrilLadder),用0~10分(最满意的为10分)来衡量他们今天的生活

    · 人均GDP:根据世界银行2018年11月14日发布的《世界发展指标》(WDI),将人均GDP调整为PPP(2011年不变价国际元)

    · 社会支持:对下面问题的回答:"遇到困难时,是否可以随时获得亲戚或朋友的帮助?”

    · 出生时预期健康寿命:出生时预期健康寿命是根据世界卫生组织(WHO)全球卫生观察站(GHO)数据库构建的,数据分别来自2005年、2010年、2015年和2016年。

    · 自由选择权:回答下面这个问题:"你是否对自己生活的选择自由感到满意?”

    · 慷慨:对"过去一个月是否给慈善机构捐过款?”与人均GDP相比

    · 政治清廉:回答"腐败现象在政府中是否普遍?”"腐败在企业内部是否普遍?”

    · 积极影响:包括前一天快乐、欢笑和享受的平均频率。

    · 负面影响:包括前一天焦虑、悲伤和愤怒的平均频率。

    · 对国家政府的信心:不言自明

    · 民主质量:一个国家的民主程度

    · 执行质量:一个国家的政策执行情况

    · Gapminder预期寿命:Gapminder的预期寿命

    · Gapminder人口: 国家人口

    导入

    importplotlyimport pandas aspdimport numpy asnpimport seaborn assnsimport plotly.express aspximport matplotlib%matplotlib inlineassertmatplotlib.__version__ == "3.1.0", """Please install matplotlib version 3.1.0 by running:1) !pip uninstall matplotlib2) !pip install matplotlib==3.1.0"""

    4. 迅速:使用Pandas进行基本绘图

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    图片来源:Marvin Meyer/Unsplash

    Pandas有内置的绘图功能,可以在Series或DataFrame上调用。之所以喜欢这些绘图函数,是因为它们简洁、使用合理的智能默认值、很快就能给出进展程度。

    创建图表,在数据中调用.plot(kind=),如下所示:

    np.exp(data[ data[ Year]==2018][ LogGDP per capita ]).plot(kind= hist)

    运行上述命令,生成以下图表。

    4804b3a646a341cbb45d88a54385de68.png

    2018年:人均GDP直方图。大多数国家都很穷,这一点也不奇怪!

    用Pandas绘图时,有五个主要参数:

    · kind:Pandas必须知道需要创建什么样的图,可选的有以下几种:直方图(hist),条形图(bar),水平条图(barh),散点图(scatter),面积(area),核密度估计(kde),折线图(line),方框(box),六边形(hexbin),饼状图(pie)。

    · figsize:允许6英寸宽和4英寸高的默认输出尺寸。需要一个元组(例如,我就经常使用figsize=(12,8))

    · title:为图表添加一个标题。大多数情况下,可以用这个标题来标明图表中所显示的内容,这样回过头来看的时候,就能很快识别出表的内容。title需要一个字符串。

    · bins:直方图的bin宽度。bin需要一个值的列表或类似列表序列(例如, bins=np.arange(2,8,0.25))

    · xlim/ylim: 轴的最大和最小默认值。xlim和ylim都最好有一个元组(例如, xlim=(0,5))

    下面来快速浏览一下不同类型的图。

    垂直条形图

    data[data[ Year] == 2018].set_index( Country name)[ Life Ladder].nlargest( 15).plot(kind= bar,figsize=( 12, 8))

    bc8a38d1ec954b0b836df25ca2bb97bb.png

    2018年:芬兰位居15个最幸福国家之首

    水平条形图

    np.exp( data[data[ Year] == 2018].groupby( Continent)[ Log GDP per capita].mean).sort_values.plot(kind= barh,figsize=( 12, 8))

    ee89518a40db447cb6e29b1cb8fc38e2.png

    澳大利亚和新西兰2011年人均GDP(美元)明显领先

    盒型图

    data[ Life Ladder].plot(kind= box,figsize=( 12, 8))

    ca6d7534efd741fc9fdd6f96ac633500.png

    人生阶梯分布的方框图显示平均值在5.5左右,范围为3~8。

    散点图

    data[[ Healthy life expectancyat birth, Gapminder Life Expectancy]].plot(kind= scatter,x= Healthy life expectancy at birth,y= Gapminder Life Expectancy,figsize=( 12, 8))

    04969cb26bf34d4dab4f969480d3f0b0.png

    该散点图显示了《世界幸福报告》的预期寿命与Gapminder的预期寿命两者之间的高度相关性

    Hexbin图

    data[data[ Year ] == 2018].plot( kind= hexbin , x= Healthy life expectancy at birth , y= Generosity , C= Life Ladder , gridsize=20, figsize=(12,8), cmap="Blues", # defaults togreenish sharex=False # required to get rid ofa bug)

    c89a2fcef69d41e7b78cbaf73b205c28.png

    2018年:Hexbin图,表示人的平均寿命与慷慨程度之间的关系。格子的颜色表示每个格子的平均寿命。

    饼状图

    data[ data[ Year] == 2018].groupby([ Continent])[ Gapminder Population].sum.plot(kind= pie,figsize=( 12, 8),cmap= "Blues_r", # defaultsto orangish)

    85b08edeb07446e091f0d84d36085401.png

    2018年:按大洲划分的总人口数饼状图

    堆积面积图

    data.groupby([ Year, Continent])[ Gapminder Population].sum.unstack.plot(kind= area,figsize=(12,8),cmap= "Blues", # defaults toorangish)

    643b8c7a631e4dfb801eb4c1685cccbb.png

    全球人口数量正在增长。

    折线图

    data[ data[ Country name ] == Germany ].set_index( Year )[ Life Ladder ].plot( kind= line , figsize=(12,8))

    23587c18d2364d99b66a805953d12ef2.png

    表示德国幸福指数发展的折线图

    关于Pandas绘图的总结

    用pandas绘图很方便。易于访问,速度也快。只是图表外观相当丑,几乎不可能偏离默认值。不过这没关系,因为有其他工具来制作更美观的图表。

    5. 美观:使用Seaborn进行高级绘图

    Seaborn使用的是默认绘图。要确保运行结果与本文一致,请运行以下命令。

    sns.reset_defaultssns. set(rc={ figure.figsize:( 7, 5)},style= "white"# nicerlayout)

    绘制单变量分布

    如前所述,我非常喜欢分布。直方图和核密度分布都是可视化特定变量关键特征的有效方法。下面来看看如何在一个图表中生成单个变量或多个变量分布。

    e19c9ef846dc409bb8f0316d51d14b84.png

    左图:2018年亚洲国家人生阶梯直方图和核密度估算;右图:五组人均GDP人生阶梯的核心密度估算——体现了金钱与幸福指数的关系

    绘制二元分布

    每当我想要直观地探索两个或多个变量之间的关系,总是用到某种形式的散点图和分布评估。在概念上相似的图表有三种变体。在每个图中,中心图(散点图,二元KDE,hexbin)有助于理解两个变量之间的联合频率分布。此外,在中心图的右边界和上边界,描述了各自变量的边际单变量分布(用KDE或直方图表示)。

    sns.jointplot(x= Log GDP per capita,y= Life Ladder,data= data,kind= scatter# or kdeor hex)

    bd0f021ef14f4b978c79124ea24032b4.png

    Seaborn双标图,散点图、二元KDE和Hexbin图都在中心图中,边缘分布在中心图的左侧和顶部。

    散点图

    散点图是一种可视化两个变量联合密度分布的方法。可以通过添加色度来添加第三个变量,通过添加尺寸参数来添加第四个变量。

    sns.scatterplot(x= Log GDP per capita,y= Life Ladder,data=data[data[ Year] == 2018],hue= Continent,size= Gapminder Population) # both, hue and size are optionalsns.despine # prettier layout

    adffa707cbd748b79cf8c7e4dbee9562.png

    人均GDP与生活阶梯的关系,不同颜色表示不同大洲和人口规模

    小提琴图

    小提琴图结合了盒状图和核密度估计值。它的作用类似于盒状图,显示了定量数据在分类变量之间的分布,以便对这些分布进行比较。

    sns.set( rc={ figure.figsize :(18,6)}, style="white")sns.violinplot( x= Continent , y= Life Ladder , hue= Mean Log GDP per capita , data=data)sns.despine

    25f4113fb73044f6b2d8d3f086c51502.png

    小提琴图在绘制大洲与生活阶梯的关系图时,用人均GDP的平均值对数据进行分组。人均GDP越高,幸福指数就越高

    配对图

    Seaborn配对图是在一个大网格中绘制双变量散点图的所有组合。我通常觉得这有点信息过载,但它有助于发现规律。

    sns. set(style= "white",palette= "muted",color_codes=True)sns.pairplot(data[ data.Year == 2018][[Life Ladder, Log GDP percapita,Social support, Healthy lifeexpectancy at birth,Freedom to make lifechoices, Generosity,Perceptions of corruption, Positive affect,Negative affect, Confidence innational government,Mean Log GDP per capita]].dropna,hue= Mean Log GDP per capita)

    1ce0359ded8f4dddae88b849f7528c1d.jpeg

    Seaborn散点图网格中,所有选定的变量都分散在网格的下半部分和上半部分,对角线包含Kde图。

    FacetGrids

    对我来说,Seaborn的FacetGrid是证明它好用最有说服力的证据之一,因为它能轻而易举地创建多图表。通过配对图,我们已经看到了FacetGrid的一个示例。它可以创建多个按变量分组的图表。例如,行可以是一个变量(人均GDP的类别),列是另一个变量(大洲)。

    它确实还需要适应客户需求(即使用matplotlib),但是它仍然是令人信服。

    FacetGrid— 折线图

    g= sns.FacetGrid(data.groupby([ Mean Log GDP percapita, Year, Continent])[ Life Ladder].mean.reset_index,row= Mean Log GDP per capita,col= Continent,margin_titles=True)g = (g.map(plt.plot, Year, Life Ladder))

    41af146dfa384922b927307704c70cea.png

    y轴代表生活阶梯,x轴代表年份。网格的列代表大洲,网格的行代表不同水平的人均GDP。总体而言,北美人均GDP平均值较低的国家和欧洲人均GDP平均值中等或较高的国家,情况似乎有所好转

    FacetGrid— 直方图

    g= sns.FacetGrid(data,col= "Continent", col_wrap= 3,height= 4)g= (g.map(plt.hist, "Life Ladder",bins=np.arange( 2, 9, 0.5)))

    af125783b56c4d84b63e7eaf3a22430c.png

    按大洲划分的生活阶梯直方图

    FacetGrid— 带注释的KDE图

    还可以向网格中的每个图表添加特定的注释。以下示例将平均值和标准偏差以及在平均值处绘制的垂直线相加(代码如下)。

    69e9fdc5a843454081b17e095cc164c7.png

    基于大洲的生命阶梯核密度估计值,注释为均值和标准差

    defvertical_mean_line(x, **kwargs):plt.axvline(x.mean, linestyle= "--",color= kwargs. get( "color", "r"))txkw =dict(size= 15, color= kwargs. get( "color", "r"))label_x_pos_adjustment = 0.08# thisneeds customization based on your datalabel_y_pos_adjustment = 5# thisneeds customization based on your dataifx.mean < 6: # thisneeds customization based on your datatx = "mean: {:.2f}(std: {:.2f})".format(x.mean,x.std)plt.text(x.mean + label_x_pos_adjustment, label_y_pos_adjustment, tx, **txkw)else:tx = "mean: {:.2f} (std: {:.2f})".format(x.mean,x.std)plt.text(x.mean - 1.4, label_y_pos_adjustment, tx, **txkw)_ = data.groupby([ Continent, Year])[ Life Ladder].mean.reset_indexg = sns.FacetGrid(_, col= "Continent", height= 4, aspect= 0.9, col_wrap= 3, margin_titles=True)g.map(sns.kdeplot, "Life Ladder", shade=True, color= royalblue)g.map(vertical_mean_line, "Life Ladder")

    annotate_facet_grid.py hostedwith ? by GitHub

    画一条垂直的平均值线并添加注释

    FacetGrid— 热图

    我最喜欢的一种绘图类型就是FacetGrid的热图,即每一个网格都有热图。这种类型的绘图有助于在一个图中可视化四维和度量。代码有点麻烦,但是可以根据使用者的需要快速调整。需要注意的是,这种图表不能很好地处理缺失的值,所以需要大量的数据或适当的分段。

    b2f0e3272dc44e1c989e2dfc20c87669.png

    Facet热图,外层的行显示在一年内,外层的列显示人均GDP,内层的行显示政治清廉,内层的列显示大洲。我们看到幸福指数朝着右上方向增加(即,高人均GDP和高政治清廉)。时间的影响还不确定,一些大洲(欧洲和北美)似乎比其他大洲(非洲)更幸福。

    heatmap_facetgrid.py

    defdraw_heatmap(data,inner_row, inner_col, outer_row, outer_col, values, vmin,vmax):sns.set(font_scale= 1)fg = sns.FacetGrid(data,row=outer_row,col=outer_col,margin_titles= True)position= left, bottom, width, height = 1.4, .2, .1, .6cbar_ax = fg.fig.add_axes( position)fg.map_dataframe(draw_heatmap_facet,x_col=inner_col,y_col=inner_row,values= values,cbar_ax=cbar_ax,vmin=vmin,vmax=vmax)fg.fig.subplots_adjust( right= 1.3)plt.showdefdraw_heatmap_facet(*args, **kwargs):data= kwargs.pop( data)x_col = kwargs.pop( x_col)y_col = kwargs.pop( y_col)values= kwargs.pop( values)d = data.pivot( index=y_col, columns=x_col, values= values)annot = round(d, 4).valuescmap = sns.color_palette( "Blues", 30) + sns.color_palette( "Blues", 30)[ 0:: 2]#cmap = sns.color_palette("Blues",30)sns.heatmap(d,**kwargs,annot=annot,center= 0,cmap=cmap,linewidth= .5)# Data preparation_ = data.copy_[ Year] = pd.cut(_[ Year],bins=[ 2006, 2008, 2012, 2018])_[ GDP per Capita] = _.groupby([ Continent, Year])[ Log GDP per capita].transform(pd.qcut,q= 3,labels=([ Low, Medium, High])).fillna( Low)_[ Corruption] = _.groupby([ Continent, GDP per Capita])[ Perceptions of corruption].transform(pd.qcut,q= 3,labels=([ Low, Medium, High]))_ = _[_[ Continent] != Oceania].groupby([ Year, Continent, GDP per Capita, Corruption])[ Life Ladder].mean.reset_index_[ Life Ladder] = _[ Life Ladder].fillna( -10)draw_heatmap(data=_,outer_row= Corruption,outer_col= GDP per Capita,inner_row= Year,inner_col= Continent,values= Life Ladder,vmin= 3,vmax= 8,)

    heatmap_facetgrid.py hostedwith ? by GitHub

    6. 精彩:用plotly创造精彩的互动情节

    61f4bd13b3144e4da0c9fe467ae8f432.jpeg

    图片来源:Chris Leipelt / Unsplash

    最后, 无需使用matplotlib!Plotly有三个重要特征:

    · 悬停:当鼠标悬停在图表上时,会弹出注释

    · 交互性:不需要任何额外设置,图表就可以进行交互(例如,一次穿越时间的旅程)

    · 漂亮的地理空间图:Plotly已经内置了一些基本的映射功能,另外,还可以使用mapbox集成来制作令人惊叹的图表。

    散点图

    通过下列代码来运行plotly图表:

    fig= x.(PARAMS)然后是 fig.show ,像这样:fig= px.scatter(data_frame= data[data[ Year ] ==2018],x= "Log GDP per capita",y= "Life Ladder",size= "GapminderPopulation",color= "Continent",hover_name= "Country name",size_max= 60)fig.show

    8c2236f438654e25aa3438979d70a051.gif

    Plotly散点图,绘制人均 GDP与生活阶梯的关系,其中颜色表示大洲和人口的大小

    散点图 — 穿越时间的漫步

    fig= px.scatter(data= data,x= "Log GDP per capita",y= "Life Ladder",animation_frame= "Year",animation_group= "Countryname",size= "GapminderPopulation",color= "Continent",hover_name= "Country name",facet_col= "Continent",size_max= 45,category_orders= { Year :list(range(2007,2019))})fig.show

    9bcd75691e26451bbfec1205e1dd92f6.jpeg

    可视化数年来绘图数据的变化

    平行类别——一个能可视化类别的有趣方式

    defq_bin_in_3(col):returnpd.qcut(col,q= 3,labels=[ Low, Medium, High])_ = data.copy_[ Social support] = _.groupby( Year)[ Socialsupport].transform(q_bin_in_3)_[ Life Expectancy] =_.groupby( Year)[ Healthy life expectancy atbirth].transform(q_bin_in_3)_[ Generosity] =_.groupby( Year)[ Generosity].transform(q_bin_in_3)_[ Perceptions ofcorruption] = _.groupby( Year)[ Perceptions ofcorruption].transform(q_bin_in_3)_ = _.groupby([ Social support, LifeExpectancy, Generosity, Perceptions of corruption])[ LifeLadder].mean.reset_indexfig = px.parallel_categories(_, color= "LifeLadder", color_continuous_scale=px.colors.sequential.Inferno)fig.show

    a9b24ca6f3ff441792a47d118d04e9d7.gif

    并不是所有预期寿命高的国家的人民都很幸福!

    条形图—一个交互式滤波器的示例

    fig = px.bar(data,x= "Continent",y= "Gapminder Population",color= "Mean Log GDP percapita",barmode= "stack",facet_col= "Year",category_orders={ "Year":range(2007,2019)},hover_name= Country name ,hover_data=["Mean Log GDP percapita","Gapminder Population","Life Ladder"])fig.show

    9b6199b17ea44aed91b9390847607abb.jpeg

    过滤条形图很容易。毫无疑问,韩国是亚洲富裕国家之一。

    等值线图— —幸福指数与时间的关系

    fig = px.choropleth( data, locations="ISO3", color="Life Ladder", hover_name="Country name", animation_frame="Year")fig.show

    196d7867827d41dd84b95cd56fba5898.jpeg

    可视化不同地域的幸福指数是如何随时间变化的。叙利亚和阿富汗正处于人生阶梯的末端(这不足为奇)。

    结束语

    本文展示了如何成为一名真正的Python可视化专家、如何在快速探索时更有效率、以及如何在董事会会议前创建更漂亮的图表、还有如何创建交互式绘图图表,尤其是在绘制地理空间数据时,十分有用。返回搜狐,查看更多

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    展开全文
  • Python一直被赞誉为最容易学的编程语言。今天为大家推荐几个很不错的学习资源,希望大家喜欢~( *︾▽︾)如果你的Python开发之旅有一段时间了,这门课程可能是一个很好的开始。Python for Beginners课程是由Alex ...

    Python一直被赞誉为最容易学的编程语言。今天为大家推荐几个很不错的学习资源,希望大家喜欢~( *︾▽︾)

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    如果你的Python开发之旅有一段时间了,这门课程可能是一个很好的开始。Python for Beginners课程是由Alex Bowers讲授的最全面的Python课程之一,这套网络教程非常容易学习。是的,它需要付一定的费用,但你是想单独学习,还是和其他30000名学生一起学?

    本课程的好处是你将被授权访问一个只有付费会员的论坛, Alex老师自己就驻扎在那,并且很乐意尽可能地帮你解决Python的问题。

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    这本书绝对是学习Python最简单的方法。你会被如此简单的基础学习感到震惊,真实地感受到自己的学习历程,一步一步地获取新的知识。我也感到它非常鼓励学习者去尝试并创造出自己的程序。

    代码可能会很少,但是它们肯定会有助于你更好的理解语言本身和语法。Python非常的流行,所以当你遇到了问题时,在类似Stack Exchange这样的网站里有可能会找到答案,遇到问题需要解决的话尽管地Google吧。

    你会学到如何去:

    在全平台上安装Python环境

    写Python程序

    理解Python语法和文档

    像程序员一样思考

    还有更多的东西

    本书的HTML在线版本是完全免费的,大部分人使用的都是在线版。

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    如果你的编程生涯中从没做过这样的挑战,这可能会有点难度。但是配和上面介绍的那本书的话也不是很难,你应该尝试一下。它有33个关卡(谜题),你可以用Python编程技巧解决。

    几百万的人都在试着解决这个,即使你不能完成所有的关卡,你也会将学到很多新的东西,尤其是批判性思维和发散思维。你的大脑会过热,但这是在编程!

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    你可能看到许多"大牛”程序员骂这个网站,但那并不重要。我们想要做的是看看或者测试一门编程语言的基本语法是怎么执行的,以及调用函数时做了些什么,除了简单地输出"Hello World!’。

    在这个Codecademy的课程中你将会学到如何使用文件和循环,什么是函数以及他们能用来做什么。这些都是非常基础的,但是对初学者来说都是很好的东西。当需要帮助时有一个用来交流的论坛,但所有的东西都应该在你理解的范围之内。

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    Google它本身就被一大堆Python代码驱动着,只有他们提供社区支持并且愿意帮助其他人学习这门语言才更有意义。这是我曾经最喜欢看的指南和课程之一。它真的很详细,而且视频适合初学者,观看起来也很有趣。

    去看几分钟它的第一堂课,看看你是否喜欢那个老师,然后决定是否开始学习Python!官方主页有这些练习题和例题的所有链接。

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    非常像LPTHW(笨办法学Python),但是在如何制定完整的学习计划并实施,以及如何迈出第一步上提供了更深层次的引导,而不会让你丧失自信心。对于那些想学Python的人来说它被认为是最好的初学者教程之一,当然你要先看看前几章,是否喜欢它的写作风格。

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    Think Python是一个面向Python初学者的手册。它从编程的基本概念教起,非常详细地定义了所有第一次会遇到的术语,并且很有逻辑地展现新的概念。像递归和面向对象这样大一点的知识板块被分成了一系列更小的步骤,穿插于课程几个章节。

    在这个链接里你会发现有大量的示例代码。它是最为专业的书之一,它有一个很严肃的原则: "像计算机科学家一样思考”。它需要将近40美元才能买到,但是你可以下载免费的PDF和HTML版本。如果从头开始学Python的话,肯定会从它上面得到好处。

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    你可能会想有个网站提供如何在他们页面上添加HTML代码的课程,哈哈。严肃一点地说,Learnstreet提供了很棒的Python交互式学习教程,就像这篇文章所说的所有东西一样,它对初学者非常友好。如果你遇到了问题,最好用Google去搜索。

    我最喜欢Learnstreet的一点是每个练习后面都有许多提示和解释,显示在你编写代码的同一个界面里。

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    如果你更喜欢使用视频学习,我不确定是否还有比The New Boston的Python系列视频教程更全面的了,许多其他的编程语言也可以在他们的YouTube频道里找到。

    它唯一的缺点就是没有可以阅读或者下载的资料,你只能看视频。我是那种不能忍受一直盯着视频看的程序员,这可能与我选择Google的Python课程有关,但它们实在太有趣了。

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    这个课程是为从来没接触过编程的人准备的。你只需要小学的数学水平就可以了:懂简单的数学方程和算术优先级,以及像f(x) = x + 5这样的函数。

    它在十周内应该可以学完,每周大概花10小时来完成课后作业。如果你有时间来做这个,并且不会感到很累,我推荐你注册并完成这个课程,它会巩固你的知识,并可以结合上面介绍的任何一个资源来更好地理解 Python。

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    Pythonspot是一个综合教程,划分了很多不同类别的知识板块,首先你将拥有初学者资源来帮你开始Python的学习,然后你继续保持前进你能学到更多关于使用Python开发web,创建图形界面,开发游戏的内容,到那时你可以准备学习一些更高级的板块,像网络等等。这些都在一个地方,非常容易使用。

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    从根本上说,这是Anand Chitipothu在他讲授Python课程时使用的资源,但即便你不与Anand本人一起学习,你仍然可以利用这个资源来获取Python在不同角度的见解,以及看到不同开发者的观点。

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    我认为这是新手程序员近期能够上手的最好的项目之一,Python Tutor都是在教你当执行你写的代码时到底发生了些什么。清楚地了解到如何写一段程序,能够理解后台程序的每个命令都是截然不同的。你可以使用自己写的代码,也可以使用平台提供的代码。

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    虽然这是一个收费的资源,但最新的评论看起来还是相当不错的,所以不管怎样我决定加上这一条。在Real Python需要花费60美元来开始你的学习,将会有超过1300页的内容和10个多小时的视频供你访问,还包括以后可以免费更新。你能得到来自Real Python团队的导师的帮助,不过这需要额外的费用。以及博客里有适量与代码相关的教程能够给你帮助。

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    你能比较熟练地使用Python了,但是你不知道接下来该走什么样的方向?这个网络课程就是为你解决这个问题的,通过给你一个真正的项目去做,帮助你理解怎样用你学到的Python知识建立一个web应用程序和网站。学会怎样积累一些真正的知识。

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    教你怎样使用Python创造一款你自己的电脑游戏。每章为你提供了一个新游戏完整的源代码,通过这些例子教你编程的概念。它在网站上可以免费阅读,或者在亚马逊购买。

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    你是一个对信息学感兴趣的家伙吗?整个网站的资源都围绕着确切的话题,所以如果你感兴趣的话,去看看可能会是一件好事。

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    迟早有一天,大多数的东西都会使用Python3来构建,尽管Python2仍然非常稳定并被大量使用,但Python3在过去的两年里确实发展的非常完整了。这本在线书籍所有的内容都在帮助你理解Python3是什么,以及如何最好地掌握它。

    你有哪些好的python的学习资源,欢迎推荐分享给我们一起学习呦~~~^_^

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