2019-07-30

Python入门学习——第三天

(一)三国top10人物分析

1.绘制形状

from wordcloud import WordCloud
import jieba
import imageio
mask = imageio.imread('./china.jpg')    

2.读取三国小说内容

with open('./novel/threekingdom.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    words = f.read()
    counts = {}  # {‘曹操’:234,‘回寨’:56}
    excludes = {"将军", "却说", "丞相", "二人", "不可", "荆州", "不能", "如此", "商议",
                "如何", "主公", "军士", "军马", "左右", "次日", "引兵", "大喜", "天下",
                "东吴", "于是", "今日", "不敢", "魏兵", "陛下", "都督", "人马", "不知",
                "孔明曰","玄德曰","刘备","云长"}

3.分解词语

words_list = jieba.lcut(words)
    # print(words_list)
    for word in words_list:
        if len(word) <= 1:
            continue
        else:
            # 更新字典中的值
            # counts[word] = 取出字典中原来键对应的值 + 1
            # counts[word] = counts[word] + 1  # counts[word]如果没有就要报错
            # 字典。get(k) 如果字典中没有这个键 返回 NONE
            counts[word] = counts.get(word, 0) + 1

4.词语过滤(删除无关词、重复词)

counts['孔明'] =  counts['孔明'] +  counts['孔明曰']
    counts['玄德'] = counts['玄德'] + counts['玄德曰'] +counts['刘备']
    counts['关公'] = counts['关公'] +counts['云长']
    for word in excludes:
        del counts[word]

5.词语排序

items = list(counts.items())
    print(items)
    def sort_by_count(x):
        return x[1]
    items.sort(key=sort_by_count, reverse=True)

6.序列解包

 li=[]
    for i in range(10):
        # 序列解包
        role, count = items[i]
        print(role, count)
        for _ in range(count):      #_是告诉看代码的人循环里不需要使用临时变量
            li.append(role)

7.显示top10人物

text=' '.join(li)
    WordCloud(
        font_path='msyh.ttc',
        background_color='white',
        width=800,
        height=600,
        mask=mask,
        #相邻两个值的重复
        collocations=False
    ).generate(text).to_file('Top10.png')

最终效果如下图所示:


图1

(二)匿名函数

1.结构

匿名函数:lambda函数是一种快速定义单行的最小函数,可以用在任何需要用到函数的地方。
匿名函数返回值是一个函数对象,可以使用变量去接收这个对象。例如 x = lambda x,y:x*y ,代表x是一个计算两数相乘的函数,调用时可以写成x(7,8)

sum_number = lambda x1, x2: x1 + x2
print(sum_number(7, 8))

2.注意事项

参数可以有无数个,但是表达式只能有一个

name_info_list = [
    ('张三',4500),
    ('李四',9900),
    ('王五',2000),
    ('赵六',5500),
]
name_info_list.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)
print(name_info_list)
# 结果:[('李四', 9500), ('赵六', 5500), ('张三', 4500), ('王五', 2000)]

(三)列表推导式

1.格式

[表达式 for 临时变量 in 可迭代对象 可以追加条件]

print([i for i in range(10)])

2.列表解析

例:使用列表解析筛选出偶数

print([i for i in range(10) if i%2==0])

例:筛选出列表中大于0的数(随机产生10个数)

from  random import  randint
num_list=[randint(-10,10) for _ in range(10)]
print(num_list)
print([i for i in num_list if i>0])

(三)字典解析

例:生成100给学生的成绩

stu_grades={'student{}'.format(i):randint(50,100) for i in range (1,101)}
print(stu_grades)

例:筛选大于60分的所以学生

print({k:v for k,v in stu_grades.items() if v>60})

(四)matplotlib库

1.导入曲线图

from matplotlib import pyplot as plt

例:用100个点绘制正弦曲线图[0,2pi]

import numpy as np
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
x=np.linspace(0,2*np.pi,num=100)
print(x)
y=np.sin(x)
plt.plot(x,y,color='g',linestyle='--',label='sin(x)')
cosy=np.cos(x)
plt.plot(x,cosy, color='r',label='cos(x)')
plt.xlabel('时间(s)')
plt.ylabel('电压(v)')
plt.title('欢迎来到python世界')
plt.legend()
plt.show()


正弦曲线图

2.柱状图

import string
from random import randint
# print(string.ascii_uppercase[0:6])
# ['A', 'B', 'C'...]
x = ['口红{}'.format(x) for x in string.ascii_uppercase[0:5]]
y = [randint(200, 500) for _ in range(5)]
print(x)
print(y)
plt.xlabel('口红品牌')
plt.ylabel('价格(元)')
plt.bar(x, y)
plt.show()


柱状图

3.饼状图

例::随机产生6个员工的工资范围在(3500, 9000),并画出饼图

from random import randint
import string
counts = [randint(3500, 9000) for _ in range(6)]
labels = ['员工{}'.format(x) for x in string.ascii_lowercase[:6] ]
# 距离圆心点距离
explode = [0.1,0,0, 0, 0,0]
colors = ['red', 'purple','blue', 'yellow','gray','green']
plt.pie(counts,explode = explode,shadow=True, labels=labels, autopct = '%1.1f%%',colors=colors)
plt.legend(loc=2)
plt.axis('equal')
plt.show()


饼状图

4.散点图

例:均值为0,标准差为1的正太分布数据

x=np.random.normal(0,1,100)
y=np.random.normal(0,1,100)
plt.scatter(x,y,alpha=0.5)
plt.show()
x=np.random.normal(0,1,100000)
y=np.random.normal(0,1,100000)
plt.scatter(x,y,alpha=0.1)
plt.show()


散点图
https://www.jianshu.com/p/79b0432b8e38

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