【2023】某python语言程序设计跟学第七周内容

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【2023】某python语言程序设计跟学第七周内容。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.文件的使用

1.1.文件的类型

文件是数据的抽象和集合

  • 文件是存储在辅助存储器上的数据序列
  • 文件是数据存储的一种形式
  • 文件展示形态:文本文件和二进制文件

文本文件与二进制文件对比

  • 文本文件和二进制文件只是文件的展示方式
  • 本质上,所有文件都是二进制形式存储
  • 形式上,所有文件采用两种方式展示

文本文件

  • 由单一特定编码组成的文件,如UTF-8编码
  • 由于存在编码,也被看成是存储着的长字符串
  • 适用于例如:.txt文件,.py文件

二进制文件

  • 直接由0和1组成,没有统一字符编码
  • 一般存在二进制0和1 的组织结构,即文件格式
  • 适用于例如:.png文件,.avi文件

1.2.文件的打开和关闭

文件处理步骤:打开-操作-关闭

在 Python 中,文件的打开和关闭是通过 open() 函数实现的。open() 函数接受两个参数:文件名和打开模式。打开模式可以是 “r”(读取模式)、“w”(写入模式)、“x”(创建写模式)或者 “a”(追加模式)。

r:只读模式,如果文件不存在,则报FileNotFoundError
w:覆盖写模式,文件不存在则创建,存在则覆盖原内容
x:创建写模式,文件不存在则创建,存在则返回FileExistsError
a:追加写模式,文件不存在则创建,存在则在原文后增加内容
b:二进制文件模式
t:文本文件模式。默认
+:与rwx一同使用,在原功能基础上增加同时读写功能

读和写分别有三个常用函数,分别为:

a.read(size)
a.readline(size)
a.readlines(hint)
a.write(s)
a.writelines(lines)
a.seek(offset)

文件的打开

<变量名> = open(<文件名>, <打开方式>)

【2023】某python语言程序设计跟学第七周内容

示例:文件打开

f = open("f.txt")  #文本文件,默认只读
f = open("f.txt", "rt")  #文本形式,只读模式,同默认值
f = open("f.txt", "a+")  #文本形式,追加写模式+读文件

文件的关闭

<变量名>.close()

1.3.文件内容的读取

a.read(size):读取全部内容,如果给出参数,则读取前size的长度
a.readline(size):读入一行内容,如果给出参数,则读入该行前size的长度
a.readlines(hint):读入文件所有行,以每行为元素形成列表,如果给出参数,读入前hint行

1.4.文件内容的写入

a.write(s):向文件写入一个字符串或字节流
a.writelines(lines):将一个元素全为字符串的列表写入文件
a.seek(offset):改变当前文件操作指针的位置,offset含义如下:0-文件开头,1-当前位置,2-文件结尾

示例:

fo = open("output.txt", "w+")
ls = ["中","法","美"]
fo.writelines(ls)
for line in fo:
    print(line)
fo.close()

这段代码运行后你会发现代码同目录的位置会多出一个output文件

2.实例:自动轨迹绘制

问题分析:

  • 需求:根据脚本来绘制图形
  • 不是写代码而是写数据绘制轨迹

基本思路:

  • 定义数据文件格式(接口)
  • 编写程序,根据文件接口解析参数绘制图形
  • 编写数据文件
300,0,144,1,0,0
300,1,144,0,1,0
# 释义
每一行代表一次操作
第一个数据代表向前行进300
第二个数据代表转向判断,0为左,1为右
第三个数据表示转向角度
第四五六个数据表示RGB三个通道颜色

实例:

import turtle as t
t.title('自动轨迹绘制')
t.setup(800, 600, 0, 0)
t.pencolor("red")
t.pensize(5)
#数据读取
datals = []
f = open("data.txt")
for line in f:
    line = line.replace("\n","")
    datals.append(list(map(eval, line.split(","))))
f.close()
#自动绘制
for i in range(len(datals)):
    t.pencolor(datals[i][3],datals[i][4],datals[i][5])
    t.fd(datals[i][0])
    if datals[i][1]:
        t.rt(datals[i][2])
    else:
        t.lt(datals[i][2])

文件:data.txt

300,0,144,1,0,0
300,0,144,0,1,0
300,0,144,0,0,1
300,0,144,1,1,0
300,0,108,0,1,1
184,0,72,1,0,1
184,0,72,0,0,0
184,0,72,0,0,0
184,0,72,0,0,0
184,1,72,1,0,1
184,1,72,0,0,0
184,1,72,0,0,0
184,1,72,0,0,0
184,1,72,0,0,0
184,1,720,0,0,0

3.一维数据格式化和处理

3.1.数据组织维度

从一个数据到一组数据:

一个数据表达一个含义,一组数据表达一个或多个含义

一维数据由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织

对应着列表、数组和集合等概念

二维数据是由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式

表格是典型的二维数据,其中表头是二维数据的一部分

多维数据是由一维或二维数据在新维度上扩展形成

高维数据仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构

采用键值对来表示值和它属性之间的关系

3.2.一维数据的表示

如果数据之间有序:使用列表类型

ls = [3.13, 3.15, 3.17]
  • 列表类型可以表达一维有序数据
  • for循环可以遍历数据,进而对每个数据进行处理

如果数据间无序:使用集合类型

st = {3.13, 3.15, 3.17}
  • 集合类型可以表达一维无序数据

  • for循环可以遍历数据,进而对每个数据进行处理

3.3.一维数据的存储

存储方式一:空格分隔

中 美 日 德 法
  • 使用一个或多个空格分隔进行存储,不换行
  • 缺点:数据中不能存在空格

存储方式二:逗号分隔

中,美,日,德,法
  • 使用英文半角逗号分隔数据进行存储,不换行
  • 缺点:数据中不能有英文逗号

存储方式三:其他方式

中$美$日$德$法
  • 所有其他符号或符号组合分隔,建议使用特殊符号
  • 缺点:需要根据数据特点定义,通用性较差

3.4.一维数据的处理

从空格分隔的文件中读入数据

中 美 日 德 法
txt = open(fname).read()
ls = txt.split()
f.close()

从特殊符号分隔的文件中读入数据

中$美$日$德$法
txt = open(fname).read()
ls = txt.split("$")
f.close()

采用空格分隔方法将数据写入文件

ls = ['中', '美', '日']
f = open(fname, 'w')
f.write(' '.join(ls))
f.close()

采用特殊符号分隔方法将数据写入文件

ls = ['中', '美', '日']
f = open(fname, 'w')
f.write('$'.join(ls))
f.close()

4.二维数据格式化和处理

4.1.二位数据的表示

使用列表类型

  • 列表类型可以表达二维数据
[ [3.13, 3.15, 3.17],
  [3.14, 3.16, 3.18] ]
  • 使用两层for循环遍历每个元素
  • 外层列表中每个元素可以对应一行,也可以对应一列

4.2.CSV格式与二维数据存储

CSV:Comma-Separated Values

  • 国际通用的一二维数据存储格式,一般以.csv扩展名
  • 每行一个一维数据吗,采用逗号分隔,无空行
  • Excel和一般编辑软件都可以读入或另存为csv文件

【2023】某python语言程序设计跟学第七周内容

  • 如果某个元素缺失,逗号仍要保留
  • 二维数据的表头可以作为数据存储,也可以令行存储
  • 二维数据存储按行存或者按列存都可以,具体由程序决定
  • 一般索引习惯:ls[row][column],先行后列
  • 根据一般习惯,外层列表每个元素为一行,按行序

4.3.二维数据处理

从CSV格式文件中读入数据

fo = open(fname)
ls = []
for line in fo:
    line = line.replace("\n","")
    ls.append(line.split(","))
fo.close()

将数据写入CSV格式的文件

ls = [[], [], []]
f = open(fname, 'w')
for item in ls:
    f.write(','.join(item) + '\n')
f.close()

采用二层循环

ls = [[1,2], [3,4], [5,6]]
for row in ls:
    for column in row:
        print(column)

5.模块:wordcloud库

word cloud是优秀的词云展示第三方库

词云以词语为基本单位,更加直观和艺术的展示文本

安装:

pip install wordcloud

wordcloud库把词云当作一个wordcloud对象

  • wordcloud.wordcloud()代表一个文本对应的词云
  • 可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云

wordcloud库常规方法:

w = wordcloud.WordCloud()

  • 以WordCloud对象为基础
  • 配置参数、加载文本、输出文件
w.generate(txt):向WordCloud对象w中加载文本txt
w.to_file(filename):将词云输出问图像文件,png或jpg格式

生成词云大概有三步:

  • 配置对象参数
  • 加载词云文本
  • 输出词云文件

一些配置参数:

width:宽度,默认400
height:高度,默认200
min_font_size:指定词语字体最小号,默认4号
max_font_size: 指定词语字体最小号,根据高度自动调节
font_step:指定词云中字体字号的步进间隔,默认为1
font_path:指定字体文件路径,默认none
max_words:指定词云显示最大单词数,默认200
stop_words:指定词云排除词列表,即不显示的单词列表
mask:指定词云形状,默认长方形,需要引用imread()函数
background_color:指定词云图片的背景颜色,默认黑色

6.实例:政府工作报告词云

规则矩形实例:

import jieba
import wordcloud
f = open("新时代中国特色社会主义.txt", "r", encoding="utf-8")

t = f.read()
f.close()
ls = jieba.lcut(t)

txt = " ".join(ls)
w = wordcloud.WordCloud( \
    width = 1000, height = 700,\
    background_color = "white",
    font_path = "msyh.ttc"    
    )
w.generate(txt)
w.to_file("grwordcloud.png")

不规则图形实例:

import jieba
import wordcloud
from scipy.misc import imread
mask = imread("chinamap.jpg")
excludes = { }
f = open("新时代中国特色社会主义.txt", "r", encoding="utf-8")
t = f.read()
f.close()
ls = jieba.lcut(t)
txt = " ".join(ls)
w = wordcloud.WordCloud(\
    width = 1000, height = 700,\
    background_color = "white",
    font_path = "msyh.ttc", mask = mask
    )
w.generate(txt)
w.to_file("grwordcloudm.png")

le(“grwordcloud.png”)


不规则图形实例:

import jieba
import wordcloud
from scipy.misc import imread
mask = imread(“chinamap.jpg”)
excludes = { }
f = open(“新时代中国特色社会主义.txt”, “r”, encoding=“utf-8”)
t = f.read()
f.close()
ls = jieba.lcut(t)
txt = " ".join(ls)
w = wordcloud.WordCloud(
width = 1000, height = 700,
background_color = “white”,
font_path = “msyh.ttc”, mask = mask
)
w.generate(txt)
w.to_file(“grwordcloudm.png”)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-415273.html


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