1.10个最好用的源码Python开发工具(IDE)
2.å享!5个好ç¨çPythonå·¥å
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3.在Visual Studio中使用Python
4.python简单词云生成
5.用Python和OpenGL探索数据可视化(实践篇)-使用几何着色器绘制实体线框(Solid Wireframe)模型
6.pythonç¼ç¨è½¯ä»¶ç®ä»(常ç¨pythonç¼ç¨è½¯ä»¶)
10个最好用的Python开发工具(IDE)
介绍款最好的Python编程IDE
PyCharm - JetBrains公司开发的跨平台IDE,适合Python开发者,着色广泛使用,源码尤其支持Django开发,着色以及Google App Engine和IronPython。源码
Atom - GitHub团队开发的着色福利易语言源码现代化代码编辑器,开源免费,源码支持三大桌面平台,着色具备代码高亮、源码Git集成、着色包管理等功能,源码语言支持全面,着色代码补全功能强大。源码
IDLE - Python自带的着色IDE工具,适用于初学者,源码提供友好的功能,如语法着色、代码自动补全等。
Thonny - 基于Python内置图形库tkinter开发的轻量级IDE,支持多平台,提供语法着色、代码自动补全、调试等功能。
Visual Studio Code - 微软开发的轻量级IDE,支持Windows、Mac OS、Linux,提供流畅的使用体验,易于配置Python开发环境,网站源码文档具备可视化调试功能。
Sublime Text - 开发者流行的编辑器,多功能,支持多种语言,具备包管理器,提供额外的样式和组件安装,支持正版。
Spyder - 强大的Python语言开发环境,提供高级代码编辑、交互测试、调试等功能,适用于数据分析和机器学习。
Wing - Wingware的Python IDE,兼容Python 2.x和3.x,支持多种Python框架,具备测试驱动开发、集成单元测试等功能,支持Windows、Linux、OS X。
Eric - 用Python编写的免费IDE,提供高质量功能,如语法着色、代码自动补全等。
Rodeo - Yhat开发的开源Python IDE,专为机器学习和数据科学设计,具备特定特色。
这款IDE基本涵盖了Python程序员的定时推送源码选择,你更偏爱哪款?欢迎在评论区留言分享经验!
å享!5个好ç¨çPythonå·¥å ·
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在Visual Studio中,创建新Python项目有助于集中管理应用程序文件,确保文件关系清晰,易于扩展和增长。要创建项目,请选择文件>新建>项目或使用快捷键Ctrl+Shift+N,搜索并浏览不同语言的模板。在搜索栏输入“python”以查看Python相关模板。选择Python应用程序模板后,配置项目名称和文件位置,最后创建项目。
打开新项目后,熟悉解决方案资源管理器以浏览文件和文件夹。在资源管理器中,项目显示为顶层项目,解决方案为磁盘上的.sln文件,包含相关项目。当前选定的项目通过粗体标识,项目文件夹中的.pyproj文件表示该项目。查看项目源文件,注意文件的属性在属性窗口中,可以通过双击文件打开或调整布局。在Python环境节点下,展开显示可用Python解释器,而Python解释器节点下展开显示环境中安装的库。
编写代码时,使用IntelliSense进行自动完成,gozilla源码解读提高效率。当创建新Python项目后,Visual Studio会打开一个空Python文件,使用指定的项目名称命名。按照步骤开始编写代码,输入函数名称如print,IntelliSense显示完成选项。使用Tab键应用完成,输入代码调用print()函数。完成代码语句,注意语法着色和格式化提示。暂时删除字符串参数的结束引号,Visual Studio显示包含语法错误的代码。替换结束引号,使代码正确。
配置环境偏好,使用工具>选项>文本编辑器>所有语言进行设置。在Visual Studio中运行代码,使用调试>在不调试的情况下开始或Ctrl+F5运行应用程序。打开控制台窗口显示结果,通过任意键关闭窗口返回编辑器。利用IntelliSense完成功能,如import和语句,轻松发现可用模块及其成员。
打开交互式窗口,使用Visual Studio在编辑器窗口下方打开Python的交互式窗口。选择特定Python解释器,调整窗口大小。维汉源码在交互式窗口中输入语句、函数定义和计算表达式,显示即时结果。滚动浏览命令历史记录,使用向上/向下箭头键快速调用函数。将多行代码从编辑器窗口发送到交互式窗口,维护源文件中的代码,方便在交互式环境中处理代码片段。
在交互式窗口中,使用复制和粘贴功能,重复使用和修改现有代码。将多行代码复制并粘贴到交互式窗口中,直接运行代码。滚动命令历史记录,编辑for循环语句,调整步进值以显示更多余弦波。复制代码和程序输出,将内容从交互式窗口复制到编辑器中。
在调试器中运行代码,准备Python文件,替换并更新代码以包含更强大的功能。通过调试>开始调试或F5运行更新的Python代码,使用断点在标记点停止代码执行,检查程序状态。使用调试器操作如Step Over、Step Into、Step Out逐步浏览代码或运行代码块,观察变量和程序执行数据。使用调试器窗口和操作观察和控制代码执行,完成代码迭代。
通过设置断点条件,仅在满足条件时暂停程序执行。在for循环语句上定义条件,确保仅当i变量值超过特定值时,调试器暂停程序。运行程序以完成,禁用断点并继续执行。在程序结束时,Visual Studio停止调试会话并返回编辑模式,删除断点以结束调试。
python简单词云生成
本文旨在介绍如何用Python简洁地生成词云,无需复杂操作,仅需十行代码即可实现。词云,又称为文字云,是一种对文本数据中出现频率较高的关键词进行视觉突出呈现的有趣数据可视化方法,通过生成彩色来直观地展示文本数据的主旨。
具体代码如下:
代码如下:
第一至第三行分别导入了画图库、词云生成库和jieba分词库。第四行读取本地文件,文本内容为公众号文章《老曹眼中研发管理二三事》。第五至第六行使用jieba对文本进行分词,并用空格隔开。第七行生成词云。第八至第十行用pyplot展示词云图。
这种简洁明快的代码风格是Python吸引人的原因之一。
为了确保代码能正常运行,需要检查开发环境。推荐使用Anaconda,一个适合Python数据分析的完整开发学习环境,安装过程简单。同样,需要安装wordcloud和jieba两个库。在遇到问题时,只需检查字体库设置,确保wordcloud可以正确显示中文词语。
代码执行后,将生成如下的词云图。
通过阅读源码,可以了解wordcloud实现过程中的细节,包括使用到的库和实现原理。词云生成原理并不复杂,大致分为5步。同时,wordcloud提供丰富的构造函数参数,允许用户自定义词云的各种增强功能。
为了进一步展示词云的多样性和个性化,本文还提供了一些示例。例如,使用准文言文生成词云、在上填充词云等。在生成词云时,还可以自定义大小、选择合适的字体库以及更好地自主着色。
词云背后实际上是数据集成处理的典型过程,包括数据收集、处理、生成词云和最终消费等环节。通过简单的代码实现,简化和抽象成为工程化中的常见策略。
综上所述,Python生成词云的这种简洁方法不仅节省了时间,而且易于理解,适用于快速可视化文本数据的主旨。同时,通过代码的可扩展性和参数设置,用户可以进一步定制和优化词云效果,以满足不同的需求和场景。
用Python和OpenGL探索数据可视化(实践篇)-使用几何着色器绘制实体线框(Solid Wireframe)模型
在Python和OpenGL的框架下,通过几何着色器可以更高效地实现三维模型的实体线框(Solid Wireframe)绘制,避免了传统双绘制方法的繁琐。本文将指导你如何在VS Code环境中,通过一步步的代码修改,来创建一个可以自由旋转、缩放和变换视图的实体线框模型示例。
下面是具体步骤的概述:
1. 确保你的电脑支持OpenGL 4.5,参考《准备工作(一)》和《准备工作(二)》设置开发环境。
2. 在上一节中,我们学习了计算着色器;现在,我们将转向几何着色器,它能一次性生成线框,提升效率。
3. 在`pygl`文件夹中,你需要添加ProgramVFG类,以及solid_wireframe.vs、geom和fs文件,编写几何着色器代码。
4. 在`solid_wireframe_app.py`中,编写主程序,通过鼠标交互控制模型显示和参数调整。
5. 运行代码,你可以直观地观察到实体线框模式下的模型,如克莱因曲面或Breather曲面,颜色和线框颜色都可以自由定制。
完整的教程源代码已上传至Gitee,系列文章的参考内容从基础篇到实践篇,涵盖了OpenGL的各个方面,如光照、纹理、事件处理和高级渲染技术。
通过本节的学习,你将更深入理解如何利用几何着色器提升数据可视化的性能,为你的三维建模和数据分析项目增添实用技巧。
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利用Python创作热力图
热力图是一种统计图表,以色块着色显示数据。绘图时,需指定颜色映射规则,如较大值对应较深颜色,较小值对应较浅颜色,或偏暖颜色表示较大值,较冷颜色表示较小值。
本文使用Python实现热力图制作。首先读取图像并进行crop操作。随后将彩色图转化为灰度图,以便更好地可视化二维矩阵。接着,将图像划分为非重叠block块,计算block块中的代表值。可以使用块的最小值、最大值或中值。这里仅展示最小值情形。
选择调色板是热力图创作的自由度高点。seaborn调色板是一个不错的选择,展示不同风格效果。此外,还可以选择viridis或Spectral风格。
总结,本文详细介绍了Python中实现热力图艺术风格图的方法,包括读取图像、图像灰度化、像素化效果、选择调色板,并提供了相应的代码示例。通过本文,您可以轻松掌握热力图的制作技巧。