python函數bar python函數包怎么安裝

什么是Python裝飾器

裝飾器(decorator)是Python中的高級語法。裝飾的意思就是動態擴展被裝飾對象的功能。裝飾器可以用于裝飾函數、方法和類。

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一 嵌套函數

# 定義一個外層函數def foo(): # 定義了一個內部函數 def bar(): print("hello world")

函數bar是一個定義在foo函數內部的函數。

Python中的函數是支持嵌套的，也就是可以在一個函數內部再定義一個函數。

然后，我們還知道函數是可以當作變量的，于是我們就可以在foo函數中把定義的這個bar函數返回。就像下面這樣：

# 定義一個外層函數def foo(): # 定義了一個內層函數 def bar(): print("hello world") return

barfunc = foo()func() # func -- bar，這里執行func其實就相當于執行了在foo函數內部定義的bar函數

二 閉包形態1

# 閉包形態1def foo(): name = "Andy" # 外部函數的局部變量 # 定義了一個內部函數 def bar():

print(name) # 雖然bar函數中沒有定義name變量，但是它可以訪問外部函數的局部變量name return barfunc =

foo()func() # func -- bar -- 除了是一個函數，還包含一個值(它外層函數的局部變量)的引用

三 閉包形態2

# 閉包形態2def foo(name): # 給一個函數傳參也相當于給函數定義了一個局部變量 # 定義了一個內部函數 def bar():

print(name) # 內部函數同樣可以獲取到傳到外部函數的變量(參數) return barfunc = foo("Andy") #

把“Andy”當成參數傳入foo函數 -- 其內部定義的bar函數也能拿到這個“Andy”func() # func -- bar --

除了是一個函數，還包含一個值(它外層函數的參數)的引用

四 裝飾器形態1

# 還是定義一個外層函數def foo(name): # 我接收的參數是一個函數名 # 定義了一個內部函數 def bar():

print("這是新功能。。。") # 新功能 name() # 函數名加()就相當于執行-- 我傳進來原函數的函數名，這里就相當于執行了原函數

return bar# 定義一個被裝飾的函數def f1(): print("hello world.") # 用foo函數裝飾f1函數f1 =

foo(f1)# 不改變f1的調用方式f1() # -- 此時函數已經擴展了新功能

五 裝飾器形態2

# 還是定義一個外層函數def foo(name): # 接收的參數是一個函數名 # 定義了一個內部函數 def bar():

print("這是新功能。。。") # 新功能 name() # 函數名加()就相當于執行-- 傳進來原函數的函數名，這里就相當于執行了原函數

return bar# 定義一個被裝飾的函數# 用foo函數裝飾f1函數@foo # 使用f1 =

foo(f1)語法裝飾的話稍顯啰嗦，Python就提供了@語法，讓裝飾過程更簡便def f1(): print("hello world.") #

不改變f1的調用方式f1() # -- 此時函數已經擴展了新功能。

如何用python繪制簡單條形圖？

如何用python繪制簡單條形圖呢？這里離不開matplotlib的使用。

條形圖是數據可視化圖形中很基礎也很常用的一種圖，簡單解釋下：條形圖也叫長條圖（英語：bar chart），亦稱條圖（英語：bar graph）、條狀圖、棒形圖、柱狀圖、條形圖表，是一種以長方形的長度為變量的統計圖表。長條圖用來比較兩個或以上的價值（不同時間或者不同條件），只有一個變量，通常利用于較小的數據集分析。長條圖亦可橫向排列，或用多維方式表達。

那么一個普通的條形圖是長什么樣子的呢？

當！當！當！就是下圖的這個樣子：

圖先亮出來啦，接下來研究這個圖是怎么畫的吧，先看一下原數據長什么樣子：

實際畫圖的流程和畫折線圖很相近，只是用到的畫圖函數不一樣，繪制條形圖的函數plt.bar（）：

由于這只是最簡單的一個條形圖，實際上條形圖的函數plt.bar（）還有不少可以探索的參數設置，和對折線圖函數plt.plot()的探索差不多，有興趣的孩子可以自己去進行探索哦。

按照條形長短進行排序展示的條形圖

當然也可以有其他的設置，比如說上圖中的線條高低參差不齊，這是因為x軸的數據是按照學校名稱進行排序的，那么可不可以按照分數的高低進行排序呢？也就是讓所有的長方形按照從高到矮或者從矮到高的順序進行排列？

當然可以啦！這里需要強調的是，條的高低排列等信息都是來源于原數據的，要想讓條形的順序發生改變，需要對畫圖的來源數據進行更改呢！

把原數據逆序排序后截取前十名數據賦值給data_yuwen，作為新的數據源傳入畫圖函數plt.bar()，畫出來的圖自然就不一樣了。

先看一眼數據長什么樣子：

根據這個數據源繪制出的圖形如下，由于用來畫圖的數據進行了降序排序操作，所以生成條形圖的條也會進行降序排序展示：

很多時候，我們常見的條形圖還有另一種展現形式，那就是橫向的條形圖，比較火的那種動態條形圖絕大多數也都是橫向的條形圖，那么橫向的條形圖如何繪制呢？

理解plt.bar()主要參數

其實也不難，只要清楚plt.bar()函數中主要參數的作用就可以了！條形圖函數中有五個主要參數，分別是x，height，width，bottom，orientation。其中x控制的是每個條在x軸上位置，height控制的是每個條的長度，width控制的是每個條的寬度，bottom控制的是每個條在y軸方向的起始位置，orientation控制的是條形的方向，是縱向還是橫向，默認是縱向的。

通過一個小例子理解下這幾個參數的作用：

上邊的幾行代碼輸出的圖形如下：

對比著代碼和實際輸出的條形圖，各個主要參數的作用是不是一目了然啦？

橫向條形圖

理解了這幾個參數作用后，縱向的條形圖轉換成橫向的條形圖就沒什么難度了！

需要設置所有條形在x軸的位置都為0，也就全部從最左側開始畫條形;由于是橫向條形圖，所以實際上條的寬度顯示的是數據大小，將width參數設置成原數據中的語文成績；bottom控制每個條在y軸方向的起始位置，設置bottom=range（10）設置每個條形在y軸的起始位置各不相同避免有條形重疊；height控制的是每個條在y軸方向上的長度，條形圖橫向設置后，在y軸上的長度失去了衡量數據的意義，所以直接設置一個常數即可；最后設置條形的方向為橫向，即orientation=“horizontal”。

溫馨提示：數據和標簽一定要匹配，即plt.bar()重點的數據要和plt.yticks()中提取出來的標簽一一對應，一旦不匹配，整個圖展現的結果就是一個錯誤的結果！

上述代碼生成的條形圖如下：

感覺上邊這種生成橫向條形圖的方式有點點繞，和人們的習慣認知有點不大一樣，難道畫一個橫向條形圖就非得轉變自己的習慣認知這么反人類嗎？

當然不是的，實際上有更簡單的方法繪制一個橫向條形圖，之所以沒有一開始就直接用這種簡單的方法，也是為了讓大家體會下條形圖參數的靈活設置而已，而且如果比較繞的方法都能理解了，簡單的方法理解和運用起來就更沒有難度了啊！

不賣關子了，我們來認識下和plt.bar()函數類似的plt.barh()函數。

plt.barh()函數是專門繪制水平條形圖的函數，主要的參數有：

y 控制y軸顯示的標簽來源width 控制橫向條形的長度，即用來進行對比的數據源height 條形的寬度需要設置的參數主要就是這三個，比用plt.bar()函數繪制水平條形圖簡單了很多，具體代碼如下：

效果圖：

和用plt.bar()函數繪制的橫向條形圖一毛一樣對不對？以后有需求繪制橫向條形圖，盡量用plt.barh()函數吧，畢竟它是專門繪制這種類型圖的，簡單好用。

然而實際工作中對于條形圖的需求不只是這些，比如例子中只是對各個學校語文成績的展示，有時候需要各個學科的成績同時展現在一幅條形圖中，有時候也需要繪制堆積條形圖對各學科的成績以及總成績進行展示，這些圖又該如何繪制呢？其實只要理解了各個參數的含義，繪制這些圖也不在話下，至于具體怎么畫，且看下回分解啊！

Python畫截斷圖

近日，幫女朋友畫截斷圖時，遇到了一些問題，網上很多資料都是互相粘貼，缺少能夠解決問題的帖子，經過查看官方api最終解決了問題。

在此記錄一下，也希望能夠幫助其他有需要的人。

這個是最方便的一種解決辦法，官網地址為 Pypi ，官網的教程比較簡潔

即可以得到可用的圖：

看著效果好像還不錯，但是如果要畫柱狀圖，則如何解決呢？

仿照官方的程序，我們可以寫出來以下的程序

得到以下圖：

這個圖我們可以發現存在一定的問題，它的橫坐標不對了，我們的“1”顯示不出來了！！！

那怎么解決呢？可以知道我們在bar()函數中使用 tick_label=name_list 是不可行的了，那我們試下 plt.xticks 函數看看

首先刪除bar函數中的 tick_label=name_list ,然后在 plt.show() 前面加上 plt.xticksx,name_list) ，得到下圖結果

我們通過對比這兩個圖，可以發現一個很trick的解決辦法！

第一個圖，沒有自帶的刻度，但是少了一個我們想要的刻度；第二個圖，存在自帶的刻度，但是我們想要的刻度全都有！

我們能不能考慮結合下呢？

我們嘗試在bar中加上一個空的刻度，然后再顯示出來

因此，這個方案在一些簡單的圖上還可以應用，復雜的場景就難以解決了！

matplotlib具有很強的自定義能力，我們可以考慮通過畫兩個子圖，然后拼接成一個，來生成我們的截斷圖！

看著結果似乎還不錯，坐標的刻度也顯示正常啦

只是，由于我們使用subplot畫出來的兩個圖默認大小是一樣的，而前文使用brokenaxes畫出來的截斷上下的長度并不一樣。我們這樣畫出來的圖不好看，還需要調整下！

考慮到matplotlib可以使用grid來畫圖，我們嘗試用它來調整下上下兩圖的比例！

畫出來的結果好看多了！

重新畫一下圖

問題解決了！

我們得到了一個完整的圖！

參考文獻:

python 函數參數的類型

1. 不同類型的參數簡述

#這里先說明python函數調用得語法為：

復制代碼

代碼如下:

func(positional_args,

keyword_args,

*tuple_grp_nonkw_args,

**dict_grp_kw_args)

#為了方便說明,之后用以下函數進行舉例

def test(a,b,c,d,e):

print a,b,c,d,e

舉個例子來說明這4種調用方式得區別：

復制代碼

代碼如下:

#

#positional_args方式

test(1,2,3,4,5)

1 2 3 4 5

#這種調用方式的函數處理等價于

a,b,c,d,e = 1,2,3,4,5

print a,b,c,d,e

#

#keyword_args方式

test(a=1,b=3,c=4,d=2,e=1)

1 3 4 2 1

#這種處理方式得函數處理等價于

a=1

b=3

c=4

d=2

e=1

print a,b,c,d,e

#

#*tuple_grp_nonkw_args方式

x = 1,2,3,4,5

test(*x)

1 2 3 4

5

#這種方式函數處理等價于

復制代碼

代碼如下:

a,b,c,d,e = x

print

a,b,c,d,e

#特別說明:x也可以為dict類型,x為dick類型時將鍵傳遞給函數

y

{'a': 1,

'c': 6, 'b': 2, 'e': 1, 'd': 1}

test(*y)

a c b e d

#

#**dict_grp_kw_args方式

y

{'a': 1, 'c': 6, 'b': 2, 'e': 1, 'd': 1}

test(**y)

1 2 6

1 1

#這種函數處理方式等價于

a = y['a']

b = y['b']

... #c,d,e不再贅述

print

a,b,c,d,e

2.

不同類型參數混用需要注意的一些細節

接下來說明不同參數類型混用的情況,要理解不同參數混用得語法需要理解以下幾方面內容.

首先要明白,函數調用使用參數類型必須嚴格按照順序,不能隨意調換順序,否則會報錯. 如 (a=1,2,3,4,5)會引發錯誤,;

(*x,2,3)也會被當成非法.

其次,函數對不同方式處理的順序也是按照上述的類型順序.因為#keyword_args方式和**dict_grp_kw_args方式對參數一一指定,所以無所謂順序.所以只需要考慮順序賦值(positional_args)和列表賦值(*tuple_grp_nonkw_args)的順序.因此,可以簡單理解為只有#positional_args方式,#*tuple_grp_nonkw_args方式有邏輯先后順序的.

最后,參數是不允許多次賦值的.

舉個例子說明,順序賦值(positional_args)和列表賦值(*tuple_grp_nonkw_args)的邏輯先后關系:

復制代碼

代碼如下:

#只有在順序賦值,列表賦值在結果上存在羅輯先后關系

#正確的例子1

x =

{3,4,5}

test(1,2,*x)

1 2 3 4 5

#正確的例子2

test(1,e=2,*x)

1 3 4 5 2

#錯誤的例子

test(1,b=2,*x)

Traceback (most recent call

last):

File "stdin", line 1, in module

TypeError: test()

got multiple values for keyword argument 'b'

#正確的例子1,處理等價于

a,b = 1,2 #順序參數

c,d,e = x #列表參數

print a,b,c,d,e

#正確的例子2,處理等價于

a = 1 #順序參數

e = 2 #關鍵字參數

b,c,d = x #列表參數

#錯誤的例子,處理等價于

a = 1 #順序參數

b = 2 #關鍵字參數

b,c,d = x

#列表參數

#這里由于b多次賦值導致異常,可見只有順序參數和列表參數存在羅輯先后關系

函數聲明區別

理解了函數調用中不同類型參數得區別之后,再來理解函數聲明中不同參數得區別就簡單很多了.

1. 函數聲明中的參數類型說明

函數聲明只有3種類型, arg, *arg , **arg 他們得作用和函數調用剛好相反.

調用時*tuple_grp_nonkw_args將列表轉換為順序參數,而聲明中的*arg的作用是將順序賦值(positional_args)轉換為列表.

調用時**dict_grp_kw_args將字典轉換為關鍵字參數,而聲明中**arg則反過來將關鍵字參數(keyword_args)轉換為字典.

特別提醒：*arg

和 **arg可以為空值.

以下舉例說明上述規則:

復制代碼

代碼如下:

#arg, *arg和**arg作用舉例

def

test2(a,*b,**c):

print a,b,c

#

#*arg 和

**arg可以不傳遞參數

test2(1)

1 () {}

#arg必須傳遞參數

test2()

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1,

in module

TypeError: test2() takes at least 1 argument (0 given)

#

#*arg將順positional_args轉換為列表

test2(1,2,[1,2],{'a':1,'b':2})

1 (2, [1, 2], {'a': 1, 'b': 2})

{}

#該處理等價于

a = 1 #arg參數處理

b = 2,[1,2],{'a':1,'b':2} #*arg參數處理

c =

dict() #**arg參數處理

print a,b,c

#

#**arg將keyword_args轉換為字典

test2(1,2,3,d={1:2,3:4}, c=12, b=1)

1 (2, 3) {'c': 12, 'b': 1, 'd': {1: 2, 3:

4}}

#該處理等價于

a = 1 #arg參數處理

b= 2,3 #*arg參數處理

#**arg參數處理

c =

dict()

c['d'] = {1:2, 3:4}

c['c'] = 12

c['b'] = 1

print

a,b,c

2. 處理順序問題

函數總是先處理arg類型參數,再處理*arg和**arg類型的參數.

因為*arg和**arg針對的調用參數類型不同,所以不需要考慮他們得順序.

復制代碼

代碼如下:

def test2(a,*b,**c):

print

a,b,c

test2(1, b=[1,2,3], c={1:2, 3:4},a=1)

Traceback (most

recent call last):

File "stdin", line 1, in

module

TypeError: test2() got multiple values for keyword argument

'a'

#這里會報錯得原因是,總是先處理arg類型得參數

#該函數調用等價于

#處理arg類型參數:

a = 1

a = 1

#多次賦值,導致異常

#處理其他類型參數

...

print a,b,c

def foo(x,y):

... def bar():

... print

x,y

... return bar

...

#查看func_closure的引用信息

a =

[1,2]

b = foo(a,0)

b.func_closure[0].cell_contents

[1, 2]

b.func_closure[1].cell_contents

b()

[1, 2] 0

#可變對象仍然能被修改

a.append(3)

b.func_closure[0].cell_contents

[1, 2, 3]

b()

[1, 2, 3] 0

新聞名稱：python函數bar python函數包怎么安裝
文章網址：http://m.kartarina.com/article30/dogigso.html

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