PrettyPrinter是Python 3.6 及以上版本中的一个功能强大、支持语法高亮、描述性的美化打印包。它使用了改进的Wadler-Leijen布局算法,和Haskell打印美化库中的prettyprinter以及anti-wl-pprint、 JavaScript的Prettier、Ruby的prettypreinter.rb 以及 IPython的Ipython.lib.pretty类似。Python的PrettyPrinter集以上众家之所长,并在此基础上继续改进,因此也成为目前Python最强大的美化输出工具。
在平时写文章的时候,我都会注意在中文和英文单词之间保留一个空格的习惯,这样能使文本具有良好的可读性。
用 Python 创建图形的方法有很多,但是哪种方法是最好的呢?当我们做可视化之前,要先明确一些关于图像目标的问题:你是想初步了解数据的分布情况?想展示时给人们留下深刻印象?也许你想给某人展示一个内在的形象,一个中庸的形象?
导读:喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况:做图表时,用哪种好看又实用的可视化工具包呢?之前文章里出现过漂亮的图表时,也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面,作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包,其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个?
只需一个import,报错也能整齐划一,错误代码位置、错误原因清晰明了,一眼就能看清。debug仿佛都没有那么痛苦了。
当我们写的一个脚本或程序发生各种不可预知的异常时,如果我们没有进行捕获处理的时候,通常都会致使程序崩溃退出,并且会在终端打印出一堆 密密麻麻 的 traceback 堆栈信息来告诉我们,是哪个地方出了问题。
终端是Linux用户的一大特色,对于经常使用终端的我来说,单调的配色和命令行已经使我有点审美疲劳了,配色可以使用首选项配置,但是命令行的模式我是有点犯尴尬症,所以重新配置了下终端并写了这篇帖子
tqdm是Python中专门用于进度条美化的模块,通过在非while的循环体内嵌入tqdm,可以得到一个能更好展现程序运行过程的提示进度条,本文就将针对tqdm的基本用法进行介绍。
真的是太难了!这个难不是说框架多难,开发多难,而是可供参考的资料太少了。一方面是官方文档的缺失,一方面是中文文档的缺失,还有一方面则是示例的缺失。
上期推文推出第一篇基础图表绘制-R-ggplot2 基础图表绘制-散点图 的绘制推文,得到了很多小伙伴的喜欢,也是我更加想使这个系列做的更加完善和系统,我之前也有说过,会推出Python和R的两个版本绘制教程,接下来我们就推出基础散点图的Python绘制版本。本期主要涉及的知识点如下:
代码可读性是评判代码质量的标准之一,为了帮助开发者统一代码风格,Python 社区提出了 PEP8 代码编码风格。
由于涉及的图表类型为多类别散点图的绘制,在使用常规matplotlib进行绘制时会显得格外繁琐,所以我们选择了对matplotlib进行了更高级的API封装,使作图更加容易的seaborn包进行图表的绘制,更多seaborn 介绍,大家可以直接去seaborn官网进行相关资料的查阅。数据的读取使用的功能强大的数据处理包 pandas ,这里只是进行简单的删除空值操作,直接使用dropna() 函数操作即可,我们直接预览数据,如下(部分):
很多人都吐槽,使用 Tkinter、PyQt5等工具制作出来的图形界面程序太丑了。既然觉得它丑,我们来想想,它为什么会那么丑。
作为 Python 开发,想必都非常熟悉 httpie[1] 这个 cli 工具,是一个非常好用的基于 Python 开发的 HTTP API 调试工具。
今天分享一个PyQt5 GUI 工具sviewgui,动动鼠标拖拽csv或者 pandas读为DataFrame数据,就可绘制Python的Matplotlib、Seaborn级别图,可导出高清PDF。
原本只是想简单的聊一下代码格式化的问题,无奈本文拖沓了很久,在此期间,我又思考了很多,我越来越觉得代码格式化是一门艺术。为了衬托“艺术”二字,可能叫“代码美化”更贴切一点,但是本文的深度远没有标题那么宏大。
在前面一篇博客中我们介绍过关于python的表格数据处理方案,这其中的工作重点就是对表格类型的数据进行梳理、计算和展示,本文重点介绍展示这个方面的工作。首先我们看一个案例,定义一个数组形式的表格数据:
在前面一篇博文中我们介绍过关于python的表格数据处理方案,这其中的工作重点就是对表格类型的数据进行梳理、计算和展示,本文重点介绍展示这个方面的工作。首先我们看一个案例,定义一个数组形式的表格数据:
Python中使用ElementTree可以很方便的处理XML,但是产生的XML文件内容会合并在一行,难以看清楚。
这是我的系列文章「Python实用秘技」的第14期,本系列立足于笔者日常工作中使用Python积累的心得体会,每一期为大家带来一个几分钟内就可学会的简单小技巧。
❝本文完整示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/PythonPracticalSkills ❞
有时候,我们拿到手的json文件就是一整行,连在一起:十分的不美观,很难观察到里面的具体信息。本文介绍的是如何利用Python内的json包进行美化输出。
在上篇文章中,我们简要地讨论了如何使用web数据在Python中创建一个图形,但是如果我们所能做的只是在Python中显示一个绘制的图形,那么它就没有那么大的用处了。假如用户不知道如何运行Python并重新这个绘制图形呢?解决方案是使用Excel作为显示结果的媒介,因为大多数人的电脑上都安装有Excel。因此,我们只需将Python生成的图形保存到Excel文件中,并将电子表格发送给用户。
参考解决方法:https://blog.csdn.net/qingche456/article/details/58279692
今天发现了一款特别厉害的程序员在线工具网站,堪称程序员的百宝箱。可支持在线运行php、c、c++、go、python、java等主流语言,页面简单明了,通俗易懂。
Hexo 是一个快速、简洁且高效的博客框架。Hexo 使用 Markdown(或其他渲染引擎)解析文章,在几秒内,即可利用靓丽的主题生成静态网页。
前面介绍了基础直方图的绘制教程,接下来,同样分享一篇关于数据分布的基础图表绘制-核密度估计图。具体含义我们这里就不作多解释,大家可以自行百度啊,这里我们主要讲解R-python绘制该图的方法。本期知识点主要如下:
用Python做数据分析的朋友,自然离不开jupyter notebook(以下简称jupyter)这款神器,它能让你非常方便的在数据探索过程中有良好的实时交互效果。今天我们就来分享一些jupyter的奇技淫巧。
图 1:表述为多对多图像转译问题的人脸美化:新提出的方法将基于风格的美颜表征与颜值预测模型整合到了一起,并能实现细粒度的控制。
老旧图片修补、美化服务部署记录:毕竟官方环境是Ubuntu+^Python3.6+GPU...
manage.py dumpdata 是 django 自带的管理命令,可以用来备份你的模型实例和数据库.
前面我们说到了强大的Atom编辑器,下面我来说说怎么使用强大的Atom-beautify来美化代码。
django admin 美化主题,采用layui 作为基本框架,改写大部分页面 说明 安装 pip install django-simpleui 升级 pip install django-simpleui --upgrade 克隆源码本地安装 git clone https://github.com/newpanjing/simpleuicd simpleui python setup.py sdist install 项目 settings.py 的INSTALLED_APPS 第一行加入 simp
大家好,最近分享了一些关于数据分析可视化相关的内容,其实在数据分析过程中,基本就是数据采集与处理,再通过描述性分析来探索数据,最后建模预测,而在数据探索部分这一环节你会通过各种图表来对数据进行描述,找到数据的趋势为后续建模做准备,这也是一份数据分析报告中较为吸引眼球的一部分,如果图表做的简陋或不明确,那么自然就没有往下读的兴趣。
最近看到一篇【猿人学Python】文章【写爬虫,免不了要研究JavaScript设置cookies的问题 】,里面说到了mps“zggaw“的破解返回521的问题,然后自己也去尝试了一把,现在把我的实现过程分享出来,让有需要的人看到。
那我们就直接入正题了,首先我们的目标网址是 “http://www.mps.gov.cn/n2253534/n2253535/index.html”,我们直接发起请求试试:
https://ttkbootstrap.readthedocs.io/en/latest/styleguide/
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