python日常學習

1 python title() 方法返回"標題化"的字串,就是說所有單詞都是以大寫開始，其餘字母均為小寫(見 istitle())

str.title()

2 類的繼承

class car():
def __init__(self, make, model, year):
self.make = make
self.model = model
self.year = year
self.odometer_reading = 0
def get_descriptive_name(self):
long_name = str(self.year) + ' ' + self.make + ' ' + self.model
return long_name.title()
def read_odometer(self):
print('this car has ' + str(self.odometer_reading) + ' miles on it.')
class electriccar(car):
def __init__(self, make, model, year):
super().__init__(make, model, year)
self.battery_size = 70
def describe_battery(self):
print("this car has a " + str(self.battery_size) + "-kwh battery.")

3 pd.read_csv() 
4

meshgrid函式通常在資料的向量化上使用，但是使用的方法我暫時還不是很明確。而meshgrid的作用適用於生成網格型資料，可以接受兩個一維陣列生成兩個二維矩陣，對應兩個陣列中所有的(x,y)對。接下來通過簡單的shell互動來演示一下這個功能的使用，並做一下小結。

互動顯示：

in [65]: xnums =np.arange(4)

in [66]: ynums =np.arange(5)

in [67]: xnums

out[67]: array([0,1, 2, 3])

in [68]: ynums

out[68]: array([0,1, 2, 3, 4])

in [69]: data_list= np.meshgrid(xnums,ynums)

in [70]: data_list

out[70]:

[array([[0, 1, 2,3],

[0, 1, 2, 3],

[0, 1, 2, 3]]), array([[0, 0, 0, 0],

[1, 1, 1, 1],

[2, 2, 2, 2],

[3, 3, 3, 3],

[4, 4, 4, 4]])]

in [71]: x,y =data_list

in [72]: x.shape

out[72]: (5l, 4l)

in [73]: y.shape

out[73]: (5l, 4l)

in [74]: x

out[74]:

array([[0, 1, 2,3],

[0, 1, 2, 3],

[0, 1, 2, 3]])

in [75]: y

out[75]:

array([[0, 0, 0,0],

[1, 1, 1, 1],

[2, 2, 2, 2],

[3, 3, 3, 3],

[4, 4, 4, 4]])

由上面的互動可以看出，meshgrid的作用是根據傳入的兩個一維陣列引數生成兩個陣列元素的列表。如果第乙個引數是xarray，維度是xdimesion，第二個引數是yarray，維度是ydimesion。那麼生成的第乙個二維陣列是以xarray為行，ydimesion行的向量；而第二個二維陣列是以yarray的轉置為列，xdimesion列的向量。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def height(x,y):
return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2)
x=np.linspace(-3,3,300)
y=np.linspace(-3,3,300)
x,y=np.meshgrid(x,y)
plt.contourf(x,y,height(x,y),10,alpha=0.75,cmap=plt.cm.hot)
#為等高線填充顏色 10表示按照高度分成10層 alpha表示透明度 cmap表示漸變標準
c=plt.contour(x,y,height(x,y),10,colors='black')
#使用contour繪製等高線
plt.clabel(c,inline=true,fontsize=10)
#在等高線處新增數字
plt.xticks(())
plt.yticks(())
#去掉座標軸刻度
plt.show()
#顯示

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