PythonGuides-博客中文翻译-一-

PythonGuides 博客中文翻译（一）

原文：PythonGuides Blog

协议：CC BY-NC-SA 4.0

如何在 Python 中访问元组的项目

原文：https://pythonguides.com/access-items-of-a-tuple-in-python/

在本 Python 教程中，我们将学习 如何在 Python 中访问一个元组的条目。为了理解各种方法，我们将使用一些内置函数来访问 Python 中的元组项。

作为一名开发人员，在制作 Python 项目时，我需要访问 Python 中的元组项。所以，我遇到了多种方法，我们可以用它们来访问 python 中的元组。在本教程中，我们将尝试涵盖所有这些。

在这里我们将看到:

• 如何使用索引访问 Python 中的元组项
• 如何使用 for 循环访问 Python 中的元组项
• 如何使用负索引访问 Python 中的元组项
• 如何使用切片在 Python 中访问元组的项目
• 如何使用 tuple 在 Python 中访问元组的项目

目录

• 如何使用索引访问 Python 中元组的项目
• 如何使用 for 循环访问 Python 中元组的项目
• 如何使用负索引访问 Python 中元组的项目
• 如何使用切片在 Python 中访问元组的项目
• 如何使用 tuple 在 Python 中访问 tuple 的项目

如何使用索引访问 Python 中元组的项目

• 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中访问元组的条目。
• Python 元组既是可迭代的，也是有序的对象组。因此，我们可以使用 for 或 while 循环遍历对象，或者使用对象的索引读取对象的值。
• 元素用括号()括起来，用逗号分隔，形成一个元组。元组类型变量的声明如下。

举例:

让我们举一个例子，看看我们如何使用索引来访问 Python 中的元组项。

源代码:

Country_name = ('U.S.A', 'Germany', 'Australia', 'China', 'NewZealand')
# Using by index
new_output = Country_name[1]
# Display the Content
print("Access values in tuple: ",new_output)

在下面给出的代码中，我们首先创建了一个名为“Country_name”的元组，通过使用索引，我们可以轻松地访问这些元素。

下面是以下给定代码的执行。

Accessing items of a tuple in Python using an index

这就是如何使用索引在 Python 中访问元组的项目。

阅读: Python 串联元组

如何使用 for 循环访问 Python 中元组的项目

• 现在让我们讨论如何使用 for 循环访问 Python 中的元组项。
• 元组是可迭代的对象，因此我们可以通过使用 for 循环迭代它们的项来获得它们的值。

举例:

new_numbers = (34, 12, 98)

for result in new_numbers:
    print("Access value in tuple :",result)

下面是下面给出的代码的截图。

Accessing items of a tuple in Python using for loop

正如你在截图中看到的，我们讨论了如何使用 for 循环访问 Python 中的元组项。

阅读: Python 元组排序列表

如何使用负索引访问 Python 中元组的项目

• 在这一节中，我们将讨论如何使用负索引在 Python 中获取元组的项。
• 这里我们将使用负索引，负索引从元组的末尾开始，从右到左递减。

举例:

让我们举一个例子，看看如何在 Python 中使用负索引来访问一个元组的条目。

源代码:

Country_name = ('U.S.A', 'China', 'Australia', 'Germany', 'United Kingdom')
new_result = Country_name[-1]
print("First item of tuple :", new_result) #U.S.A
new_output = Country_name[-2]
print("Second item of tuple :",new_output) #Germany
result = Country_name[-3]
print("Third item of tuple :", result) #Australia

在下面给出的代码中，我们首先声明了一个名为 Country_name 的元组。接下来，我们将通过使用负索引来迭代元组中的项。首先在这个例子中，我们通过[-1]迭代我们的第一个项目。

下面是下面给出的代码的截图。

Accessing items of a tuple in Python using a negative index

在这个例子中，我们理解了如何使用负索引在 Python 中获取元组的项目。

阅读:如何在 Python 中创建元组列表

如何使用切片在 Python 中访问元组的项目

• 现在让我们理解如何使用切片在 Python 中获取元组的项目。
• Python 切片是通过切片从给定的字符串中获得一个子字符串。为了获取字符串的一部分，我们将指定开始索引和结束索引，用冒号分隔。
• 切片操作符冒号允许我们访问各种元组项:在本例中，我们将访问第二个和第四个索引值。

举例:

这里我们将举一个例子，并检查如何使用切片来访问 Python 中的元组项。

源代码:

# Creating a tuple
Cities_of_USA = ('New York', 'Los Angeles',' Chicago','Atmore')

# Access elements 2nd to 4th index
print(Cities_of_USA[1:4]) 

你可以参考下面的截图。

Accessing items of a tuple in Python using slicing

这就是如何在 Python 中使用切片来访问元组的项目。

阅读: Python 程序创建空集

如何使用 tuple 在 Python 中访问 tuple 的项目

• 在这一节中，我们将讨论如何使用元组在 Python 中访问元组的项目。
• 用于迭代我们在 python 中使用的 For 循环的每个元素，以及访问元组的项目。

举例:

让我们举一个例子，看看如何在 Python 中使用 tuple 访问 tuple 的条目。

源代码:

new_tuple=('John', 'Micheal','George')
for i in new_tuple:
    print ("Access elements of tuple :", i)

在下面给定的代码中，我们创建了一个名为“new_tuple”的元组，然后使用 for 循环迭代一个值。

下面是以下给定代码的执行。

Accessing items of a tuple in Python using tuple

正如你在截图中看到的，我们讨论了如何使用元组访问 Python 中的元组项。

您可能也喜欢阅读以下 Python 教程。

• 集合的并集 Python +实例
• 如何在 Python 中添加集合中的元素
• 用于集合交集的 Python 程序

在本文中，我们讨论了如何在 Python 中访问元组的项目。为了理解各种方法，我们使用了一些内置函数来访问 Python 中的元组项。

• 如何使用索引访问 Python 中的元组项
• 如何使用 for 循环访问 Python 中的元组项
• 如何使用负索引访问 Python 中的元组项
• 如何使用切片在 Python 中访问元组的项目
• 如何使用 tuple 在 Python 中访问元组的项目

Arvind

Arvind 目前是 TSInfo Technologies 的高级 Python 开发人员。他精通 Python 库，如 NumPy 和 Tensorflow。

带有示例的 Adam 优化器 PyTorch

原文：https://pythonguides.com/adam-optimizer-pytorch/

在这个 Python 教程中，我们将学习Python 中的亚当优化器 PyTorch ，我们还将涵盖与亚当优化器相关的不同示例。此外，我们将涵盖这些主题。

• 亚当优化器 PyTorch
• Adam 优化器 PyTorch 示例
• Adam 优化器 PyTorch 代码
• 整流器 adam 优化器 pytorch
• Adam 优化器 PyTorch 学习率
• Adam 优化器 PyTorch 调度程序
• Adam 优化程序 pytorch 重量衰减
• Adam 优化器 PyTorch 更改学习率

目录

• 亚当优化器 PyTorch
• Adam 优化器 PyTorch 示例
• 亚当优化器 PyTorch 代码
• 修正的 Adam 优化器 PyTorch
• 亚当优化器 PyTorch 学习率
• Adam 优化器 PyTorch 调度器
• 亚当优化器 PyTorch 重量衰减
• Adam 优化器 PyTorch 改变学习率

亚当优化器 PyTorch

在这一节中，我们将了解【adam optimizer PyTorch 如何在 Python 中工作。

• 在继续之前，我们将了解一下 PyTorch 优化器。优化器用于降低训练神经网络期间的错误率。
• Adam optimizer被定义为用作梯度下降的替代优化器的过程。它对于包含大量数据的大型问题非常有效。
• Adam optimizer 是用于训练神经网络的最广泛使用的优化器之一，也用于实际目的。

语法:

以下语法是 adam optimizer 的语法，用于降低错误率。

toch.optim.Adam(params,lr=0.005,betas=(0.9,0.999),eps=1e-08,weight_decay=0,amsgrad=False)

此语法中使用的参数:

• Adam 用作梯度下降优化器的替代。
• params: 它被用作有助于优化的参数。
• lr : 定义为学习率帮助优化器。
• beta:用作计算梯度平均值的参数。
• eps: 用于提高数值稳定性。
• weight_delay: 用于将 l2 惩罚加到损失上，weight delay 默认值为 0。

Adam 优化器 PyTorch 示例

在本节中，我们将学习 Python 中的 Adam 优化器 PyTorch 示例。

正如我们所知，Adam optimizer 被用作梯度下降的替代优化器，它对于包含大量数据的大型问题非常有效。

Adam optimizer 不需要很大的空间，它需要较少的内存空间，这是非常有效的。

代码:

在下面的代码中，我们将导入一些库，从中我们可以优化 adam 优化器的值。

• n = 100 用作数据点数。
• x = torch.randn(n，1) 用于生成随机数。
• t = a * x + b + (torch.randn(n，1) *误差)用于学习目标值。
• 优化器= optim。Adam(model.parameters()，lr=0.05) 用于制作优化器。
• loss_fn = nn。ms loss()用于定义损失。
• 预测值=模型(x) 用于预测模型的值
• loss = loss_fn(predictions，t) 用于计算损失。

import torch
from torch import nn
import torch.optim as optim
a = 2.4785694
b = 7.3256989
error = 0.1
n = 100 

**# Data**
x = torch.randn(n, 1)

t = a * x + b + (torch.randn(n, 1) * error)

model = nn.Linear(1, 1)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.05)
loss_fn = nn.MSELoss()
 **# Run training**
niter = 10
for _ in range(0, niter):
	optimizer.zero_grad()
	predictions = model(x)
	loss = loss_fn(predictions, t)
	loss.backward()
	optimizer.step()

	print("-" * 10)
	print("learned a = {}".format(list(model.parameters())[0].data[0, 0]))
	print("learned b = {}".format(list(model.parameters())[1].data[0]))

输出:

运行上面的代码后，我们得到了下面的输出，其中我们可以看到参数的值被打印在屏幕上。

Adam optimizer PyTorch example

阅读:Python 中的 Scikit 学的是什么

亚当优化器 PyTorch 代码

在这一节中，我们将学习如何用 Python 实现 adam 优化器 PyTorch 代码。

Adam 优化器 PyTorch 用作梯度下降的优化技术。它需要最小的内存空间或有效地处理包含大量数据的大问题。

代码:

在下面的代码中，我们将导入一些库，梯度下降的优化技术就是从这些库中完成的。

• m _ dw _ corr = self . m _ dw/(1-selfβ1 * * t)用作偏差校正。
• weight = weight–selfη*(m _ dw _ corr/(NP . sqrt(v _ dw _ corr)+selfε))用于更新权重偏差。
• w_0，b0 = adam.updates(t，weight=w_0，b=b0，dw=dw，db=db) 用于更新 weight 和 bias 值。
• print(' converged after '+str(t)+' iterations '))用于在屏幕上打印迭代。

import torch
import numpy as num
class AdamOptim():
    def __init__(self, eta=0.01, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-8):
        self.m_dw, self.v_dw = 0, 0
        self.m_db, self.v_db = 0, 0
        self.beta1 = beta1
        self.beta2 = beta2
        self.epsilon = epsilon
        self.eta = eta
    def updates(self, t, weight, b, dw, db):
        **## dw, db are from current minibatch
        #weights** 
        self.m_dw = self.beta1*self.m_dw + (1-self.beta1)*dw
        self.m_db = self.beta1*self.m_db + (1-self.beta1)*db

        **## rms beta 2**
        self.v_dw = self.beta2*self.v_dw + (1-self.beta2)*(dw**2)

        self.v_db = self.beta2*self.v_db + (1-self.beta2)*(db)

        m_dw_corr = self.m_dw/(1-self.beta1**t)
        m_db_corr = self.m_db/(1-self.beta1**t)
        v_dw_corr = self.v_dw/(1-self.beta2**t)
        v_db_corr = self.v_db/(1-self.beta2**t)

        weight = weight - self.eta*(m_dw_corr/(np.sqrt(v_dw_corr)+self.epsilon))
        b = b - self.eta*(m_db_corr/(np.sqrt(v_db_corr)+self.epsilon))
        return weight, b
def lossfunction(m):
       return m**2-2*m+1
**## take derivative** 
def gradfunction(m):
    return 2*m-2
def checkconvergence(w0, w1):
    return (w0 == w1)
w_0 = 0
b0 = 0
adam = AdamOptim()
t = 1 
converged = False

while not converged:
    dw = gradfunction(w_0)
    db = gradfunction(b0)
    w_0_old = w_0
    w_0, b0 = adam.updates(t,weight=w_0, b=b0, dw=dw, db=db)
    if checkconvergence(w_0, w_0_old):
        print('converged after '+str(t)+' iterations')
        break
    else:
        print('iteration '+str(t)+': weight='+str(w_0))
        t+=1

输出:

在运行上面的代码之后，我们得到了下面的输出，其中我们可以看到屏幕上打印了带有权重的迭代次数。

Adam optimizer PyTorch code

阅读:Python 中的 tensor flow

修正的 Adam 优化器 PyTorch

在本节中，我们将学习 python 中的修正 adam 优化器 PyTorch 。

• 修正的 Adam 优化器 Pytorch 是 Adam 优化器的替代方案，旨在解决 Adam 收敛性差的问题。
• 它还用于校正自适应学习率的变化。

语法:

以下语法是 RAdam optimizer 的语法，用于解决 Adam 的收敛性差的问题。

torch.optim.RAdam(params,lr=0.001,betas=(0.9,0.999),eps=1e-08,weight_decay=0)

上述语法中使用的参数:

• RAdam: RAdam 或者我们可以说，修正的 Adam 是 Adam 的替代方案，它可以解决 Adam 的收敛性差的问题。
• params:它被用作一个有助于优化的参数。
• lr:定义为学习率。
• betas:它用作计算梯度平均值的参数。
• eps:用于提高数值稳定性。
• weight_decay:用于将 l2 惩罚加到损失上，权重延迟的默认值为 0。

阅读: PyTorch 预训练模型

亚当优化器 PyTorch 学习率

在本节中，我们将了解【Adam 优化器 PyTorch 学习率如何在 python 中工作。

Adam optimizer Pytorch 学习率算法被定义为正确绘制用于训练深度神经网络的过程。

代码:

在下面的代码中，我们将导入一些库，从中获得 Adam 优化器的精确学习率。

• optimizer = torch . optim . Adam(model . parameters()、lr=100) 用于优化模型的学习速率。
• scheduler = torch . optim . lr _ scheduler。λlr(optimizer，lr _ lambda =λ1)用于调度优化器。
• LRS . append(optimizer s . param _ groups[0][" lr "])用于将优化器追加到参数组中。
• plot.plot(range(10)，lrs) 用于绘制图形。

import numpy as num 
import pandas as pds 
import torch
import matplotlib.pyplot as plot
model = torch.nn.Linear(4, 3)
optimizers = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=100)
lambda1 = lambda epoch: 0.67 ** epoch
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizers, lr_lambda=lambda1)

lrs = []

for i in range(10):
    optimizers.step()
    lrs.append(optimizers.param_groups[0]["lr"])

    scheduler.step()

plot.plot(range(10),lrs)

输出:

运行上面的代码后，我们得到下面的输出，其中我们可以看到 Adam optimizer 的学习率绘制在屏幕上。

Adam optimizer Pytorch learning rate

阅读:Scikit-learn Vs tensor flow–详细对比

Adam 优化器 PyTorch 调度器

在这一节中，我们将学习如何用 python 实现Adam optimizer py torch scheduler。

Adam optimizer PyTorch 调度程序被定义为一个用于在单独的参数组中调度数据的进程。

代码:

在下面的代码中，我们将导入一些库，从中我们可以调度 adam optimizer 调度程序。

• models = torch.nn.Linear(6，5) 用于创建单层前馈网络。
• optimizer = torch . optim . Adam(models . parameters()、lr=100) 用于优化模型。
• scheduler = torch . optim . lr _ scheduler。用于创建调度程序。
• plot.plot(range(10)，lrs) 用于绘制图形。

import numpy as num
import pandas as pds 
import torch
import matplotlib.pyplot as plot
models = torch.nn.Linear(6, 5)
optimizers = torch.optim.Adam(models.parameters(), lr=100)
lmbda = lambda epoch: 0.69 ** epoch
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiplicativeLR(optimizers, lr_lambda=lmbda)
lrs = []

for i in range(10):
    optimizers.step()
    lrs.append(optimizers.param_groups[0]["lr"])

    scheduler.step()

plot.plot(range(10),lrs)

输出:

运行上面的代码后，我们得到了下面的输出，其中我们可以看到 Ada，优化器 Pytorch 计划绘制在屏幕上。

Adam optimizer PyTorch scheduler

阅读: PyTorch nn 线性+例题

亚当优化器 PyTorch 重量衰减

在本节中，我们将学习 python 中的 Adam 优化器 PyTorch 权重衰减。

• Adam optimizer PyTorch 权重衰减用于定义一个过程，通过简单地添加一些惩罚(通常是权重的 l2 范数)来计算损失。
• 权重衰减也被定义为向损失添加 l2 正则化项。
• PyTorch 将重量衰减应用于重量和基础。
• 损耗=损耗+权重系数*l2 范数的权重

语法:

以下语法是 Adam 优化器的语法，它用于降低误差率，我们也可以使用权重衰减，它用于将 l2 正则化项添加到损失中。

权重衰减的默认值为 0。

toch.optim.Adam(params,lr=0.005,betas=(0.9,0.999),eps=1e-08,weight_decay=0,amsgrad=False)

参数:

• params:params 函数用作帮助优化的参数。
• beta:用于计算梯度的平均值。
• 权重衰减:权重衰减用于将 l2 正则化添加到损失中。

Adam 优化器 PyTorch 改变学习率

在本节中，我们将学习 python 中的 Adam 优化器 PyTorch 变化学习率。

Adam optimizer py torch change learning 被定义为主要用于训练深度神经网络的可调学习速率。

代码:

在下面的代码中，我们将导入一些库，从中我们可以改变 adam 优化器的学习率。

• optimizer = torch . optim . Adam(model . parameters()，lr=100) 用于优化 Adam 优化器模型，同时给出学习率。
• scheduler = torch . optim . lr _ scheduler。λlr(optimizer，lr _ lambda =λ1)用于调度优化器。
• plot.plot(range(10)，lrs) 用于在屏幕上绘制图形。

import numpy as num 
import pandas as pds 
import torch
import matplotlib.pyplot as plot
model = torch.nn.Linear(4, 3)
optimizers = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=100)
lambda1 = lambda epoch: 0.67 ** epoch
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizers, lr_lambda=lambda1)

lrs = []

for i in range(10):
    optimizers.step()
    lrs.append(optimizers.param_groups[0]["lr"])

    scheduler.step()

plot.plot(range(10),lrs)
optimizers = torch.optim.Adam(models.parameters(), lr=120)
lmbda = lambda epoch: 0.69 ** epoch
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiplicativeLR(optimizers, lr_lambda=lmbda)
lrs = []

for i in range(10):
    optimizers.step()
    lrs.append(optimizers.param_groups[0]["lr"])

    scheduler.step()

plot.plot(range(10),lrs)

输出:

运行上述代码后，我们得到以下输出，其中我们可以看到屏幕上绘制了 Adam optimizer 更改学习率图。

Adam Optimizer PyTorch Change Learning Rate

因此，在本教程中，我们讨论了 Adam 优化 PyTorch ，并且我们还讨论了与其实现相关的不同示例。这是我们已经讨论过的例子列表。

• 亚当优化器 PyTorch
• Adam 优化器 PyTorch 示例
• Adam 优化器 PyTorch 代码
• 整流器 adam 优化器 pytorch
• Adam 优化器 PyTorch 学习率
• Adam 优化器 PyTorch 调度程序
• Adam 优化程序 pytorch 重量衰减
• Adam 优化器 PyTorch 更改学习率

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

enjoysharepoint.com/

如何在 Python Pandas 中向数据帧添加列

原文：https://pythonguides.com/add-a-column-to-a-dataframe-in-python-pandas/

在这个 Python Pandas 教程中，我们将学习如何在 Python Pandas 中给数据帧添加一列。这里我们将看到一些关于在 pandas 中添加列数据帧的例子。

• 在 Python Pandas 中向数据帧添加列
• 用默认值向数据框熊猫添加一列
• 向列表中的数据框熊猫添加一列
• 向带有索引的数据框熊猫添加列
• 在数据框中添加一列，忽略索引
• 根据条件向数据框熊猫添加一列
• 向 numpy 数组中的 dataframe pandas 添加一列
• 从另一个数据框架添加列熊猫
• 在数据帧熊猫的开头添加一列
• 在 Python Pandas 中向数据帧添加列
• 使用相同的值向 Python 中的数据帧添加一列
• 向数据帧添加列名熊猫
• 基于 if-else 条件向 Pandas 数据框架添加一列
• 从一个数据框架向另一个数据框架添加一列

所有使用的数据集要么是自己创建的，要么是从 Kaggle 下载的。此外，我们已经讨论了这些主题。

目录

• 在 Python Pandas 中给数据帧添加一列
  • 使用赋值操作符向 python pandas 中的数据帧添加一列
  • 使用 assign()方法向 python pandas 中的数据帧添加一列
  • 使用 insert()方法向 python pandas 中的数据帧添加一列
• 用默认值向数据帧熊猫添加一列
• 从列表中添加一列到数据框熊猫
• 用索引给数据框熊猫添加一列
  • 使用 insert()方法向数据帧 pandas 添加一列索引
  • 使用 reindex()方法向数据帧 pandas 添加一列索引
• 在数据帧中添加一列熊猫忽略索引
• 根据条件向数据框熊猫添加一列
  • 根据条件添加一列
  • 添加一列，并根据条件填充行
• 向 numpy 数组中的 dataframe pandas 添加一列
• 从另一个数据框中添加一列熊猫
• 在数据帧的开头添加一列熊猫
• 在 Python Pandas 中给数据帧添加一列
• 用相同的值在 Python 中向数据帧添加一列
• 给数据帧添加列名熊猫
• 在 Pandas 中给数据帧添加一个空列
• 根据 if-else 条件向 Pandas 数据框架添加一列
• 从另一个数据框架中添加一列到另一个数据框架中

在 Python Pandas 中给数据帧添加一列

Python 是一种流行的编程语言，由荷兰程序员吉多·范·罗苏姆开发。Pandas 是一个机器学习库，用于读取、清理、分析和导出数据集。

在美国，像亚马逊、特斯拉、谷歌、微软等受欢迎的公司使用机器学习和 python 来理解数据，并创造出一种产品，使这个世界变得更美好。

想学习如何在 python pandas 中向数据帧添加列吗？在 python pandas 中，有三种向数据帧添加列的流行方法

1. 赋值运算符
2. 赋值()
3. 插入()

现在我们知道了在 python pandas 中向数据帧添加列的方法。让我们来详细探讨其中的每一个。

使用赋值操作符向 python pandas 中的数据帧添加一列

在 python pandas 中向数据帧添加列的最简单方法是使用赋值操作符。提到 dataframe 的名称，然后是括号内的新列名，等于操作符，然后是列的值。

如果您要在已经有一些数据的数据帧中添加一列，那么这些信息将使您避免出现错误:–

1. 为新列设置默认值，以便被占用的行具有相同的值。
2. 在为新列传递一个值列表时，确保它与其他数据具有相同的行数，否则 pandas 将抛出一个值错误。

ValueError: Length of values does not match length of index 

该图显示了添加新列的正确方法。性别是这里的新栏目。

语法:–下面的语法展示了如何在 python pandas 中向 dataframe 添加单个和多个列。

**# add single data**
dataframe[new_column] = 'Value'

**# add multiple data**
dataframe[new_column0, new_column1, new_column2] = [val1, val2, val3]

参数描述:–

• 熊猫数据框，可以是任何名字。
• 新列–新列，可以是任何名称
• 值–任意数据类型(整数、字符串等)的值。)

现在我们已经了解了如何使用赋值操作符(=)在 python pandas 中添加 dataframe。下面我以一个例子的形式实现了这些知识。

示例:–在下面的示例中，我使用的是美国著名洗车公司的数据集。该公司希望在数据框架中添加新列。这些新列是:-

• 性别
• 街道
• 状态
• 国家
• 邮政区码

下图显示了 python 熊猫数据帧的当前快照。

Carwash dataset of USA company

我已经在数据框中添加了一个单独的性别列，并且我已经将默认值设置为“男性”。可选默认值可以是–缺少值(nan)、无、空字符串(“”)或索引长度的值列表。

**# add a Gender column to the dataframe**
carwash_df['Gender'] = 'Male'

Add a column to a dataframe in python

这一次，我向 dataframe 添加了多个列，并分配了默认值，如下所示:

• 街道-7500 锯木厂 Pkwy
• 州-俄亥俄州
• 国家——美国
• 邮政编码–43065

这些列的每个索引将具有相同的值，或者，我可以为相同长度的索引提供空值或值列表。

**# add Multiple columns to the dataframe**
carwash_df[['Street', 'State', 'Country', 'Zip code']] = ['7500 Sawmill Pkwy', 'Ohio', 'United States', 43065]

使用 assign()方法向 python pandas 中的数据帧添加一列

python pandas 中的 assign()方法用于创建一个新列，其中包含从现有列中派生的修改后的值。当需要从一个 dataframe 向另一个 panda 添加一列时，这很有用。

语法:–下面是在 python pandas 中使用 assign()方法向数据帧添加列的语法。

dataframe.assign(**kwargs)

这里，**kwargs 是新的数据帧名称或新的列名称，它可以有 n 个值。

使用 insert()方法向 python pandas 中的数据帧添加一列

python pandas 中的 insert()方法允许在特定索引或位置向数据帧添加列。

语法:–该语法用于 python pandas 中的 insert()方法，用于在 python pandas 中将列添加到数据帧中。

carwash_df.insert(
    `loc`: int val,
    `column`: column_name,
    `value`: single or list of values,
    `allow_duplicates`: = True/False,
)

参数描述:--

• loc–接受整数值，并定义数据帧中列的位置。
• 列–要添加的列名
• 值–可以传递单个值或值列表
• allow _ duplicates–如果设置为 False，pandas 将不允许创建已经存在于 dataframe 中的列。

用默认值向数据帧熊猫添加一列

熊猫数据框中的默认值会自动在记录中输入一个值。在下列情况下，这很有帮助:

• 您想要添加新列，但新列的值长度不足以匹配现有数据帧的索引长度
• 对于列中的布尔条目，将 True 设置为默认值将完成一半的工作，反之亦然。
• 它总是有一个值，而不是缺少值。默认值可以简化数据清理过程。

我在上一节解释了如何在 python pandas 中添加列。我们将使用这些知识在 dataframe pandas 中添加一个带有默认值的列。

想学习如何给数据框熊猫添加一列默认值吗？阅读完整博客。

示例:–在这个示例中，我在 carwash 数据框架中创建了一个新的列 Country，并将默认值指定为“美国”。

carwash_df['Country'] = 'United States'

洗车数据框中的所有行将自动填入相同的美国。下图显示了如何向 dataframe 添加列的输出。

Add a column to dataframe pandas with a default value

默认值不仅限于字符串，您也可以设置整数默认值。在下面的例子中，我在熊猫数据帧中添加了纬度和经度的默认值。

请注意，我已经演示了在 dataframe 中添加多个列，默认值为 integer 数据类型。

carwash_df[['Latitude', 'Longitude']] = ['40.194082', '-83.097631']

这个例子是不现实的，因为洗车公司的所有分支机构都在美国和国外的不同地点。但是适合解释如何在 pandas 数据帧中添加具有默认值的列。

Add a column to dataframe pandas with a default

至此，我已经解释了如何向 dataframe pandas 添加一个带有默认值的列。

从列表中添加一列到数据框熊猫

Pandas 是一个数据分析库，它提供了各种各样的操作。在这一节中，我们将向您展示如何从列表中添加一个列到 dataframe pandas。

python 中的列表是项目的集合，它可以是相同或不同数据类型的同质或异质数据。

互联网上的大多数回答都与从列表中添加列到数据框有关，他们创建了一个值列表，然后用新的列名传递该列表，如下所示。

**# list of values**
USA_states_list = ['Alabama', 'Alaska', 'Arizona', 'Arkansas','Connecticut', 'Colorado']

**# create new column with the name states**
df['States'] = USA_states_list 

这样,“州”这一新列中添加了值——阿拉巴马州、阿拉斯加州、亚利桑那州、阿肯色州、康涅狄格州和科罗拉多州。这可能看起来是正确的，但并不能证明这个要求是正确的。

我对语句–Add a column to data frame pandas from list的理解是，我必须从给定的列名列表中创建多个列。

示例:–假设我有一个列名列表，如下所示，我必须使用它在 python pandas 中创建一个数据帧。

**# List of column names**
col_list = ['Company', 'State', 'Country', 'Zip code' ]

我将把列名列表放入循环中，然后在 python pandas 中的 dataframe 中添加一列。

**# create empty dataframe**
company_loc = pd.DataFrame({})

**# list of columns**
col_list = ['Company', 'State', 'Country', 'Zip code' ]

**# add columns from list**
for i in col_list:
    company_loc[i]=None

**# Result**
company_loc

Add a column to dataframe pandas from the list

有各种有效的方法可以给数据框添加多列，比如使用 assign()、insert()等。，但是因为我使用了一个列表，所以这是实现它的方法。

用索引给数据框熊猫添加一列

熊猫中的索引描述了行或列的位置。默认情况下，它从 0 开始，一直到最后一列或最后一行。在 pandas 中，axis =1 表示列，axis=0 表示行。

在这一节中，我已经解释了如何向带有索引的 dataframe pandas 添加一列。因此，有两个内置的函数，我们可以使用它。

• Insert()方法
• Reindex()方法

使用 insert()方法向数据帧 pandas 添加一列索引

Python pandas 提供了一个 insert() 方法，用于将一列添加到 dataframe 上的特定位置。此方法主要用于在 dataframe 中创建新列。

语法:–下面是在 python pandas 中使用 insert()方法的语法。

dataframe.insert(
    `loc`: integer value,
    `column`: col name,
    `value`: value,
    `allow_duplicates`: False/True,
)

参数描述:

• loc :你要添加新列的具体位置，它接受整数值。
• 列:在此命名新列
• value: 提供列中的值，该值可以是一个标量或数组。
• allow_duplicate :如果该参数设置为 True，则可以创建同名的列。

举例:–

我已经添加了一个新的列分支代码，并将其放置在数据帧中的索引 2 处。对于值，我已经创建了一个循环，它将继续在每一列中插入递增的值。

如果我不确定 dataframe 中的行数，那么我使用 python pandas 中的 shape 属性来检查它。

**# insert new column at index 2**
carwash_df.insert(
    loc=2,
    column='Branch Code',
    value=[i for i in range(1000, 2000)]
)

**# display result**
carwash_df.head(3)

在下图中，一个新列–分支代码被添加到索引 2 处的数据帧中。默认情况下，新列会添加到现有列的末尾。

使用 reindex()方法向数据帧 pandas 添加一列索引

Python pandas 提供了 reindex() 方法，以便现有索引可以在 pandas 数据帧中重新定位。在上一节中，我创建了一个新的列——分行代码。这里，我将把它的位置移到分支地址旁边，即 index=7。

语法:–下面是在 python pandas 中实现 reindex() 方法的语法。语法有更多的参数，但是我只展示了这个任务所必需的参数。

dataframe.reindex(`columns`=None)

参数描述:--

• 列 =传递位置发生变化的列的列表。

举例:–

在这个例子中，我将把分支代码列的值从索引 2 重新定位到索引 7，以便它出现在 pandas 数据帧中的分支地址旁边。

在数据帧中添加一列熊猫忽略索引

在为一个任务准备一个数据帧时，我必须将多个数据帧中的数据连接起来。因此，索引值看起来不均匀，如下图所示。

Uneven index in the pandas dataframe

为了解决这个问题，我在 pandas 数据帧中将 ignore_index 参数设置为 True。该参数可用于各种方法，如 concat、append、assign 等。

除此之外，在 python pandas 中使用 assign() 方法时，索引会被忽略，因此这是另一个向数据帧添加列的好方法。

示例 1: 在下面的示例中，我有两个数据帧，当它们组合在一起时，索引是不均匀的，因此为了解决这个问题，我在 python pandas 中将 ignore_index 参数的值设置为 True。

**# sample dataframes**
df1 = pd.DataFrame({
    'First_Name': ['Jarret', 'Rennie', 'Curtice'],
    'Last_Name': ['Nicoli', 'Scrigmour', 'Champ'], 
    'Phone': [9528557099, 3536026551, 9844245106],
    'Country': 'USA'
})

df2 = pd.DataFrame({
    'First_Name': ['Tabatha', 'Etienne', 'Kim'],
    'Last_Name': ['Pennock', 'Kohtler', 'Culter'], 
    'Phone': [8391082413, 9905355612, 1606864298],
    'Country': 'United Kingdom'
})

我已经展示了如何使用 concat。同样，它也可以用其他函数来完成。

pd.concat([df1, df2], `ignore_index`=True)

在下面的输出中，使用 python pandas 中的 ignore index 参数后，索引按正确的顺序组织。

Add a column to the dataframe python pandas ignore the index

示例 1: 这是另一个使用 assign() 方法向数据帧添加一列的示例。

**#data**
first_name = pd.Series(['Tabatha', 'Etienne', 'Kim', 'Bidget', 'Hannie', 'Esme'])
last_name = pd.Series(['Pennock', 'Kohtler', 'Culter', 'Stivens', 'Treslove', 'Eastbrook'])
country = pd.Series(['USA', 'USA', 'USA', 'USA', 'USA','USA'])

**# add a column with assign()**
df.assign(
    First_Name=first_name.values,
    Last_Name=last_name.values,
    Country=country.values
) 

assign()方法覆盖了以前的信息，并添加了一个包含下面提到的详细信息的新列。

Add a column to the dataframe and ignore the index

这样，我已经解释了如何在 python pandas 中向 dataframe 添加一列并忽略索引。

根据条件向数据框熊猫添加一列

如果你想知道如何根据条件在 dataframe pandas 中添加一列，那么请阅读整个博客，因为我在这里已经涵盖了所有相关的要点。

根据条件向数据帧熊猫添加一列在这里有两种含义:-

• 基于条件添加列。
• 添加一列并根据条件填充行。

根据条件添加一列

在这里，我将展示如何在数据帧中创建一个符合某些条件的列。根据用户的要求，可能有 n 种条件，其中很少是:-

• 如果数据帧有名字和姓氏列，则添加一列–全名
• 如果超过 3 列的数据类型为 int，则添加一列以计算平均值。

可能有更多的场景，但我将在我的例子中使用第一个场景。

示例 1: 该函数将检查数据帧中是否存在名字和姓氏列。如果是，那么将在数据框架中创建一个新列全名。

| | 名字 | 姓氏 | 邮政编码 | 国家 |
| Zero | 柯蒂斯 | 咀嚼 | Ninety-nine thousand nine hundred and fifty | 美利坚合众国 |
| one | 塔巴塔 | Pennock | 00501 | 美利坚合众国 |
| Two | 艾蒂安 | 科勒 | Thirty-three thousand six hundred and one | 美利坚合众国 |
| three | 金姆（人名） | 库特 | Ten thousand and four | 美利坚合众国 |

Python Pandas Dataframe

**# pointer is increamented by 1 if condition is True**
pointer = 0

if 'First_Name' in df.columns:
    pointer +=1

if 'Last_Name' in df.columns:
    pointer +=1

**# if the value of pointer is 2 then full name column will be added**
if pointer == 2:
    df['FullName'] = df.First_Name +' '+ df.Last_Name 

在下面的输出中，全名列被添加到 pandas 数据帧中。这个新列在 python pandas 中将用户的名和姓连接在一起。

Add a column based on a condition in pandas

添加一列，并根据条件填充行

在这一节中，我解释了如何添加一列并根据条件填充行。我将设置一个条件，如果它符合条件，那么将添加一个新列，其中包含基于该条件的值。

这听起来可能与上一个相似，但是这里只关注创建一个列，这里关注的是列的值。

示例:–在这个示例中，我将创建一个作物及其所需温度的数据框架。根据条件，温度进一步分为热、中等或低。

| | 温度 | 裁剪 |
| Zero | 28.300415 | 绿豆 |
| one | 26.736908 | 西瓜 |
| Two | 24.443455 | 米饭 |
| three | 24.247796 | 石榴 |
| four | 26.335449 | 香蕉 |
| five | 36.750875 | 鸽子豌豆 |
| six | 41.656030 | 葡萄 |
| seven | 18.283622 | 玉米 |
| eight | 18.782263 | 云豆 |

The temperature required to grow crops

向 numpy 数组中的 dataframe pandas 添加一列

Numpy 是一个用于处理数组的 python 库。使用 NumPy 创建的数组比用 python 创建的更快更有效。在这一节中，我们将学习如何从 NumPy 数组向 dataframe pandas 添加一列。

在下面的数据集中，我们将使用 python 中的 NumPy 数组添加一个新列–邮政编码 e。

Add a column to dataframe pandas from the numpy array

从 numpy 数组向 dataframe pandas 添加列有多种方法，下面用 python 演示了其中一种方法。

**# array of data**
postal_code = np.array([99950, 33601, 10004, 97290, 96898, 20108])

**# add a new column**
df['Postal_Code'] = postal_code 

**# print dataframe**
df

Add a column to dataframe pandas from the np array

在这一节中，我们学习了如何从 numpy 数组向 dataframe pandas 添加一列。

从另一个数据框中添加一列熊猫

在处理熊猫数据帧时，我在数据集中创建了多个数据帧。其中一些是有目的的，另一些是为实验复制一个数据集。在 pandas 中，从一个数据帧向另一个数据帧添加列是一项常见的活动。

你想学习如何在 pandas 中从一个数据框架添加一列到另一个数据框架吗？阅读完整博客。

在我的例子中，我有 df1 和 df2，其中 df1 是主数据集，我将在 python pandas 中从 df2 向 df1 添加is scaled列。

Add a column from another dataframe panda

**# using insert**
df1.insert(loc=1, column='IsEscalated', value=df2['isEscalated'])

Add column from one dataframe to other pandas

**# using join**
df1.join(df2['isEscalated']) 

Add a column from another dataframe panda

在数据帧的开头添加一列熊猫

Python pandas 提供了一个 insert() 方法，使用该方法可以在 pandas 数据帧中的特定位置添加列。我已经在这个博客的不同地方解释了 insert。

在下面的例子中，我在 python pandas 中添加了一个名为 serial 的新列。提供 loc=0 将在 python pandas 中的 dataframe 的开头添加新列。

df1.insert(loc=0, column='Serial', value=df1.index)

Add a column at the beginning of the dataframe pandas

在 Python Pandas 中给数据帧添加一列

在这一节中，我们将学习如何在 Python Pandas 中向数据帧添加列。

• 在 Python Pandas 中处理数据集时，创建和删除列是一个活动的过程。添加包含新数据的新列，删除不需要的列。
• 可以通过三种方式在现有数据框架中添加列。
  • dataframe.assign()
  • dataframe.insert()
  • dataframe['新列'] =值
• 在 dataframe.assign()方法中，我们必须传递新列的名称及其值。如果只提供了一个值，那么它将被分配给整个数据集。如果提供了一个值列表，那么它将被相应地分配。
• 在 dataframe.insert() 方法中，用户必须提供插入列的位置、列名、列值以及是否允许重复的布尔值。
• 第三个选项是不言自明的，你也可以阅读 Jupyter 笔记本上的注释来理解每一步。
• 请注意，如果您提供的是值列表，则总值必须等于行数。

如何在 Django 中添加下拉导航条

原文：https://pythonguides.com/add-dropdown-navbar-in-django/

在这个 Python Django 教程中，我将解释如何用简单的步骤在 Django 中添加下拉导航条。

最近，我一直在使用 Django 框架为 PythonGuides 创建一个网站。我需要一个带有下拉菜单的导航栏来添加博客类别。

所以，我做了一些研究，用 Django 在网站中添加了一个带有下拉菜单的导航条，如下所示。

Add Dropdown navbar in Django

在这里我们将看到:

• 什么是导航栏？
• 如何使用 bootstrap4 在 Django 中创建导航栏
• 如何在 Django 中添加下拉导航条
• 在 Django 中添加下拉导航栏以添加博客类别
• 如何用简单的步骤建立 Django 项目
• 创建基于函数的视图来呈现模板

在本文的最后，您还可以下载使用 Django 在网站上添加带有下拉菜单的导航栏的代码。

目录

• 我的 Django 上的下拉导航栏菜单
  • Django 导航栏
  • 如何在 Django 中添加下拉导航条来添加博客类别
    • 建立 Django 项目
    • 使用引导程序在 Django 中添加下拉导航条
    • Django 视图
    • 执行 Django 应用程序的联系表
• 下载带有下拉菜单的 Django 导航条的完整代码
• 结论

我的 Django 上的下拉导航栏菜单

现在，让我们首先了解什么是导航栏，并一步一步地学习使用 Django 添加一个带有下拉菜单的 navbar 模板。

Django 导航栏

导航栏是图形用户界面的一部分，旨在使用户更容易找到我们希望访问者阅读的所有页面的链接。

通常，我们网站的顶部会出现一个导航栏，最重要的页面在左上角，最不重要的页面在导航菜单的右上角。

如何在 Django 中添加下拉导航条来添加博客类别

现在，我们将看到一个关于创建一个导航栏的例子，它有一个下拉菜单来添加不同博客类别的链接。

建立 Django 项目

要启动 Django 项目，请打开终端并输入以下命令。这里， DropdownNavbarProject 是 Django 项目的名称。

django-admin startproject DropdownNavbarProject

它将创建一个名为dropdownavbarproject的文件夹，并在终端中输入下面的命令。

cd DropdownNavbarProject

通过在终端中键入下面的命令，在这个项目文件夹中创建一个名为 MyApp 的 Django 应用程序。

python manage.py startapp MyApp

Django Project and App

要激活此应用程序，请将应用程序名称添加到位于 settings.py 文件中的 INSTALLED_APP 列表中。

Install MyApp

默认情况下，Django 在项目目录中包含一个 urls.py 文件，用于将新构建的应用程序映射到其中。为此，在其中添加以下代码。

from django.contrib import admin
from django.urls import path,include

urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('',include('MyApp.urls')),
]

阅读: Python Django vs Flask

使用引导程序在 Django 中添加下拉导航条

在 Django 中，应用程序的前端是在 Django 模板中定义的，为此，在主项目目录中创建一个名为模板的子目录来存储所有的项目模板。

然后，为了引用模板文件夹的位置，通过打开 settings.py 文件来更新 DIRS 。

Adding Location of Template Folder

为了定义带有下拉菜单的导航栏的模板，在模板文件夹中创建一个名为home.html的 HTML 文件。在其中添加下面给出的代码。

<!doctype html>
<html lang="en">

<head>
    <!-- Required meta tags -->
    <meta charset="utf-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no">

    <!-- Bootstrap CSS -->
    <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@4.0.0/dist/css/bootstrap.min.css"
        integrity="sha384-Gn5384xqQ1aoWXA+058RXPxPg6fy4IWvTNh0E263XmFcJlSAwiGgFAW/dAiS6JXm" crossorigin="anonymous">

    <title>PythonGuides</title>
</head>

<body>
    <nav class="navbar navbar-expand-lg navbar-light bg-light">
        <a class="navbar-brand" href="#">PythonGuides</a>
        <button class="navbar-toggler" type="button" data-toggle="collapse" data-target="#navbarSupportedContent"
            aria-controls="navbarSupportedContent" aria-expanded="false" aria-label="Toggle navigation">
            <span class="navbar-toggler-icon"></span>
        </button>

        <div class="collapse navbar-collapse" id="navbarSupportedContent">
            <ul class="navbar-nav mr-auto">
                <li class="nav-item active">
                    <a class="nav-link" href="\">Home <span class="sr-only">(current)</span></a>
                </li>
                <li class="nav-item dropdown">
                    <a class="nav-link dropdown-toggle" href="#" id="navbarDropdown" role="button"
                        data-toggle="dropdown" aria-haspopup="true" aria-expanded="false">
                        Blogs
                    </a>
                    <div class="dropdown-menu" aria-labelledby="navbarDropdown">
                        <a class="dropdown-item" href="https://pythonguides.com/django/">Django</a>
                        <a class="dropdown-item" href="https://pythonguides.com/matplotlib/">Matplotlib</a>
                        <a class="dropdown-item" href="https://pythonguides.com/turtle/">Turtle</a>
                        <a class="dropdown-item" href="https://pythonguides.com/tkinter/">Tkinter</a>
                    </div>
                </li>
            </ul>
        </div>
    </nav>
    <div class="container my-3">
        <h1 style="text-align:center;">Welcome to Python Guides</h1>
    </div>

    <div class="card">
        <div class="card-body">
            <h3 style="text-align:center;">Thanks for landing on this page to know more about PythonGuides.com.</h3>
            <br>
            <h6>I welcome you to the website and hopefully, you got to learn something in Python. I started this website
                to share my finding and learnings in Python with you.</h6>
            <h6>To keep things simple, I am trying to write a lot of articles on Python. Feel free to give your valuable
                comments and also share the articles if you are liking and hoping it will be helpful to someone.</h6>
            <br>
            <h2 style="text-align:center;">Also, Subscribe to Our YouTube Channel for FREE Python Video Tutorials.</h2>
        </div>
    </div>

    <!-- Optional JavaScript -->
    <!-- jQuery first, then Popper.js, then Bootstrap JS -->
    <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.2.1.slim.min.js"
        integrity="sha384-KJ3o2DKtIkvYIK3UENzmM7KCkRr/rE9/Qpg6aAZGJwFDMVNA/GpGFF93hXpG5KkN"
        crossorigin="anonymous"></script>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/popper.js@1.12.9/dist/umd/popper.min.js"
        integrity="sha384-ApNbgh9B+Y1QKtv3Rn7W3mgPxhU9K/ScQsAP7hUibX39j7fakFPskvXusvfa0b4Q"
        crossorigin="anonymous"></script>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@4.0.0/dist/js/bootstrap.min.js"
        integrity="sha384-JZR6Spejh4U02d8jOt6vLEHfe/JQGiRRSQQxSfFWpi1MquVdAyjUar5+76PVCmYl"
        crossorigin="anonymous"></script>
</body>

</html>

• 要加载我们的 CSS，将 Bootstrap 和 jQuery CDN 放在任何其他样式表之前的 head 标签中。
• 在主体标签中，包含带有类别导航条和导航条-扩展-lg 的导航标签。
• 添加一个带有类 collapse navbar-collapse 的 div 标签，并添加另一个带有类drop-menu的 div ，以添加一个用于添加博客类别的下拉菜单栏。
• 然后，我们添加一个带有类别卡的 div 标签，以添加我们想要在主页上显示的内容。

Django 视图

为了定义使用下拉菜单呈现导航栏的主要逻辑，我们打开了 views.py 文件，并添加了下面给出的代码。

from django.shortcuts import render

# Create your views here.

def home(request):
    return render(request,'home.html')

在这里，我们创建一个名为 home 的基于函数的视图，以呈现给【home.html】模板。

现在，我们用 URL 映射视图以便调用它，因此我们必须在 app 目录中创建一个名为 urls.py 的文件。包括下面的代码。

from django.urls import path
from MyApp import views

urlpatterns = [
    path("", views.home, name="home"),   
]

阅读: Python Django vs ReactJS

执行 Django 应用程序的联系表

Django 的 manage.py 文件包含一个名为 runserver 的内置子命令，它将为特定的 Django 项目启动一个开发服务器。

在终端中键入下面给出的命令并运行服务器。

python manage.py runserver

它成功地打开了 Django 导航条，下拉菜单如下所示。

Django navbar with dropdown menu

点击博客下拉菜单，它会显示博客类别。比如 Django，Matplotlib，Turtle 等。

Blogs Dropdown with different categories

点击任何博客类别，它会把我们带到所选类别的博客文章。

例如，在这里我点击 Django，它将移动到包含与 Django web 框架相关的博客文章的网页。

Blog Posts Page related to Django

这就是我们如何在 Python Django 中添加带有下拉菜单的导航条。

阅读: Python Django 表单验证

通过下拉菜单下载 Django navbar 的完整代码

Django navbar with dropdown menu

结论

这样，我们使用 bootstrap 在 Django 中成功地创建了一个带有下拉菜单的导航栏。此外，我们还学习了如何创建基于函数的视图来呈现模板。

此外，我们还讨论了以下主题。

• 什么是导航栏？
• 如何使用 bootstrap4 在 Django 中创建导航栏
• 如何在 Django 中添加下拉导航条
• 在 Django 中添加下拉导航栏以添加博客类别
• 如何用简单的步骤建立 Django 项目
• 创建基于函数的视图来呈现模板

您可能也喜欢阅读下面的 Python Django 教程。

• 如何用 Django 脆皮制作造型
• 基于类视图的 Django 联系表
• 创建与 Django 和 SQLite 的联系表单
• 如何使用 bootstrap 在 Django 中构建联系人表单

Tanya Puri

拥有丰富 Django 和 Matplotlib 经验的 Python 开发人员，目前在 TSInfo Technologies 工作。我正在成为专业程序员、博客写手和 YouTuber 的路上。

如何在 Python 中添加集合中的元素

原文：https://pythonguides.com/add-elements-in-a-set-in-python/

在这个 Python 教程中，我们将学习如何用 Python 在集合中添加元素。我们将使用一些内置函数来理解在 Python 中向集合中添加项目的各种方法。

作为一名开发人员，在制作 Python 项目时，我需要向 Python 中的一个集合添加元素。

在这里我们将看到:

• 如何使用 Add()在 Python 中添加集合中的元素
• 如何在 Python 中使用 update()在集合中添加元素
• 如何在 Python 中使用 union()在集合中添加元素
• 如何在 Python 中使用|运算符在集合中添加元素
• 如何在 Python 中使用 for 循环和 Add 函数在集合中添加元素

目录

• 如何在 Python 中添加集合中的元素
  • 如何在 Python 中使用 add() 添加集合中的元素
  • 如何使用 update()在 Python 中添加集合中的元素
  • 如何使用 union()在 Python 中添加集合中的元素
  • 如何使用|运算符在 Python 中添加集合中的元素
  • 如何使用 for 循环和 Add 函数在 Python 中添加集合中的元素

如何在 Python 中添加集合中的元素

索引没有任何作用，因为集合是无序的。不能使用索引来修改或检索集合项目。set 数据结构并不关心它。使用 add()函数添加一个项目，使用 update()函数添加几个项目。

在 Python 中，有许多方法可以在 Python 集合中添加元素。我们将介绍如何用 Python 在集合中添加元素。

如何在 Python 中使用 add() 添加集合中的元素

• 在本节中，我们将讨论如何使用 Add()在 Python 中添加集合中的元素。
• 可以使用这个内置函数集将元素添加到集合中。此功能一次只能向器械包添加一件物品。如果我们试图添加集合中已经存在的元素，它将不会被添加，因为集合只包含唯一的元素；相反，它将继续使用原始设置并运行程序。
• 要添加元素，需要一个参数，默认情况下，该参数不取值。

句法

下面是 Python 中 set add()函数的语法。

set.add(element)

举例:

让我们举一个例子，看看如何使用 add() 在 Python 中添加集合中的元素。

源代码:

Country_name = {'U.S.A', 'Australia', 'Germany'}

#add() method in Python
Country_name.add('China')
# Display the Content
print("Adding items into set :",Country_name)

在下面的代码中，我们声明了名为“Country_name”的输入集。现在，我们使用 Python 中的 set.add()函数向输入集添加新元素。

下面是以下给定代码的实现。

How to Add Elements in a Set in Python using add

这就是如何在 Python 中使用 Add()在集合中添加元素。

阅读: Python 程序创建空集

如何使用 update()在 Python 中添加集合中的元素

• 现在让我们了解如何使用 update()在 Python 中添加集合中的元素。
• 在 Python 中，向集合中添加元素是使用内置方法完成的。这个函数在一行中做元素加法。它比其他方法更有效、更快捷。如果用户想一次添加多个条目，这种方法很有用。

语法:

让我们看看语法，理解 Python 中 update()函数的工作原理。

set.update(iterable)

这个参数只接受一个参数，它指定像集合或列表这样的可迭代对象。

举例:

这里我们将举一个例子，并检查如何在 Python 中使用 update()在集合中添加元素。

源代码:

#input set
cars_name = {'BMW', 'FORD-150', 'Volkswagen'}

# a list of numbers to add
add_new_cars = ['Audii']

# add all elements of list to the set
cars_name.update(add_new_cars)

print('Modified set after adding items: ', cars_name)

在上面的代码中，我们声明了给定的集合，然后使用 set.update()函数向集合中添加了一个新的项目。

你可以参考下面的截图

How to Add Elements in a Set in Python using update

正如你在截图中看到的，我们已经讨论了如何使用 update()在 Python 中添加元素。

阅读:集合的并集 Python +示例

如何使用 union()在 Python 中添加集合中的元素

• 在本节中，我们将讨论如何在 Python 中使用 union()在集合中添加元素。
• 来自输入集和给定集的所有项目都包含在 union()函数生成的集合中。应该用逗号分隔您描述的每个集合。

语法:

下面是 Python 中 union()方法的语法

set1.union(iterable)

注意:该参数只接受一个可迭代的参数，并且可迭代的参数必须是集合。

举例:

让我们举一个例子，看看如何在 Python 中使用 union()在集合中添加元素。

源代码:

#Input set
random_numbers= {762, 845, 198, 267, 945}

sample_added_num = {563, 345}

#Added items in a list
new_output = random_numbers.union(set(sample_added_num))

#updated set
print('Modified Set: ', new_output)

在下面给定的代码中，我们首先在输入集中取随机数，然后使用 union()函数将给定集中的元素相加。

下面是以下给定代码的实现。

How to Add Elements in a Set in Python using union

这就是如何在 Python 中使用 union()在集合中添加元素。

阅读:集合交集的 Python 程序

如何使用|运算符在 Python 中添加集合中的元素

• 这里我们将讨论如何使用|操作符在 Python 中添加集合中的项目。
• 它类似于工会。在将列表转换为集合后，我们将两个集合并。但是我们使用 set()函数将我们的列表变成一个集合。

举例:

这里我们将举一个例子，并检查如何在 Python 中使用|操作符在集合中添加元素。

源代码:

new_val = {67, 78, 167, 90, 65}

new_added_values = [6, 7]

# Added elements into a set
new_val |= set(new_added_values)

#updated set
print('Modified Set: ', new_val)

在上面的代码中，我们首先将定义名为' new_val '的输入集，然后声明一个新变量' new_added_values '。接下来，我们使用|操作符将项目添加到一个集合中。

下面是下面给出的代码的截图。

How to Add Elements in a Set in Python using the | operator

在这个例子中，我们已经了解了如何在 Python 中使用|操作符在集合中添加元素。

阅读: Python 集合字典

如何使用 for 循环和 Add 函数在 Python 中添加集合中的元素

随着 for 循环的每一次迭代，我们可以通过将每一项作为输入传递给 add()函数来向集合中添加元素。add()方法将每个元素添加到集合中，打印修改后的集合。

举例:

input_val = {78, 12, 96, 83, 18}

new_added_val = [17, 89]
# By using the for loop
for i in new_added_val :
        # add each element to the set
        input_val.add(i)

#prints updated set
print('Modified Set after addition: ', input_val)

下面是下面给出的代码的截图。

How to Add Elements in a Set in Python using for loop and add function

这是如何使用 for 循环和 Add 函数在 Python 中添加元素的

您可能也喜欢阅读以下 Python 教程。

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在本文中，我们已经了解了如何用 Python 向集合中添加元素。我们还讨论了以下主题。

• 如何使用 Add()在 Python 中添加集合中的元素
• 如何在 Python 中使用 update()在集合中添加元素
• 如何在 Python 中使用 union()在集合中添加元素
• 如何在 Python 中使用|运算符在集合中添加元素
• 如何在 Python 中使用 for 循环和 Add 函数在集合中添加元素

Arvind

Arvind 目前是 TSInfo Technologies 的高级 Python 开发人员。他精通 Python 库，如 NumPy 和 Tensorflow。

如何使用 For 循环在 Python 中添加列表中的元素

原文：https://pythonguides.com/add-elements-in-list-in-python-using-for-loop/

在 Python append()方法的帮助下，我们将使用 for 循环向列表中添加元素。此外，通过讨论以下主题，我们将知道如何在本教程中将元素添加到空列表和非空列表中。

• 如何使用 For 循环在 Python 中添加列表中的元素
• 如何使用 For 循环在 Python 中的空列表中添加元素

目录

• 如何使用 For 循环在 Python 中添加列表元素
  • 如何在 python 中使用 for 循环从一个列表中添加另一个列表中的元素
  • 如何使用 for 循环在 python 中从用户输入的列表中添加元素
• 如何使用 For 循环在 Python 中添加空列表中的元素
  • 如何在 python 中使用 for 循环将另一个列表中的元素添加到空列表中
  • 如何使用 for 循环在 python 中从用户输入的空列表中添加元素

如何使用 For 循环在 Python 中添加列表元素

我们将在循环中使用 Python append()方法向预定义的非空列表中添加元素。

如何在 python 中使用 for 循环从一个列表中添加另一个列表中的元素

首先，使用下面的代码将包含美国城市名称的列表初始化为一个字符串。

usa_city = ["New York", "Los Angeles", "Chicago", "San Antonio"]

创建另一个列表，我们将把它的元素添加到上面创建的列表“usa_city”中。

append_usa_cty = ["Huston","Phoenix","Philadelphia"]

用 append() 方法定义 for 循环，使用下面的代码将“append _ USA _ cty”的元素添加到“USA _ city”列表中。

for i in range(len(append_usa_cty)):
  usa_city.append(append_usa_cty[i])

查看列表“USA _ city”查看列表“append _ USA _ cty”中添加的元素。

print(usa_city)

How to Add Elements in List in Python Using For Loop Non-Empty List

这是如何在 python 中使用 for 循环从一个列表中添加另一个列表中的元素。

读取 Python 查找列表中元素的索引

如何使用 for 循环在 python 中从用户输入的列表中添加元素

首先，使用下面的代码将包含美国城市名称的列表初始化为一个字符串。

usa_city = ["New York","Los Angeles","Chicago","San Antonio"]

定义一个变量，它是我们要输入的城市名称的数量。例如，我们将为下面定义的变量输入值 2，因为我们将在列表“usa_city”中添加两个城市名

num_city = int(input("Number of cities"))

定义一个循环，该循环将运行到我们希望输入到列表中的城市名称的数量或变量【num _ city】的长度，每次循环将使用*input()*从用户处获取一个输入或城市名称，并使用*append()*方法将其添加到列表“美国 _ 城市”中。

for i in range(0, num_city):
    city_name = str(input())
    usa_city.append(city_name) 

使用下面的代码查看添加的美国城市名称。

print(usa_city)

How to Add Elements in List in Python Using For Loop Non-Empty List User Input

让我们了解一下在上面的输出中代码 11 和 12 背后发生了什么:

• num _ city = int(input(" Number of cities:")):方法 input() 接受用户的输入，这个输入的 2 被转换成整数，因为方法 int(input()) 被方法 int() 包装。然后将值 2 赋给变量 num_city ，这意味着我们要向列表中添加两个城市名。
• 对于 i in range(0，num_city): 那么循环开始并运行两次，因为循环的范围是从场景后面的 0 到 2。
• 在这个循环中有代码 city_name = str(input()) :这个代码接受城市名并将其转换成字符串，然后将字符串赋给变量“city_name”。因此，每次循环迭代时，我们都要逐个输入两个城市名“达拉斯”和“圣何塞”。
• 之后，循环中还有另一个代码USA _ city . append(city _ name):append()方法将元素添加到列表中。因此，我们为这个方法 append(city_name) 提供了变量 "city_name" ，用于在每次循环迭代时将两个城市名称逐个添加到列表 "usa_city" 中。

这就是如何将元素从用户输入或另一个列表添加到非空列表中。

阅读如何用 Python 从列表中获取唯一值

如何使用 For 循环在 Python 中添加空列表中的元素

在上面的小节中，我们学习了如何在 Python 中添加非空列表或已经包含一些值的列表中的元素。

在本节中，我们将向空列表添加元素，向空列表添加元素的过程与上面相同，但是这里我们将使用空列表而不是非空列表。

如何在 python 中使用 for 循环将另一个列表中的元素添加到空列表中

首先，使用下面的代码初始化空列表，该列表将包含美国的城市名作为一个字符串。

usa_city = []

创建另一个列表，我们将把它的元素添加到上面创建的空列表“usa_city”中。

append_usa_cty = ["Huston","Phoenix","Philadelphia","New York","Los Angeles","Chicago","San Antonio"]

用 append() 方法定义 for 循环，使用下面的代码将“append _ USA _ cty”的元素添加到空的“USA _ city”列表中。

for i in range(len(append_usa_cty)):
  usa_city.append(append_usa_cty[i])

查看列表“USA _ city”查看列表“append _ USA _ cty”中添加的元素。

print(usa_city)

How to Add Elements in Empty List in Python Using For Loop

这是如何在 python 中使用 for 循环将另一个列表中的元素添加到一个空列表中。

阅读如何用 Python 从列表中获取字符串值

如何使用 for 循环在 python 中从用户输入的空列表中添加元素

首先，使用下面的代码初始化空列表，该列表将包含美国的城市名作为一个字符串。

usa_city = []

为要输入的城市名称数量创建一个变量。例如，要将三个城市名称添加到列表“usa_city”中，我们将为下面的变量输入值 3。

num_city = int(input("Number of cities"))

定义一个循环，该循环将运行到我们希望输入到列表中的城市名称的数量或变量【num _ city】的长度，每次循环将使用*input()*从用户处获取一个输入或城市名称，并使用*append()*方法将其添加到空列表“美国 _ 城市”中。

for i in range(0, num_city):
    city_name = str(input())
    usa_city.append(city_name) 

使用下面的代码查看添加的美国城市名称。

print(usa_city)

How to Add Elements in List in Python Using For Loop Empty List User Input

让我们来了解一下上面输出中代码 3 和 4 背后发生了什么:

• num _ city = int(input(" Number of cities:")):方法 input() 接受用户的输入，这个输入的 3 被转换成整数，因为方法 int(input()) 被方法 int() 包装。然后将值 3 赋给变量 num_city ，这意味着我们要向列表中添加三个城市名。
• 对于 i in range(0，num_city): 那么循环开始并运行两次，因为循环的范围是从场景后面的 0 到 3。
• 在这个循环中有代码 city_name = str(input()) :这个代码接受城市名并将其转换成字符串，然后将字符串赋给变量“city_name”。因此，每次循环迭代时，我们都要依次输入三个城市名“纽约”、“圣何塞”和“达拉斯”。
• 之后，循环中还有另一个代码USA _ city . append(city _ name):append()方法将元素添加到列表中。因此，我们为这个方法 append(city_name) 提供了变量 "city_name" ，用于在每次循环迭代时将两个城市名称逐个添加到列表 "usa_city" 中。

这就是如何从用户输入或 Python 中的另一个列表向空列表添加元素。

我们已经学习了如何从用户输入或者从另一个列表中添加元素到预先存在的列表中。还介绍了如何向空或非空列表添加元素，包括以下主题。

• 如何使用 For 循环在 Python 中添加列表中的元素
• 如何使用 For 循环在 Python 中的空列表中添加元素

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Saurabh

我叫 Kumar Saurabh，是一名 Python 开发人员，在 TSInfo Technologies 工作。此外，像 Python 编程，SciPy，机器学习，人工智能等技术的专业知识。是我喜欢做的事情。

Python 中如何在数据帧中添加空列

原文：https://pythonguides.com/add-empty-column-dataframe-python/

最近，在从事 python pandas 项目时，我遇到了一个场景，我必须在 dataframe 中添加一个空列。这个空列迟早会被项目中的值填充。

所以在这篇 Python 熊猫教程中，我解释了用 Python 在数据帧中添加空列的不同方法。还有，我已经讲了这几点:—

• 在 dataframe python 中添加空列
• 在数据框中的特定位置添加一个新列
• 熊猫创建带有名称的空列
• 向数据框架 pandas 添加多个空列
• 熊猫从列表中添加空列

目录

• 在数据框架 Python 中添加空列
  • 使用引号向 pandas 数据帧添加一个空列
  • 使用 np.nan 向 pandas 数据帧添加一个空列
  • 使用 None 向 pandas 数据帧添加一个空列
• 在数据框熊猫的特定位置添加新列
  • 使用 Insert()方法在数据帧的特定位置添加一列
  • 使用 reindex()方法在数据帧的特定位置添加一列
• 向数据帧添加多个空列熊猫
  • 添加多个空列
  • 熊猫从列表中添加空列
• 结论

在数据框架 Python 中添加空列

数据帧是行和列格式的数据集合。在 python 中，可以使用 Pandas 库创建数据帧。熊猫中的空列被称为缺失值，它们用 NaN (不是数字)来表示。

Zips Car Wash 是美国一家很受欢迎的汽车清洗公司，他们长期以来一直在维护客户的详细信息。

假设，最近他们决定在数据库中增加一个新的列——性别，这样以后他们就可以找到哪个性别的人经常来洗车。

现在，由于他们正在添加一个新列，因此这个新列将暂时保持为空，随着客户再次访问，他们将尝试用值替换 nan。

让我们了解一下在 dataframe python 中添加空列的最简单方法。阅读完整的博客，了解在 dataframe pandas 中添加空列的其他方法。

我使用一个虚拟洗车数据集来演示如何在 dataframe pandas 中添加一个空列。点击下面的按钮下载数据集。

Download the Carwash dummy dataset

这是当前数据集的样子，现在我将向该数据集添加一个新的空列——性别。

Add an empty column in the dataframe pandas

使用引号向 pandas 数据帧添加一个空列

引号(“”)用于在 python 中创建字符串数据类型。在 python 中，写在引号内的任何内容都将被视为一个字符串，熊猫也是如此。

在下面的代码中， carwash_df 是上面显示的数据帧，当使用赋值(=)操作符时，我传递了一个空引号(')，然后创建了新的空列。

carwash_df['Gender'] = ' '

或者，当在 python pandas 数据帧中使用双引号时，可以获得相同的结果。

carwash_df['Gender'] = " "

请注意:–由于 pandas 不会将空字符串视为缺失值，这就是为什么当我在数据集中检查缺失值时，pandas 会为性别列抛出 False。

此外，如下图所示，它在性别列中不显示 nan。

Add Empty Column in DataFrame Python

使用 np.nan 向 pandas 数据帧添加一个空列

NaN 指的是丢失的值，没有关于其全名的具体信息。大多数开发者称之为非数字(NaN)。

如果我将向 pandas 数据帧添加一个具有 nan 值的列，这将表示该列为空或者该列没有值。

carwash_df['Gender'] = np.nan

确保在执行上述代码之前导入 NumPy。如果您遇到导入错误——没有名为 numpy 的模块，则通过 Pip 或 Conda 安装 NumPy。了解更多信息导入错误–没有名为 numpy 的模块

在上面代码片段的输出中，性别列缺少值(NaN)。

Add Empty Column in DataFrame Python pandas

使用 None 向 pandas 数据帧添加一个空列

“无”( None)作为单词 suggest 不表示任何东西，用作占位符。创建 value=None 的列表示该列在 python pandas 中是空的。熊猫会将 None 视为缺失值。

Add an empty column to the pandas dataframe using None

在这一节中，我解释了在 dataframe pandas python 中添加空列的三种方法。熊猫可以遵循相同的方法来创建其他带有名称的空列。在这里您可以用 python pandas 显示客户的全名。

阅读 Python 熊猫掉行示例

在数据框熊猫的特定位置添加新列

之前，我在洗车数据帧中添加了一个新列性别。这个新栏目是最后加的。所以现在，公司想把专栏移到 python pandas 中的特定位置。

目标是将索引 2 中的性别列移位。有三种方法可以在数据框的特定位置添加新列:-

• 删除现有列，然后使用 python pandas 中的 Insert()方法在 dataframe pandas 的特定位置添加一个新列。
• 在 python pandas 中使用 reindex() 方法更改现有列的位置。

我将向您展示在 python pandas 中的特定位置添加列的两种方法。阅读完整的博客。

使用 Insert()方法在数据帧的特定位置添加一列

在我在数据帧中插入新列之前，确保重复的列已经被删除，以避免混淆。因为，因为，我恢复了上面的例子，所以这里是删除它的代码。

**# remove Gender Column**
carwash_df_test = carwash_df.drop(columns=['Gender']) 

注意:–car wash _ df _ test是新创建的数据帧，用于存储 carwash_df 的副本。

现在让我们使用 python pandas 中的 insert() 方法在 dataframe pandas 的特定位置添加一个新列。

carwash_df_test.insert(
    loc=2, 
    column='Gender', 
    value=None
)

参数描述:

• loc :要添加新列的索引号
• 列:列的名称
• Value :此处提供的值将应用于该列的所有行。无将显示无。

下图中的输出显示在 python pandas 中 index=2 处添加了新的列 Gender。

Pandas insert an empty column at a specific position

当您想要在特定位置向 dataframe pandas 添加新列时，这种方法非常理想。

使用 reindex()方法在数据帧的特定位置添加一列

python pandas 中的 reindex()方法允许将现有列从一个位置重新定位或移动到另一个位置。

我们在这里使用 carwash_df ,它已经在末尾显示了性别列，如下图所示。

Add a column to the dataframe at a specific position using reindex() method

代码片段:

下面是实现 reindex 来更改 python pandas 中的性别列的位置的代码。

carwash_df = carwash_df.reindex(columns=['First_Name', 'Last_Name', '`Gender`', 'Phone', 'Email', 'Branch ', 'Total Washes'])

请注意性别一栏，我们已经放在 python 熊猫里的具体位置了。

参数描述:

• 列:提供列名新排列的列列表。

下图显示了上述代码的输出，这里的性别列在 python pandas 中从 index=6 变为 index=2。

Pandas insert an empty column at a specific position

当您想要在特定位置向 dataframe pandas 添加现有列时，这种方法非常理想。

至此，我们已经学习了熊猫在特定位置插入一个空列。

阅读如何在 Python Pandas 中使用 drop_duplicates()函数删除重复项

向数据帧添加多个空列熊猫

Zips 洗车公司在美国各州有多家分公司。此外，他们决定在英国、瑞士、意大利、西班牙和德国等一些欧洲国家扩张。

因此，现在他们想在数据帧 pandas 中添加多列完整的分支地址。这些是他们想要添加到熊猫数据框架中的新列:

• 街道
• 城市/城镇
• 州/省/地区
• 邮政编码
• 纬度
• 经度

这是一些必须添加到 carwash_df 中的列。有两种方法可以将多个空列添加到数据框中

1. 添加多个空列
2. 熊猫从列表中添加空列

让我们继续探索这两种方法，并理解如何在 python pandas 中添加多个列。

添加多个空列

通过传递两个列表中所有列的名称，可以在 python pandas 中创建多个空列，如下面的代码片段所示。

所有空列的值都是 None，也可以用 np.nan 、引号(')、(" ")来代替 None。

carwash_df[['Street', 'City', 'State', 'Zip code', 'Latitude', 'Longitude']] = None

Add multiple empty columns in python pandas

熊猫从列表中添加空列

空列的列表可以循环添加到 pandas 数据帧中。在 python 中，我们有 for & while 循环，使用它可以从列表中添加空列。

在下面的代码片段中，我们演示了从列表中添加空列的 for 和 while 循环。分配给每列的默认值是 None。您可以将它们从 None 更改为 missing values (np.nan)或空字符串(' ')。

**# list of new columns**
new_col = ['Street', 'City', 'State', 'Zip code', 'Latitude', 'Longitude']

**# add empty columns using for loop**
for i in new_col:
    carwash_df_test[i] = None

**# drop the columns**
carwash_df_test.drop(columns=new_col)

**# add empty columns using while loop** 
while len(new_col) < 0:
    test = carwash_df_test[i] = None

Pandas Add Empty Columns from the List

这不，你还可以用 python 中的内置操作——assign()，apply()，insert()，reindex()给 dataframe pandas 添加多个空列。

Download the Car wash DatasetDownload the complete ipynb file

结论

在本教程中，我们学习了在 dataframe 中添加空列的各种方法。我们已经探索了使用空字符串、None 和 missing values (nan)在 dataframe 中添加新列。此外，我们还讨论了以下主题:

• 在 dataframe python 中添加空列
• 在数据框中的特定位置添加一个新列
• 熊猫创建带有名称的空列
• 向数据框架 pandas 添加多个空列
• 熊猫从列表中添加空列

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Vineet Singh

有 4 年 IT 经验的机器学习工程师。我在多个领域工作过，我唯一的目标是简化技术。目前，我在 Tsinfo Technologies 工作，是一名 Python 开发人员，我的职业是程序员、博客作者和 YouTuber，我正在努力让这个世界变得更美好。

如何将 Google reCAPTCHA 添加到 Django 表单中

原文：https://pythonguides.com/add-google-recaptcha-to-django-form/

在这个 Python Django 教程中，我将一步步解释如何将 Google reCAPTCHA 添加到 Django 表单中。

作为一名 Python Django 开发人员，在处理 Django 表单时，我想保护它免受垃圾邮件、僵尸程序和 DDoS 攻击。所以，我搜索了一下，发现 reCAPTCHA 是最好的解决方案之一。

在这里我们将看到:

• 什么是 reCAPTCHA
• 如何使用 Form 类构建 Django 表单
• 如何在 Django 中添加对年龄和门票数量字段的验证
• 将 Google reCAPTCHA 添加到 Django 表单
• 如何在 Django 中使用各种控件，如文本框、电子邮件、日期、时间和整数
• 如何在 Django 中将表单呈现为表格

在本文的最后，您还可以下载代码:将 Google reCAPTCHA v3 添加到 Django 表单中。

这是我们将在这里建造的。

Add Google reCAPTCHA to Django Form

目录

• 将 Google reCAPTCHA 添加到 Django 表单中
  • 谷歌 reCAPTCHA
  • 如何设置 Django Google reCAPTCHA
  • 用 reCAPTCHA 设置 Django 项目
  • 生成 Google reCAPTCHA 的步骤
  • 使用带有 reCAPTCHA 的表单类构建 Django 表单。
  • 在 Django 中以表格的形式呈现表单
  • 在终端上查看 Django 表单数据
  • 在 Django 执行订票表格申请
• 下载添加 Google reCAPTCHA v3 到 Django 表单的完整代码
• 结论

将 Google reCAPTCHA 添加到 Django 表单中

现在，让我们一步一步地看看如何用 Google reCAPTCHA 创建 Django 表单。

谷歌 reCAPTCHA

reCAPTCHA 是谷歌的一项免费服务，它可以在通过表单提交或传递任何数据时保护我们的网站免受不必要的机器人或垃圾邮件的攻击。

基本上，reCAPTCHA 是一种区分人类和机器人的测试。

通过在网站上包含 reCAPTCHA，我们可以防止自动软件进入，同时方便用户进入。因为这对于人们来说很容易发现，但对于“机器人”和其他有害软件来说却是一个挑战。

如何设置 Django Google reCAPTCHA

django-recaptcha 应该首先安装在您激活的虚拟环境中。在这个包的帮助下，我们可以用 Google reCAPTCHA 呈现 Django 表单。

pip install django-recaptcha 

安装完成后，将 Django captcha 添加到 settings.py 文件中的 INSTALLED_APPS 中。

settings.py

阅读: Python Django vs ReactJS

用 reCAPTCHA 设置 Django 项目

要启动 Django 项目，请打开终端并输入以下命令。这里 eBooking 是 Django 项目的名称。

django-admin startproject eBooking

它将创建一个名为 eBooking 的新文件夹，并在终端中输入以下命令。

cd eBooking

通过在终端中键入下面的命令，在这个项目文件夹中创建一个名为 eTicket 的 Django 应用程序。

python manage.py startapp eTicket

要激活此应用程序，请将应用程序名称添加到位于 settings.py 文件中的 INSTALLED_APP 列表中。

settings.py

Django 默认在项目目录中包含一个 urls.py 文件，用于将新构建的应用程序映射到其中。在其中添加下面的代码。

from django.contrib import admin
from django.urls import path,include

urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('',include('eTicket.urls')),
]

阅读: Python Django MySQL CRUD

生成 Google reCAPTCHA 的步骤

我们必须按照下面的步骤生成一个 reCAPTCHA。

1. 我们的网站必须首先在 reCaptcha 管理控制台上注册。
2. 设置我们想要的标签。标签是单词或短语中的某个东西。
3. 我们可以选择任何你喜欢的 reCaptcha 类型；在这种情况下，我选择了带有“我不是机器人”复选框的 v2。
4. 在域选项中，添加本地主机域，即 127.0.0.1。
5. 现在，单击 save 按钮保存更改。
6. 保存表单时，API 键会显示给我们。

Google reCAPTCHA

reCAPTCHA keys

一旦我们获得了我们的 API 证书，返回到 Django 项目目录并打开 settings.py 文件。

现在添加 Django 验证 reCAPTCHA 所需的设置，如下所示。

# Recaptcha Settings
RECAPTCHA_PUBLIC_KEY = 'Paste your site key here'
RECAPTCHA_PRIVATE_KEY = 'Paste your secret key here'
SILENCED_SYSTEM_CHECKS = ['captcha.recaptcha_test_key_error']

阅读:如何在 Django 中创建模型

使用带有 reCAPTCHA 的表单类构建 Django 表单。

为了收集用户输入，我们使用了一个表单，并且还向其中添加了 reCAPTCHA。为此，创建 forms.py 文件，并将给定的代码添加到其中。

from django import forms
from captcha.fields import ReCaptchaField
from captcha.widgets import ReCaptchaV2Checkbox

# Create your forms here.

select_ticket_type = (
    ("1","VIP"),
    ("2", "Standard"),
)

class DateInput(forms.DateInput):
    input_type = 'date'

class TimeInput(forms.TimeInput):
    input_type = 'time'

class BookTicketForm(forms.Form):
    name = forms.CharField(max_length = 100)
    email = forms.EmailField()
    age = forms.IntegerField(min_value=18,max_value=50)
    ticket_type = forms.CharField(widget=forms.RadioSelect(choices=select_ticket_type))
    book_date = forms.DateTimeField(widget=DateInput)
    book_time = forms.TimeField(widget=TimeInput)
    number_of_ticket = forms.IntegerField(min_value=1,max_value=100)
    captcha = ReCaptchaField(widget=ReCaptchaV2Checkbox)

首先，当我们使用 form 类创建表单时，导入表单。

要将验证码添加到表单中，分别从验证码字段和小部件中导入 ReCaptchaField 和recaptchav2 复选框。

然后创建一个名为 BookTicketForm 的表单。并向其中添加以下字段。

1. 名是 Django CharFields。这个字符域有 100 个 max_length 字符的限制。
2. 电子邮件是 Django EmailField，允许用户保存电子邮件地址。
3. 年龄是姜戈·因吉尔菲尔德。这里我们将 18 设置为最小值，将 100 设置为最大值。
4. ticket_type 是 Django CharField。我们将窗口小部件属性传递给它，将其设置为单选按钮，一个选项选项，是可以用作字段选项的序列。我们为这个选项定义了一个名为 select_ticket_type 的元组。
5. book_date 是 Django DateField，我们将 widget 属性作为 DateInput 传递。我们将 DateInput 类定义为 input_type date。
6. book_time 是 Django TimeField，我们将小部件属性作为 TimeInput 传递。我们将 DateInput 类定义为 input_type time。
7. 车票的号码是 Django IntegerField。这里我们将 1 设为最小值，将 100 设为最大值。
8. 添加了作为 Django ReCaptchaField 的 captcha ，这将呈现 Google reCAPTCHA V2-复选框，为了呈现它，我们将小部件作为选项传递给 ReCaptchaField，并将其值设置为 ReCaptchaV2Checkbox 。

注:

如果我们使用另一个 reCAPTCHA 类型，那么 V2 复选框小部件将如下所示。

1. 对于谷歌 reCAPTCHA V2-无形:reCAPTCHA V2 可感
2. 对于谷歌 reCAPTCHA V3 : ReCaptchaV3

阅读:使用 PostgreSQL 的 Django CRUD 示例

在 Django 中以表格的形式呈现表单

在 Django 中，应用程序的前端是在模板中定义的，为此，在主项目目录中创建一个名为模板的子目录来存储所有的项目模板。

打开 settings.py 文件，更新 DIRS 指向 Templates 文件夹的位置。

Setting Templates Folder Location

为了定义订票网页的前端，在模板文件夹中创建一个名为book.html的 HTML 文件。并添加下面的代码。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>E-Ticket Booking</title>
    <style>
        table {
            border: 8px outset;
            border-radius: 10px;
            border-spacing: 10px;
            padding: 20px;
            margin-left: auto;
            margin-right: auto;
        }
    </style>
</head>

<body>
    <div style="margin:80px">
        <h1 align="center">Ticket Booking Form</h1>
        <hr>
        <h3 align="center">Book your ticket directly</h3>
        <hr>
        <br>
        <form method="post">
            {% csrf_token %}
            <table>
                {{form.as_table}}
            </table>
            <br><br>
            <div style="text-align:center">
                <input type="submit" />
            </div>
        </form>
        <script src="https://www.google.com/recaptcha/api.js" async defer></script>

    </div>
</body>

</html>

• 首先，我们在头标签中设置表的样式。
• 然后在 body 标签中，我们使用 HTML 标签 h1 和 h4 将标题添加到表单中。
• 然后用方法 POST 调用表单标签，这样表单在提交时就被发布了。
• 为了防止表单受到网络攻击并允许您安全地发送信息，请在表单元素中添加 {% csrf_token %} 。
• 接下来，使用 form.as_tabel 标签将表单呈现为表格。
• 最后，添加一个提交按钮来提交表单。
• 为了呈现 reCAPTCHA 小部件，使用了脚本标签，这个脚本标签由 Google reCAPTCHA API 的源代码组成。

注意:我们可以在 HTML 页面的任何地方包含这个脚本，没有任何限制。

阅读:如何使用 bootstrap 在 Django 中构建联系人表单

在终端上查看 Django 表单数据

为了定义用 reCAPTCHA 添加 Django 表单的主要逻辑，我们打开 views.py 文件并添加下面给出的代码。

from django.shortcuts import render
from .forms import BookTicketForm

# Create your views here.

def bookticket(request):
	if request.method == 'POST':
		form = BookTicketForm(request.POST)
		if form.is_valid():
			name = form.cleaned_data['name']
			email = form.cleaned_data['email']
			age = form.cleaned_data['age']
			ticket_type = form.cleaned_data['ticket_type']
			book_date = form.cleaned_data['book_date']
			book_time = form.cleaned_data['book_time']
			number_of_ticket = form.cleaned_data['number_of_ticket']
			print('Name:', name)
			print('Email:', email)
			print('Age:', age)	
			print('Ticket Type:',ticket_type)
			print('Book Date and Time:', book_date, book_time)
			print('Number of Tickets', number_of_ticket)      
	form = BookTicketForm()
	return render(request, "book.html", {'form':form})

• 首先从 forms.py 中导入 BookTicketForm ，然后调用 if 语句，检查请求方式是否为 POST 。
• 如果是，我们通过 BookTicketForm(请求。POST) 将数据绑定到表单类，这样我们就可以进行验证。
• 调用 is valid() 函数检查用户的输入，如果验证成功，调用表单 cleaned_data['表单域'] 验证数据，并使用 print() 函数在终端上显示。
• 如果请求方法是 GET ，则使用 render() 函数向用户呈现一个空白的图书表单。

现在，我们必须用 URL 映射视图以便调用它，因此我们必须在 app 目录中创建一个名为 urls.py 的文件。包括下面的代码。

from django.urls import path
from eTicket import views

urlpatterns = [
    path("", views.bookticket, name="bookticket"),   
]

阅读: Python Django 过滤器

在 Django 执行订票表格申请

Django 的 manage.py 文件包含一个名为 runserver 的内置子命令，它将为特定的 Django 项目启动一个开发服务器。

在终端中键入下面给出的命令并运行服务器。

python manage.py runserver

它成功地打开了 Django 机票预订表单，如下所示。

Form with reCAPTCHA

现在，填写表格并点击提交按钮，如下所示。

Online Booking with Google reCAPTCHA

点击提交后，它将在终端上打印每个属性。

Details printed on terminal

阅读: Python Django group by

下载添加 Google reCAPTCHA v3 到 Django 表单完整代码

代码如下:

Add Google reCAPTCHA v3 to Django Forms

结论

这样，我们就成功地用 Google reCAPTCHA v3 创建了一个 Django 表单。我们还学习了在表单上添加验证。

此外，我们还讨论了以下主题。

• 什么是 reCAPTCHA
• 如何使用 Form 类构建 Django 表单
• 如何在“票证的年龄和数量”字段中添加验证
• 将 Google reCAPTCHA 添加到 Django 表单
• 如何在 Django 中使用各种控件，如文本框、电子邮件、日期、时间和整数
• 如何在 Django 中将表单呈现为表格

另外，看看更多的 Python Django 教程。

• 获取 Django 中的 URL 参数
• Django 从 POST 请求中获取所有数据
• Django 模板中的 If 语句
• Python Django 随机数
• 点击 Django 中的 HTML 按钮运行 Python 函数

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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向数据帧添加行 Python 熊猫

原文：https://pythonguides.com/add-row-to-dataframe-python-pandas/

在这个 Python 熊猫教程中，将学习如何使用熊猫在 Python 中给数据帧添加一行。此外，我们将涵盖这些主题。

• 向循环中的数据帧添加行
• 在 Pandas 中向数据帧添加新行
• 在 Pandas 中向现有数据帧添加新行
• Python 熊猫向空数据帧添加行
• 在 Pandas 中向数据帧追加行
• 向数据帧添加行 Python 熊猫分组依据

目录

• 向数据帧添加行 Python 熊猫
  • 通过使用 DataFrame.append()方法
  • 通过使用 iloc()方法
  • 通过使用连接方法
• 向循环中的数据帧添加行
• 在熊猫的数据帧中添加新行
• 在 Pandas 中向现有数据帧添加新行
• Python 熊猫向空数据帧添加行
• 在 Pandas 中向数据帧添加行
• 向数据帧添加行 Python 熊猫组 by

向数据帧添加行 Python 熊猫

• 在 Python 中，数据帧是一种二维数据结构，如果您想要分析数据帧，那么您需要创建一个新的数据帧，并添加用于声明具有特定元素的数据帧的行。
• 让我们讨论如何向 Pandas 数据帧添加行。有多种方法可以用来在 Pandas 数据帧中添加行。
  • 通过使用 DataFrame.append()方法
  • 通过使用 iloc()方法
  • 通过使用连接方法

让我们来看看并了解这些方法

阅读删除非 ASCII 字符 Python

通过使用 DataFrame.append()方法

• 在 Pandas Dataframe 中， append() 函数用于从另一个 Pandas Dataframe 对象中追加行。该方法总是返回包含熊猫数据帧元素的新数据帧，并且不修改源数据帧对象。
• 这种方法总是存在于 Pandas 库中，为用户提供数据分析。

这个方法的语法在这里

DataFrame.append(
                 other,
                 ignore_index=False,
                 verify_integrity=False,
                 sort=False
                )

• 它由几个参数组成
  • 其他:该参数指定将要追加的数据，我们也可以调用 DataFrame 或 Series。
  • ignore_index: 如果该参数为真，则生成的轴将被索引标记。
  • verify_integrity: 该参数指定布尔值，如果为真，则在创建标签时引发值错误，默认情况下，该值为“假”。
  • 排序:该参数用于对所有列进行排序

举例:

让我们举一个例子，看看如何向 DataFrame 添加一行

import pandas as pd

new_val = [('John', '9945', 'Germany'),
         ('William', '1456', 'Australia'),
         ('Micheal', '118', 'England'),
         ('Oliva', '934', 'Spain'),
         ('Elijah', '167', 'Paris')]

result = pd.DataFrame(new_val,
                     columns=['Student_name', 'Student_id', 'Student_city'])

print(result)
newDfObj = result.append({'Student_name': 'Potter',
                         'Student_id': '109',
                         'Student_city': 'Bangladesh'}, ignore_index=True)

print(newDfObj)

在上面的代码中，我们首先创建了一个元组列表‘new _ val’，然后声明一个 dataframe 对象‘result’，我们在其中分配了列名。现在我们想在现有的数据帧中添加一行，为此我们使用了 D ataFrame.append() 方法，并将字典作为数据帧的新行传递。

下面是以下给定代码的执行过程

Add row to DataFrame Python Pandas

阅读:如何在 Python Pandas 中更新列值

通过使用 iloc()方法

在 Python 中， iloc() 方法用于选择特定的行。它只接受整数值，并帮助用户选择属于特定行和列的值。

语法:

下面是数据帧的语法。iloc()方法

property DataFrame.iloc()

源代码:

import pandas as pd

new_val = [('John', '9945', 'Germany'),
         ('William', '1456', 'Australia'),
         ('Micheal', '118', 'England'),
         ('Oliva', '934', 'Spain'),
         ('Elijah', '167', 'Paris')]

m = pd.DataFrame(new_val,
                     columns=['Student_name', 'Student_id', 'Student_city'])

m.iloc[1] = ['George', '468', 'Ireland']

print(m) 

下面是以下给定代码的输出

Add row to DataFrame Python Pandas

阅读如何在 Python 中的数据帧中添加空列

通过使用连接方法

在这个程序中，我们将使用熊猫添加多行。Concat() 方法。在 Pandas DataFrame 中，我们可以通过使用 Pandas 轻松地将系列或数据帧与各种数据集相结合。Concat() 方法。

语法:

下面是熊猫的句法。Concat()方法

Pandas.Concat
             (
              objs,
              axis=0,
              join='outer',
              ignore_index=False,
              Keys=None,
              Levels=None,
              names=None,
              Verify_integrity=False,
              Sort=False,
              Copy=True
             )

举例:

import pandas as pd
import numpy as np

Employee_info1 = {'Employee_name':['Micheal', 'William', 'Bob', 'Oliva'],
		'Employee_id':[834, 156, 349, 168],
		'Employee_age':[23, 37, 46, 26]
	}

df1 = pd.DataFrame(Employee_info1)

Employee_info2 = {'Employee_name':['Elijah', 'John'],
		'Employee_id':[78, 118],
		'Employee_age':[17, 19]
	}

df2 = pd.DataFrame(Employee_info2)
new_val = pd.concat([df1, df2], ignore_index = True)
new_val.reset_index()

print(new_val)

在上面的代码中，我们首先创建了一个字典 'Employee_info1' ，然后声明了一个 dataframe 对象，在该对象中我们将字典作为参数传递。同样，我们还创建了另一个字典‘雇员 _ 信息 2’。

现在，我们想要连接两个不同的数据帧，并将结果存储到“new_val”中。一旦您打印了‘new _ val’，那么输出将在数据帧中显示新的行。

下面是以下代码的截图

Add row to DataFrame Python Pandas

阅读:检查 Python Pandas 中的数据帧是否为空

向循环中的数据帧添加行

• 在这里，我们可以看到如何使用 for 循环方法向数据帧添加行
• 通过使用 for 循环，我们可以遍历一个行列表，并在循环中将列名作为键元素与数据作为值组合起来。在 Python 中， zip() 方法接受项目并将它们追加到一个元组中。

源代码:

import pandas as pd

new_col = ['Integer value']
new_empt_list = []
b = 123

for m in range(8):
    new_empt_list.append([b])
    b = b + 1
df = pd.DataFrame(new_empt_list, columns=new_col)
print(df)

在上面的代码中，我们首先创建一个变量，并在列表中指定一个列名。

下面是以下给定代码的实现

Add rows to DataFrame Pandas in a loop

阅读: Python 熊猫替换多个值

在熊猫的数据帧中添加新行

• 在这个程序中，我们将讨论如何在熊猫数据帧中添加一个新行。
• 通过使用 append() 方法，我们可以执行这个特定的任务，这个函数用于在数据帧的末尾插入一行或多行。
• 该方法总是返回具有新行的新数据帧，并且包含熊猫数据帧的元素，并且它不修改源数据帧对象。

源代码:

import pandas as pd

new_dictionary = {'Student_name': ['Noah', 'Lijah'],
	'Desgination': ['Developer', 'Tester'],
	'student_id': [178, 199]}

df = pd.DataFrame(new_dictionary)
result = pd.Series(data={'Student_name':'George', 'Desgination':'Gamer', 'student_id':658}, name='x')
df = df.append(result, ignore_index=False)
print(df)

在上面的代码中，我们首先创建了一个字典‘new _ dictionary’，然后声明一个 dataframe 对象‘result’，我们在其中指定了字典名。

现在我们想在现有的数据帧中添加一行，为此我们使用了 DataFrame.append() 方法，并将字典作为数据帧的新行传递。

你可以参考下面的截图

Adding a new row to DataFrame in Pandas

阅读: Python 熊猫掉行

在 Pandas 中向现有数据帧添加新行

• 让我们看看如何在现有的 Pandas 数据帧中添加一个新行。
• 为了执行这个特定的任务，我们可以使用 append() 函数的概念，这个方法将帮助用户在现有的数据帧中添加一个新行。

举例:

import pandas as pd

my_dictionary = {'Fruit_name':['Apple', 'Litchi', 'Cherry', 'Banana'],
		'new_val':[189, 578, 289, 134],

	}

df = pd.DataFrame(my_dictionary)
df2 = {'Fruit_name': 'Grapes', 'new_val': 167}
df = df.append(df2, ignore_index = True)
print(df) 

下面是以下给定代码的输出

Adding a new row to DataFrame in Pandas

阅读:如何将熊猫数据帧转换成字典

Python 熊猫向空数据帧添加行

• 在这个程序中，我们将讨论如何声明一个空数据帧并在其中追加行。
• 在本例中，我们有数据帧的列名，但数据帧中没有任何值或数据。首先，我们将创建一个只有特定列名的空数据帧。
• 现在，通过添加已经分配了键值对元素的字典，在空数据帧中追加行。创建 datafarme 后，将 'ignore_index=True' 作为参数传递给它。

源代码:

import pandas as pd

new_val = pd.DataFrame(columns = ['emp_id', 'emp_age', 'emp_city'])
print(new_val)

new_val = new_val.append({'emp_id' : 876, 'emp_age' : 29, 'emp_city' : 'Germany'},
				ignore_index = True)
new_val = new_val.append({'emp_id' : 115, 'emp_age' : 34, 'emp_city' : 'Uganda'},
				ignore_index = True)
new_val = new_val.append({'emp_id' : 1178, 'emp_age' : 16, 'emp_city' : 'Russia'},
				ignore_index = True)
print(new_val) 

下面是以下代码的截图

Python Pandas add a row to empty DataFrame

阅读:如何在 Python 中使用 Pandas drop()函数

在 Pandas 中向数据帧添加行

• 这里我们可以看到如何在 pandas 数据帧中添加行。
• 通过使用 append() 函数，我们可以在 Pandas 数据帧中插入特定的行。

源代码:

import pandas as pd

new_val = [('John', '9945', 'Germany'),
         ('William', '1456', 'Australia'),
         ('Micheal', '118', 'England'),
         ('Oliva', '934', 'Spain'),
         ('Elijah', '167', 'Paris')]

new_output = pd.DataFrame(new_val,
                     columns=['Student_name', 'Student_id', 'Student_city'])

print(new_output)
m = new_output.append({'Student_name': 'Potter',
                         'Student_id': '109',
                         'Student_city': 'Bangladesh'}, ignore_index=True)

print(m)

在上面的代码中，我们首先创建了一个元组列表‘new _ val’，然后声明一个 dataframe 对象‘result’，我们在其中分配了列名。

现在我们想在现有的数据帧中添加一行，为此我们使用了 DataFrame.append() 方法，并将字典作为数据帧的新行传递。

你可以参考下面的截图

Append rows to a DataFrame in Pandas

阅读:Python 熊猫中的 group by

向数据帧添加行 Python 熊猫组 by

• 让我们看看如何使用 groupby 方法在数据帧中添加一行。
• 在 Python 中，group-by 函数将结果组合在一起，我们还可以根据条件将数据分成不同的组。该功能可用于对大量数据进行分组。

语法:

下面是 groupby 方法的语法

DataFrame.groupby
                (
                 by=None,
                 axis=0,
                 level=None,
                 as_index=True,
                 sort=True,
                 group_keys=True,
                 Squeeze=Nodefault.no_default,
                 observed=False,
                 dropna=True
                )

举例:

import pandas as pd

df = pd.read_csv("test1.csv")
new_val = df.groupby(['China', 'Egypt'])
b= new_val.first()
print(b)

下面是以下给定代码的执行过程

Adding a row to DataFrame Python Pandas groupby

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在这篇 Python Pandas 教程中，我们学习了如何使用 Pandas 在 Python 中向 Dataframe 添加一行。此外，我们已经讨论了这些主题。

• 向循环中的数据帧添加行
• 在 Pandas 中向数据帧添加新行
• 在 Pandas 中向现有数据帧添加新行
• Python 熊猫向空数据帧添加行
• 在 Pandas 中向数据帧追加行
• 向数据帧添加行 Python 熊猫分组依据

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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向列表中添加字符串 Python +示例

原文：https://pythonguides.com/add-string-to-list-python/

在这个 python 教程中，你将学习到添加字符串到列表 python ，我们也将检查 :

• 将字符串添加到列表 python
• 将字符串追加到列表 python
• 将字符串插入列表 python
• 将字符串连接到列表 python
• 向空列表添加字符串 python
• 向列表 python 添加多个字符串
• 将字符串添加到列表 python 的开头
• 将字符串追加到空列表 python
• 在列表 python 中所有项目的开头插入字符串
• 将字符串添加到列表 python 的末尾
• Python 将字符串添加到列表中(如果不存在)
• Python 将字符串追加到列表中而不拆分
• 将字符串追加到列表 python 的开头

目录

• 添加字符串到列表 python
• 将字符串追加到列表 python
• 将字符串插入列表 python
• 连接字符串到列表 python
• 向空列表添加字符串 python
• 添加多个字符串到列表 python
• 将字符串添加到列表 python 的开头
• 将字符串追加到空列表 python
• 在列表中所有项目的开头插入字符串 python
• 将字符串添加到列表末尾 python
• 如果字符串不存在，Python 会将其添加到列表中
• Python 将字符串追加到列表中而不拆分
• 将字符串追加到列表 python 的开头

添加字符串到列表 python

让我们看看如何添加字符串到列表 python 。

将字符串添加到列表中将字符串作为单个元素插入，该元素将被添加到列表的末尾。 list.append() 会将其追加到列表的末尾。

举例:

l1 = ["One", "Two", "Three"]
l1.append("Four")
print(l1)

你可以参考下面的截图来查看将字符串添加到列表 python 的输出。

Add string to list python

你可能喜欢读，如何用 Python 创建列表？

将字符串追加到列表 python

在这里，我们将看到如何连接字符串来列出 python 。

在这个例子中，我们首先将字符串转换成一个 Python 列表，然后使用 +操作符执行将字符串添加到列表中的任务。

举例:

list1 = [101, 103]
str1 = 'aabb'
list1 += [str1]
print("The list is : " + str(list1))

你可以参考下面的截图来查看将字符串添加到列表 python 的输出。

Append string to list python

上面的代码我们可以用来在 python 中向列表追加字符串。

读取 Python 字符串以列出

将字符串插入列表 python

现在，我们将看到如何插入字符串来列出 python 。

为了向列表中插入一个字符串，我们使用了 list1.insert() 来添加列表中指定位置的值。

举例:

list1 = ['aaa', 'bbb']
list1.insert(2, 'ccc')
print (list1)

您可以参考下面的截图来查看插入字符串以列出 python 的输出。

Insert string to list python

上面的 python 代码我们可以用来在 Python 中插入字符串到列表中。

阅读 Python 字典扩展

连接字符串到列表 python

让我们看看如何连接字符串来列出 python 。

为了将字符串连接到列表，我们将在字符串上使用 join 方法，它将连接列表中的所有元素。

举例:

list = ['aaa', 'bbb', 'ccc']
str = ','.join(list)
print(str)

您可以参考下面的截图来查看连接字符串到列表 python 的输出

Join string to list python

阅读 Python Tkinter 事件

向空列表添加字符串 python

让我们看看如何将字符串添加到空列表 python 。

在这个例子中，我们将使用 python 中的 append 方法将 string 元素添加到空的 lis 中。

举例:

my_list = []
my_list.append("abc")
print(my_list)

你可以参考下面的截图来看看将字符串添加到空列表 python 的输出。

Add string to empty list python

读取循环的 Django

添加多个字符串到列表 python

现在，我们将看到如何添加多个字符串来列出 python 。

为了给 list python 添加多个字符串，我们将使用 append 方法给 list python 添加多个字符串。

举例:

l = [1, 2, 3, 4, 5]
l.append("e")
l.append("f")
print(l)

你可以参考下面的截图来看看添加多个字符串到列表 python 的输出

Add multiple strings to list python

将字符串添加到列表 python 的开头

现在，我们将看到如何将字符串添加到 list python 的开头。

为了在列表的开头添加一个字符串，我们使用了 list1.insert() 来添加列表中的值。

举例:

list1 = [101, 102]
list1.insert(0, 'aaa')
print (list1)

你可以参考下面的截图来看看将字符串添加到列表 python 的开头的输出。

Add string to the beginning of list python

读取 Matplotlib 日志日志图

将字符串追加到空列表 python

让我们看看如何将字符串追加到空列表 python 。

在这个例子中，我们将使用 python 中的 append 方法将字符串追加到空列表中。

举例:

list1 = []
list1.append("Python")
print(list1)

你可以参考下面的截图来看看输出把字符串追加到空列表 python。

Append the string to empty list python

阅读 Python 字典副本及示例

在列表中所有项目的开头插入字符串 python

在这里，我们将看到如何在 list python 中的所有条目的开头插入字符串。

在这个例子中，我们将使用循环的在列表中所有项目的开头插入字符串。

举例:

my_list = [11, 12, 13, 14]
print(['Pythonguides{0}'.format(i) for i in my_list])

您可以参考下面的截图来查看在列表中所有项目的开头插入字符串 python 的输出

Insert the string at the beginning of all items in a list python

将字符串添加到列表末尾 python

在这里，我们将看到如何将字符串添加到列表 python 的末尾。

为了将字符串添加到列表的末尾，我们将首先将字符串转换成列表，然后使用 +操作符执行将字符串添加到列表的任务。

举例:

list1 = [10, 11]
str1 = 'Python'
list1 += [str1]
print("The list is : " + str(list1))

你可以参考下面的截图来查看如何将字符串添加到列表 python 的末尾的输出

Add string to end of list python

由读取 Python Django 组

如果字符串不存在，Python 会将其添加到列表中

现在，我们将看到 python 将字符串添加到列表中，如果不存在。

在这个例子中，我们必须使用 python 中的 append 方法将字符串添加到列表中，如果不存在的话。

举例:

val = [1, 2]
val.append("three")
print (val)

如果不存在，您可以参考下面的截图来查看 python 将字符串添加到列表的输出。

Python add string to list if not present

阅读:在 Python 中连接多个列表

Python 将字符串追加到列表中而不拆分

让我们来看一下 python 将字符串追加到列表中而不拆分。

在这个例子中，我们将在 python 中使用 +操作符到将字符串追加到列表中，而不需要拆分。

举例:

list1 = ['to', 'Pythonguides']
list1 = ['Welcome'] + list1
print (list1)

你可以参考下面的截图来看看 python 在不拆分的情况下将字符串追加到列表的输出

Python append string to list without split

阅读 PdfFileReader Python 示例

将字符串追加到列表 python 的开头

在这里，我们将看到如何将字符串追加到列表 python 的开头

为了将字符串追加到列表的开头，我们使用了 [a] + l1 ，字符串将被追加到列表的开头。

举例:

a = "Python"
l1 = [1, 2, 3]
res = [a] + l1
print(res)

你可以参考下面的截图来查看将字符串附加到列表 python 开头的输出。

Append string to beginning of list python

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• Python 从列表中选择
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在这个 Python 教程中，我们学习了如何添加字符串到列表 python 。此外，我们还讨论了以下主题:

• 如何将字符串添加到列表 python
• 将字符串追加到列表 python
• 如何将字符串插入列表 python
• 将字符串连接到列表 python
• 如何在空列表中添加字符串
• 向列表 python 添加多个字符串
• 如何在列表 python 的开头添加字符串
• 将字符串追加到空列表 python
• 在列表 python 中所有项目的开头插入字符串
• 如何将字符串添加到列表末尾 python
• Python 将字符串添加到列表中(如果不存在)
• Python 将字符串追加到列表中而不拆分
• 将字符串追加到列表 python 的开头

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

enjoysharepoint.com/

在 Python 中向绘图 matplotlib 添加文本

原文：https://pythonguides.com/add-text-to-plot-matplotlib/

在这个 Python 教程中，我们将学习如何在 python 中使用 matplolib将文本添加到情节中。我们还将讨论以下主题:

• 将文本添加到绘图 matplotlib
• 将文本添加到绘图 matplotlib 示例
• 向绘图 matplotlib 添加多行文本
• 将文本添加到绘图 matplotlib 更改样式
• 添加文本以绘制 matplotlib 数学公式
• 将文本框添加到绘图 matplotlib
• 将文本添加到条形图 matplotlib
• 将文本添加到散点图 matplotlib
• 将文本添加到三维绘图 matplotlib
• 在绘图 matplotlib 下添加文本
• 将文本添加到绘图 matplotlib 的顶部
• 将文本添加到绘图 matplotlib 底部
• 将文本添加到绘图 matplotlib 的右侧
• 将文本添加到绘图 matplotlib 的角上
• 将文本添加到绘图 matplotlib 的中心
• 将文本添加到上面的绘图 matplotlib

如果您是 Matplotlib 的新手，请查看什么是 Matplotlib 以及如何在 Python 中使用它以及如何安装 matplotlib python

目录

• 添加文本到绘图 matplotlib
• 将文本添加到绘图 matplotlib 示例中
• 添加多行文本到绘图 matplotlib
• 添加文本到绘图 matplotilb 改变样式
• 添加文本以绘制 matplotlib 数学公式
• 添加文本框到绘图 matplotlib
• 向柱状图 matplotlib 添加文本
• 向散点图 matplotlib 添加文本
• 向 3D 绘图 matplotlib 添加文本
• 在绘图 matplotlib 下添加文本
• 将文本添加到绘图 matplotlib 的顶部
• 将文本添加到绘图 matplotlib 的底部
• 在绘图 matplotlib 右侧添加文本
• 将文本添加到绘图 matplotlib 的角落
• 将文本添加到绘图 matplotlib 的中心
• 在绘图 matplotlib 上方添加文本

添加文本到绘图 matplotlib

在这一节中，我们将学习如何在 matplotlib 中向绘图添加文本。在开始之前，我们先了解一下【文本】是什么意思。

文本是我们想要添加到情节中的文字。我们可以添加文本信息或提供情节的解释。

以下步骤用于在 matplotlib 的绘图中添加文本，概述如下:

• 定义库:导入在绘图中添加文本所需的重要库(用于数据创建和操作:Numpy，用于数据可视化:来自 matplotlib 的 pyplot)。
• 定义 X 和 Y: 定义用于 X 轴和 Y 轴的数据值。
• 将文本添加到图表:通过使用 text()函数，我们可以很容易地将文本添加到图表中。
• Display: 为了显示图形，我们使用了 show()函数。

向图中添加文本的语法如下:

matplotlib.pyplot.text(x, y, s, fontdict=None, **kwargs)

上述使用的参数概述如下:

• x: 指定放置文本的 x 坐标位置。
• y: 指定放置文本的 y 坐标位置。
• s: 指定文本。
• fontdict: 指定文本属性而非默认值的字典。
• kwargs: 指定一些其他的文本属性。

注意:我们可以使用变换参数改变坐标系。

看看， Python 使用 Matplotlib 绘制多条线

将文本添加到绘图 matplotlib 示例中

在上一节中，我们讨论了文本的含义和各个步骤，我们还学习了将文本添加到情节中的语法。

让我们借助一个例子更清楚地理解添加文本的概念:

**# Import library**

import matplotlib.pyplot as plt

**# Define Data**

x = [7, 14, 21, 28, 35]
y = [4, 8, 12, 16, 20]

**# Plot a Graph**

plt.plot(x, y, color = 'm')

**# Add text**

plt.text(7.8, 12.5, "I am Adding Text To The Plot")

**# Display Graph**

plt.show()

• 在上面的例子中，我们导入了 matplotlib.pyplot 库，并定义了 x 和 y 轴数据点。
• 我们使用 plt.plot() 方法绘制一个图形，然后使用 plt.text() 方法将文本添加到图形中。
• 这里我们传递参数为 x=7.8 ， y=12.5 ，并且我们传递文本“我正在将文本添加到绘图”，我们希望在指定的轴上打印该文本。
• 最后，我们使用 plt。show() 显示绘图。

plt.text()

检查完毕， Matplotlib 绘制一条线

添加多行文本到绘图 matplotlib

有时，我们希望在绘图中放置多个文字注释。因此，要添加多行文本，我们需要添加一个新行符号“\ n”。

添加多个文本的语法如下:

matplotlib.pyplot.text(x, y, "Text1 \n Text2 \n Text3 ... " )

上面使用的参数是:

• x 和 y: 指定放置文本的坐标。
• 文本 1，文本 2: 指定我们想要添加的多个文本。在文本之间，我们使用新的线符号。

让我们看看与多行文本相关的例子:

**# Import library**

import matplotlib.pyplot as plt

**# Define Data** 

x = [7, 14, 21, 28, 35]
y = [4, 8, 12, 16, 20]

**# Plot a Graph**

plt.plot(x, y, color = 'r', linestyle= '--')

**# Add multiple texts** 

plt.text(13, 18, "I am Adding Text To The Plot \nI am Trying To Add a New Line of Text \nWaoo! Mutiple Texts are added")

**# Display Graph**

plt.show() 

在上面的例子中，我们使用 text() 方法将文本添加到绘图中，我们传递参数 x，y，和文本，在多个文本之间我们使用 "\n" 。

plt.text()

检查出， Matplotlib 绘图条形图

添加文本到绘图 matplotilb 改变样式

Matplotlib 为我们提供了一个改变添加文本样式的特性。

要改变样式，我们必须将定义新样式的字典传递给参数 fontdict 。

如果你想了解更多的文本样式和属性，请访问官方 matplotlib 页面。

**# Import library** 
import matplotlib.pyplot as plt

**# Define Data**

x = [7, 14, 21, 28, 35]
y = [4, 8, 12, 16, 20]

**# Plot a Graph**

plt.plot(x, y, color = 'r', linestyle= '--')

**# Add dictionary**

font = {'family': 'cursive',
        'color':  'k',
        'weight': 'bold',
        'size': 12,
        }

**# Change text style**

plt.text(7.5, 18, "Changing style and properties of    text",fontdict = font )

**# Display Graph**

plt.show() 

• 在上面的例子中，我们创建了一个字典，为文本定义了新的样式和属性。
• 之后，我们使用 text() 方法在图形中绘制文本，并传递参数fonddict来改变样式。

plt.text()

另外，检查一下，什么是 matplotlib 内联

添加文本以绘制 matplotlib 数学公式

很多时候我们需要在图表或图形中加入数学公式。所以 text() 方法提供了向绘图中添加公式的功能。

要添加公式，我们必须在公式的开头和结尾添加一个美元符号“$”。

添加数学公式的语法:

matplotlib.pyplot.text(x, y, "$Formula$" )

让我们看一个例子，了解如何向图表添加公式:

**# Import library**

import matplotlib.pyplot as plt

**# Define Data** 
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 2, 3, 4, 5]

**# Plot a Graph**

plt.plot(x)

**# Mathematical Formula**

plt.text(1,4, "$y=mx + c$",{'color':'green','weight':'heavy','size':20})

**# Display Graph** 

plt.show()

• 在上面的例子中，我们导入了 matplotlib.pyplot 库。
• 之后，我们定义 x 轴和 y 轴上的数据，并使用 plt.plot() 方法绘制图表。
• 我们使用 plt.text() 方法将文本添加到情节中，我们将一个特殊的字符串“数学公式”传递给该方法。
• 要以公式的形式打印一个字符串，我们在字符串的开头和结尾使用美元符号 " $ " 。

plt.text() “Mathematical formula of straight line”

退房， Matplotlib 支线剧情教程

添加文本框到绘图 matplotlib

我们可以把你的文章放进一个盒子里来装饰它。Matplotlib 提供了改变盒子样式和颜色的功能。

通过在文本周围添加一个方框，您可以使您的情节更具吸引力。bbox 关键字参数用于放置文本框。

添加框的语法:

matplotlib.pyplot.text(x,y,bbox={Create dict of bbox style})

上面使用的参数是:

• x 和 y :数据点的坐标
• bbox: 关键字在文本周围放置框。它需要一个字典，字典中的键定义了盒子的样式。

让我们看一个在文本周围添加框的例子:

**# Import library** 

import matplotlib.pyplot as plt

**# Define Data**

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 2, 3, 4, 5]

**# Plot a Graph**

plt.plot(x)

**# Define bbox style**

box_style=dict(boxstyle='round', facecolor='wheat', alpha=0.5)

**# Text inside a box**

plt.text(1.2,4.2, "$y=mx + c$",{'color':'red','weight':'heavy','size':20},bbox=box_style)

**# Display Graph**

plt.show() 

• 在上面的例子中，我们使用 plt.text() 方法在图表中添加一个文本，并且我们传递关键字参数 bbox 在框中放置一个文本。
• bbox 的样式在 box_style 变量中定义。

plt.text(bbox)

检查， Matplotlib 绘图误差线

向柱状图 matplotlib 添加文本

为了可视化图形数据，我们可以使用条形图，因此我们可以通过查看不同高度的条形来轻松比较数据。

为了绘制条形图，我们使用 plt.bar() 方法并传递 x 和 y 坐标。

默认情况下，条形图不显示条形的值标签，因此，有时很难分析条形的准确值。

通过使用 plt.text() 方法，我们可以很容易地在条形图的每个条上添加文本标签。

创建条形图并向每个条形图添加标签的语法如下:

**# To create bar chart**
matplotlib.pyplot.bar(x, height)

**# To add text label** 
matplotlib.pyplot.text(x, y, s , ha , va, bbox)

上面使用的参数定义如下:

• x: 指定横条的 x 坐标。
• 高度:指定条形的 y 坐标。
• x: 指定文本的 x 坐标。
• y: 文本的具体 y 坐标。
• s: 指定要显示的文本。
• ha: 指定水平对齐
• va: 指定垂直对齐
• bbox: 指定文本周围的矩形框

让我们举几个不同的例子来更清楚地理解这个概念:

举例:默认条形图

**# Import Library**

import matplotlib.pyplot as plt

**# Define Data** 

student = [5, 10, 12, 16, 18]
marks= [99, 90, 80, 85, 75]

**# Plot Graph** 

plt.bar(student,marks) 

**# Define Labels** 

plt.xlabel("No.Of students")
plt.ylabel("Marks of students")

**# Display Graph**

plt.show()

在上面的例子中，我们简单地绘制了显示学生及其分数的条形图。我们用 plt.bar() 的方法来绘制这个条形图。

我们注意到，默认情况下，条形图并不显示每个条形的值。

plt.bar()

检查， Matplotlib 移除刻度标签

示例:在条形图上添加文本标签

**# importing library** 
import matplotlib.pyplot as plt

**# function to add text**

def addtext(x,y):
    for i in range(len(x)):
        plt.text(i,y[i],y[i])

**# Main function**

if __name__ == '__main__':

    **# Define data**
    x = ["A","B","C","D","E","Fail"]
    y = [15, 12, 3, 5,1, 2]

    **# Plot bar chart**
    plt.bar(x, y)

    **# Call function**
    addtext(x, y)       

    **# Define labels**
    plt.xlabel("Grades")
    plt.ylabel("Number of Students")

   ** # Display plot**
    plt.show()

• 在上面的例子中，我们导入了库 matplotlib.pyplot
• 创建一个函数 addtext() 可以将文本添加到条中。在函数中，我们用一个来表示循环的长度 x 值，并使用 len() 方法来计算长度。
• 之后，我们使用 plt.text() 方法在每个条上添加文本，并传递分别代表高度和要打印的字符串的 i 和y[I】。
• 我们创建主函数并定义数据点。
• 然后通过使用 plt.bar() 我们绘制条形图，并将坐标 x 和 y 传递给它。我们还在 x 轴和 y 轴上添加了标签。
• 最后，我们使用 plt.show() 方法来显示绘图。

plt.text()

示例:向条形图添加居中对齐的文本，并在文本周围添加一个框

**# Import library**

import matplotlib.pyplot as plt

**# Function to add text in center with box**

def addtext(x,y):
    for i in range(len(x)):
        plt.text(i,y[i],y[i], ha = 'center',
                 bbox = dict(facecolor = 'pink', alpha =0.8))

**# Main function**

if __name__ == '__main__':

    **# Define data
**    x = ["A","B","C","D","E","Fail"]
    y = [15, 12, 3, 5,1, 2]

    **# Plot bar chart**
    plt.bar(x, y)

    **# Call function**
    addtext(x, y)       

    **# Define labels**
    plt.xlabel("Grades")
    plt.ylabel("Number of Students")

    **# Display plot**
    plt.show()

• 在上面的例子中，我们导入了库 matplotlib.pyplot.
• 我们创建了一个函数 addtext() 可以将文本添加到条中。在函数中，我们使用一个来循环x 值的长度，并且使用 len() 方法来计算长度，我们传递水平对齐参数并将其设置为中心。
• 我们还将 bbox 参数传递给 text() 方法，并定义字典具有 box 样式。
• 之后，我们使用 plt.text() 方法在每个条上添加文本，并传递分别代表高度和要打印的字符串的 i 和y[I】。
• 我们创建主函数并定义数据点。然后通过使用 plt.bar() 我们绘制条形图，并将坐标 x 和 y 传递给它。我们还在 x 轴和 y 轴上添加了标签。
• 最后，我们使用 plt.show() 方法来显示绘图。

plt.text(ha=’center’,bbox=dict())

读取 Matplotlib 旋转刻度标签

示例:向高度中心的条形图添加文本，并在文本周围添加一个框

**# Import library** 
import matplotlib.pyplot as plt

**# Function to add text in center with box** 
def addtext(x,y):
    for i in range(len(x)):
        plt.text(i,y[i]//2,y[i], ha = 'center',
                 bbox = dict(facecolor = 'red', alpha =0.8))

**# Main function**

if __name__ == '__main__':

    **# Define data**
    x = ["A","B","C","D","E","Fail"]
    y = [15, 12, 3, 5, 0, 2]

    **# Plot bar chart**
    plt.bar(x, y,color='yellow')

    **# Call function**
    addtext(x, y)       

    **# Define labels**
    plt.xlabel("Grades")
    plt.ylabel("Number of Students")

    **# Display plot**
    plt.show()

在上面的例子中，我们在每个条的中心添加了文本框。为此，我们将 y 坐标除以 2 ，并传递 addtext() 函数中的值。

plt.text()

读取 Matplotlib 改变背景颜色

向散点图 matplotlib 添加文本

我们可以在 matplotlib 中向散点图添加文本。

创建散点图和添加文本的语法如下:

**# Create scatter plot**
matplotlib.pyplot.scatter(x,y)

**# Add text**
matplotlib.pyplot.text(x,y)

• 这里 scatter() 方法的 x，y 参数表示数据点的 x，y 坐标。
• 而 text() 方法的 x 和 y 参数表示文本的 x 轴和 y 轴点。

让我们看一个向散点图添加文本的例子:

**# Importing library** 

import matplotlib.pyplot as plt

**# Define data**

x = [3.5, 2, 3, 4, 5]
y = [2.6, 1, 1.5, 2, 2.6]

annotations=["P1","P2","P3","P4","P5"]

**# Plot scatter**

plt.scatter(x, y,color='black') 

plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

**# add text**

for i, label in enumerate(annotations):
    plt.text(x[i], y[i],label,ha='right',size=12,color= 'red') 

**# Display plot**

plt.show()

• 在上面的例子中，我们使用 plt.scatter() 方法，我们传递 x 和 y 数据点。
• 然后我们使用 plt.text() 方法在散点上添加文字。

The output to add text in scatter plot

读取 Matplotlib 散点标记

向 3D 绘图 matplotlib 添加文本

在这一节中，我们将学习如何绘制 3D 图，以及如何向其中添加文本。

创建 3D 绘图和添加文本的语法:

**# Create 3D plot**
ax.plot3D(x,y,z)
**# Add text**
ax.text(x,y,z)

这里 x，y 和 z 是坐标点。

我们来看一个与此相关的例子:

**# Import Library**

from mpl_toolkits import mplot3d
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

**# 3D projection**

ax = plt.axes(projection ='3d')

**# Define axes**

z = [0, 1, 2, 3]
x = [4, 5, 6, 7]
y = [1, 8, 9, 5]

**# plotting**

ax.plot3D(x, y, z, 'green')

**# add text** 

ax.text(4, 4,1, "plot a point")

**# display graph**

plt.show()

• 在上面的例子中，我们导入了 mplot3d 和 matplot.pyplot 库。
• 之后，我们定义 3D 投影和 3D 数据点，并通过使用 plot3D() 方法创建 3D 绘图。
• text() 方法用于在特定位置添加文本， show() 方法用于可视化情节。

plt.text()

读取 Matplotlib 虚线

在绘图 matplotlib 下添加文本

这里我们学习在 matplotlib 中的地块下添加文本。我们使用 figtext() 方法在图形区域添加文本，并在中心设置水平和垂直对齐。

让我们看一个例子，学习如何将文本绘制到底部:

**# Import Library**

import matplotlib.pyplot as plt

plt.clf() **# Clear the figure**

**# Define data**

x = [2, 4, 8]
y = [5, 10, 15]

**# Plot graph**

plt.plot(x,y,'o')

**# text**

plt.figtext(0.5,0.01, "Text under the Plot", ha="center", va="center", fontsize=18, bbox={"facecolor":"orange", "alpha":0.5})

**# Plot graph**

plt.show()

• 在上面的例子中，我们使用 fig.text() 方法在绘图下添加文本，并传递参数 x = 0.5 和 y=0.01 。
• 我们设置文本框在中心的对齐方式。

plt.figtext()

读取 Matplotlib plot_date

将文本添加到绘图 matplotlib 的顶部

在这里，我们将学习如何在绘图顶部添加文本。

让我们看一个向图的左上方添加文本的例子:

**# import library** 
import matplotlib.pyplot as plt

**# Define axes**

left = 0.01
width = 0.9
bottom  = 0.01
height = 0.9
right = left + width
top = bottom + height
ax = plt.gca()

**# Transform axes**

ax.set_transform(ax.transAxes)

**# Define text**

ax.text(left, top, 'left top',
        horizontalalignment='left',
        verticalalignment='top',color='r',size=10,
        transform=ax.transAxes)

**# Display Graph**

plt.show()

• 在上面的例子中，我们定义了数据，然后我们使用了 transform() 方法。
• 在这之后，我们使用一个 ax.text() 方法在图的左上方绘制文本
• 这里我们将水平对齐设置为“左侧”，将垂直对齐设置为“顶部”。

“Top”

读取 Matplotlib 日志日志图

将文本添加到绘图 matplotlib 的底部

在本节中，我们将看到一个在图底部添加文本的例子。

图的底部表示在最低位置。

让我们来看一个向图的左下方添加文本的例子:

**# import library**

import matplotlib.pyplot as plt

**# Define axes**

left = 0.01
width = 0.9
bottom  = 0.01
height = 0.9
right = left + width
top = bottom + height
ax = plt.gca()

**# Transform axes**

ax.set_transform(ax.transAxes)

**# Define text** 

ax.text(left, bottom, 'left bottom',
        horizontalalignment='left',
        verticalalignment='bottom',
        color='r',size=10,
        transform=ax.transAxes)

**# Display Graph**

plt.show()

这里我们使用 ax.text() 方法在图的左下方绘制文本，并将水平对齐设置为“左”，垂直对齐为“底部”。

“Bottom”

读取Matplotlib subplots _ adjust

在绘图 matplotlib 右侧添加文本

这里我们将看到如何在图的右边书写文本。

为了更好地理解，我们来看一个例子:

**# import library**

import matplotlib.pyplot as plt

**# Define axes**

left = 0.01
width = 0.9
bottom  = 0.01
height = 0.9
right = left + width
top = bottom + height
ax = plt.gca()

**# Transform axes**

ax.set_transform(ax.transAxes)

**# Define text**

ax.text(right, top, 'Right Side of the Plot',
        horizontalalignment='right',
        verticalalignment='top',
        color='g',size=15,
        transform=ax.transAxes)

**# Display Graph**

plt.show()

这里我们使用 ax.text() 方法在图的右侧绘制文本，我们将水平对齐设置为“右”，将垂直对齐设置为“顶部”。

“Right Side”

读取 Matplotlib 最佳拟合线

将文本添加到绘图 matplotlib 的角落

角是两条边相交的一侧。我们必须根据自己的适合性在角落设置文本的轴。

以下是在角上对齐的文本示例:

**# import library**

import matplotlib.pyplot as plt

**# Define axes**

left = 0.01
width = 0.9
bottom  = 0.01
height = 0.9
right = left + width
top = bottom + height
ax = plt.gca()

box_style=dict(boxstyle='round', facecolor='wheat', alpha=0.5)

**# Transform axes** 
ax.set_transform(ax.transAxes)

**# Define text**

ax.text(0.99, 0.8 , 'Corner',
        horizontalalignment='right',
        rotation='vertical',
        bbox=box_style,
        size=12,
        color='blue',
        transform=ax.transAxes)

**# Display Graph**

plt.show()

• 首先，我们导入库并定义数据，然后我们使用 transform() 方法。
• 之后，我们使用一个 ax.text() 方法在绘图的角绘制文本。
• 这里我们将水平对齐设置为“右”，并且我们添加了一些额外的特性。

“Corner”

阅读 Matplotlib 另存为 pdf

将文本添加到绘图 matplotlib 的中心

图的中间称为中心位置。在这里，我们将文本设置在左、右、下和上位置的中间，或者我们可以说它正好在图的中间。

我们来看一个例子:

**# import library**

import matplotlib.pyplot as plt

**# Define axes**

left = 0.01
width = 0.9
bottom  = 0.01
height = 0.9
right = left + width
top = bottom + height
ax = plt.gca()

**# Transform axes**

ax.set_transform(ax.transAxes)

**# Define text**

ax.text(0.5 * (left + right), 0.5 * (bottom + top), 'I am at the center',
        horizontalalignment='center',
        verticalalignment='center',
        size= 12,
        color='r',
        transform=ax.transAxes)

**# Display Graph**

plt.show()

• 这里我们使用 ax.text() 方法在图的中间添加文本。
• 我们在图的中心设置水平和垂直对齐。
• 我们还通过找到左边和右边的中间以及底部和顶部的中间来定义文本的位置。

“Center”

读取 Matplotlib set_xticks

在绘图 matplotlib 上方添加文本

在本节中，我们将学习在 matplotlib 中的绘图上方添加文本。 figtext() 方法用于在图形区域添加文本。

这里我们将水平和垂直对齐设置在中心。

让我们看一个在情节上方添加文本的例子:

**# Import Library** 
import matplotlib.pyplot as plt

plt.clf()     **# Clear the current figure** 
**# Define data**

x = [2, 4, 8]
y = [5, 10, 15]

**# Plot graph**

plt.plot(x,y,'o')

**# text**

plt.figtext(0.5,1, "Text above the Plot", ha="center", va="center", fontsize=18, bbox={"facecolor":"r", "alpha":0.5})

**# Plot graph**

plt.show()

• 这里我们导入了 matplotlib.pyplot 库，之后我们使用 clf() 方法来清除图形。
• 我们定义数据点，并使用散点图样式中的 plot() 方法绘制它们。
• plt.figtext() 方法用于在绘图上方添加文本，这里我们设置 x 轴= 0.5，y 轴= 1。
• 最后，我们使用 show() 方法来可视化情节。

“Above the plot”

在本 Python 教程中，我们讨论了“将文本添加到绘图 matplotlib”，并且我们还介绍了一些与之相关的例子。这些是我们在本教程中讨论过的以下主题。

• 将文本添加到绘图 matplotlib
• 将文本添加到绘图 matplotlib 示例
• 向绘图 matplotlib 添加多行文本
• 将文本添加到绘图 matplotlib 更改样式
• 添加文本以绘制 matplotlib 数学公式
• 将文本框添加到绘图 matplotlib
• 将文本添加到条形图 matplotlib
• 将文本添加到散点图 matplotlib
• 将文本添加到三维绘图 matplotlib
• 在绘图 matplotlib 下添加文本
• 将文本添加到绘图 matplotlib 的顶部
• 将文本添加到绘图 matplotlib 底部
• 将文本添加到绘图 matplotlib 的右侧
• 将文本添加到绘图 matplotlib 的角上
• 将文本添加到绘图 matplotlib 的中心
• 将文本添加到上面的绘图 matplotlib

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

enjoysharepoint.com/

如何用 Python 将两个数相加

原文：https://pythonguides.com/add-two-numbers-in-python/

在这个 python 教程中，你将学习到 Python 程序添加两个数，我们还将检查 :

• Python 程序将两个数相加
• 如何在 python 中添加多个数字
• 如何用 python 将两个整数相加
• Python 程序通过获取用户的输入将两个数字相加
• 使用函数将两个数相加的 Python 程序
• 使用类将两个数相加的 Python 程序
• Python 程序使用用户定义的函数将两个数相加
• 如何在 python 中通过获取用户输入来添加两个浮点数
• 不使用+运算符将两个数相加的 Python 程序
• Python 程序将两个二进制数相加
• 如何用 python 将两个复数相加
• 如何在 python 中添加 int 和 float 数
• 如何在 python 中添加两个字符串数字
• 如何用 python 将两个十进制数相加
• 使用类将两个复数相加的 Python 程序
• 使用类和对象将两个数相加的 Python 程序
• 使用 lambda 函数将两个数相加的 Python 程序
• 使用 python 中的函数将两个浮点数相加的程序

目录

• Python 程序将两个数相加
• 如何在 python 中添加多个数字
• python 中如何将两个整数相加
• Python 程序通过用户输入将两个数相加
• Python 程序使用函数将两个数相加
• Python 程序使用类将两个数相加
• Python 程序使用用户定义函数将两个数相加
• 如何在 python 中通过获取用户输入来添加两个浮点数
• Python 程序不使用+运算符将两个数相加
• Python 程序将两个二进制数相加
• 如何在 python 中添加两个复数
• 如何在 python 中添加 int 和 float 数
• 如何在 python 中添加两个字符串数字
• 如何在 python 中添加两个十进制数
• Python 程序使用类将两个复数相加
• Python 程序使用类和对象将两个数相加
• Python 程序使用 lambda 函数将两个数相加
• 使用 python 中的函数将两个浮点数相加的程序

Python 程序将两个数相加

现在，我们将看到 python 程序将两个数相加。

为了在 python 中添加两个数，我们将使用 " +"操作符来添加两个数，然后使用 print 来获得输出。

举例:

f_Num = 2.0
s_Num = 8.0
Sum = f_Num + s_Num
print("The addition of {0} and {1} is {2}".format(f_Num, s_Num, Sum))

我们可以看到输出中两个数的相加是 10.0 。您可以参考下面的输出截图。

Python program to add two numbers

这就是我们如何在 Python 中把两个数相加。

请看， Python 程序反转一个字符串的例子和如何打印 Python 斐波那契数列。

如何在 python 中添加多个数字

在这里，我们可以看到如何在 python 中添加多个数字。

• 在这个例子中，我们采用了三个变量作为 f_Num 、 s_Num 和 t_Num、，并且在 python 中使用了 " +"运算符来将多个数字相加。
• Sum = f_Num + s_Num + t_Num 用于计算总和
• 打印用于获取输出。

举例:

f_Num = 2.0
s_Num = 8.0
t_Num = 5.0
Sum = f_Num + s_Num + t_Num
print("The addition of {0}, {1} and {2} is {3}".format(f_Num, s_Num, t_Num, Sum))

我们可以看到输出中多个数字的相加是 15.0 。您可以参考下面的输出截图。

How to add multiple numbers in python

这就是我们如何在 Python 中添加多个数字。

python 中如何将两个整数相加

让我们看看如何用 python 将两个整数相加。

在 python 中，要将两个整数相加，我们需要两个整数数据类型的数字，然后将这两个数字相加。为了得到输出，我使用了 print(sum) 。

举例:

num1 = 10
num2 = 25
sum = num1 + num2
print("The addition of two integers is: ",sum)

我们可以看到 python 中两个整数的相加在输出中是 35 。您可以参考下面的输出截图。

How to add two integers in python

这是 Python 程序将 Python 中的两个整数相加。

你可能喜欢， Python 程序打印质数。

Python 程序通过用户输入将两个数相加

在这里，我们将看到 python 程序通过从用户获得输入来将两个数字相加。

• 在本例中，我们将要求用户输入两个数字，然后使用 sum = int(num1) + int(num2 )来计算用户给出的两个数字的总和。
• 为了得到输出，我使用了print(' 0 和 1 的相加是{2} ')。格式(num1，num2，sum)) 。

举例:

num1 = input('Enter the first number: ')
num2 = input('Enter the second number: ')
sum = int(num1) + int(num2)
print('The addition of {0} and {1} is {2}'.format(num1, num2, sum))

我们可以看到输出中两个数的相加是 80 。您可以参考下面的输出截图。

Python program to add two numbers by getting input from a user

这是 python 代码，通过从 Python 中的用户获取输入来将两个数字相加。

Python 程序使用函数将两个数相加

现在，我们将看到 python 程序使用函数将两个数字相加。

• 首先，我们将定义一个函数为 def add_number(n1，n2) 。
• sum = n1 + n2 用于加法，返回 sum 将返回值
• 我们将变量声明为 num1 和 num2
• 最后，使用 print 调用函数，我们将得到输出。

举例:

def add_number(n1,n2):
    sum = n1 + n2;
    return sum;
num1 = 30
num2 = 20
print("The sum of two number is",add_number(num1,num2))

我们可以在输出中看到两个数之和是 50 。您可以参考下面的输出截图。

Python program to add two numbers using functions

这就是如何使用 Python 中的函数将两个数相加。

查看，如何在 Python 和 Python 程序中读取视频帧以打印数组中的元素

Python 程序使用类将两个数相加

在这里，我们将看到 python 程序使用类将两个数字相加。

• 在这个程序中，我们将类定义为 add ，并将函数定义为 def findsum(self，n1，n2)
• sum = n1 + n2 用于加法，返回 sum 将返回值。
• 我们将变量声明为 n1 和 n2
• 在这里，对象被创建，打印被用来获得输出。

举例:

class add:
    def findsum(self, n1, n2):
        sum = n1 + n2
        return sum
n1 = 100
n2 = 50
Obj = add()
sum =Obj.findsum(n1, n2)
print("The sum of two numbers is: ", sum)

我们可以在输出中看到两个数之和是 150 。您可以参考下面的输出截图。

Python program to add two numbers using class

这是使用类将两个数相加的 Python 程序。

Python 程序使用用户定义函数将两个数相加

让我们看看使用用户定义函数将两个数字相加的 python 程序。

• 用户自定义函数是我们定义的执行某个特定任务的函数。
• 因此，我们将函数定义为 add_num() ，它将两个数相加并返回结果。
• sum = n1 + n2 用于加法，返回 sum 将返回值。
• 最后，使用 print 调用函数，我们将得到输出

举例:

def add_num(n1,n2):
   sum = n1 + n2
   return sum
num1 = 25
num2 = 35
print("The sum of two number is: ", add_num(num1, num2))

我们可以在输出中看到两个数之和是 60 。您可以参考下面的输出截图。

Python program to add two numbers using user defined function

这就是如何使用 Python 中的用户定义函数将两个数相加。

另外，查看一下， Python 二叉树实现和 Python 连接列表示例。

如何在 python 中通过获取用户输入来添加两个浮点数

现在，我们将看到如何通过 python 中的用户输入来添加两个浮点数

• 在本例中，我们将要求用户输入两个数字，然后使用 sum = float(n1) + float(n2 )来计算用户给出的两个浮点数的总和。
• 最后用 print 得到输出。

举例:

n1 = input("Enter first number: ")
n2 = input("Enter second number: ")
sum = float(n1) + float(n2)
print("Sum:", sum)

我们可以看到输出中两个浮点数的相加是 21.0 。您可以参考下面的输出截图。

How to add two float number by getting input from a user in python

这是 Python 程序通过从 python 中的用户获得输入来添加两个浮点数。

Python 程序不使用+运算符将两个数相加

这里，我们将看到 python 程序在不使用+运算符的情况下将两个数相加

• 首先，我们将定义一个函数为 def add(n1，n2)
• While 用于迭代，直到没有进位
• 进位位可以通过执行两位的、&、得到
• 并且通过执行 XOR(^) 可以获得两位的和
• n2 =进位<1这里进位移位一位，因此将其加到 n1 上得到所需的和
• 最后，调用函数，输出就会显示出来。

举例:

def add(n1, n2):
    while (n2 != 0):
        carry = n1 & n2
        n1 = n1 ^ n2
        n2 = carry << 1
    return n1
print(add(45, 25))

我们可以看到输出中两个数的相加是 70 。您可以参考下面的输出截图。

Python program to add two numbers without using + operator

上面的代码，我们可以在 Python 中不使用+运算符的情况下，用 to 将两个数相加。

您可能喜欢， Python 字符串格式化示例

Python 程序将两个二进制数相加

现在，我们将看到 python 程序将两个二进制数相加。

• 在这个例子中，我们使用了两个内置函数 int() 和 bin()
• 首先，我们取了两个变量 n1 和 n2
• int() 函数根据提供的基值将给定的字符串转换成整数。
• 我们将二进制值的字符串转换成整数，因此我们将基值作为 2 传递。二进制数的基数是 2。
• 之后，字符串被转换成一个整数值，然后我们将它们相加，使用 bin()函数将结果转换成一个二进制数。

举例:

n1 = '00010'
n2 = '10010'
sum = bin(int(n1,2) + int(n2,2))
print(sum)

我们可以看到输出中两个二进制数的相加是 0b10100 。您可以参考下面的输出截图。

Python program to add two binary numbers

这就是如何在 Python 中将两个二进制数相加。

如何在 python 中添加两个复数

让我们看看如何用 python 将两个复数相加。

• 在这个例子中，我们将取两个复数即 x = (10+2j) 和 y = (12+6j) 。
• sum = x + y 求它们的和打印(sum) 用于得到输出。

举例:

x = (10+2j)
y = (12+6j)
sum = x + y
print(sum)

我们可以看到输出中两个复数的相加是 (22+8j) 。您可以参考下面的输出截图。

How to add two complex numbers in python

这就是如何在 python 中将两个复数相加。

请看， Python 用示例连接元组。

如何在 python 中添加 int 和 float 数

在这里，我们将看到如何在 python 中添加 int 和 float 数

• 首先，我们将获取一个数据类型为 int 的变量 n1 ，以及另一个保存数据类型为 float 的变量 n2 。
• 当我们将两个不同数据类型的数字相加时，较低的数据类型被提升为较高的数据类型，这是隐式发生的。在这里，int 被提升为 float。
• 然后我们将使用 +运算符添加 n1 和 n2
• 最后用 print 得到输出。

举例:

n1 = 10
n2 = 2.0
sum = n1 + n2
print('The addition of {0} and {1} is {2}'.format(n1, n2, sum))

我们可以看到输出中 int 和 float 数的和是 12.0 。您可以参考下面的输出截图。

How to add int and float numbers in python

上面的代码，我们可以用来在 python 中加 int 和 float 数。

如何在 python 中添加两个字符串数字

我们来看看如何在 python 中将两个字符串数字相加。

• 首先，我们将定义一个函数为 def Sum(first，second)
• 我们有一个变量叫做 f_num = "200" 和 s_num = "100" ，这是一个字符串
• 为了将字符串转换为 int ，我们有一个名为 int() 的内置方法
• 之后，它将返回数字的总和
• 现在，调用方法 Sum 并打印输出。

举例:

def Sum(first,second):
  return int(first) + int(second)
f_num = "200"
s_num = "100"
print(Sum(f_num,s_num))

我们可以在输出中看到两个字符串数字的相加是 300 。您可以参考下面的输出截图。

How to add two string numbers in python

我们可以用 Python 中的这段代码将两个字符串数字相加。

另外，你可能会喜欢，如何在 python 中连接字符串。

如何在 python 中添加两个十进制数

在这里，我们将看到如何用 python 将两个十进制数相加。

• 在这个例子中，我们取了两个变量作为 Num1 和 Num2
• 为了计算两个十进制数的和，我们将使用 +运算符将 Num1 和 Num2 相加
• 最后， print(float(add)) 得到输出。

举例:

Num1 = 3.3
Num2 = 2.5
add = Num1 + Num2
print(float(add))

我们可以看到输出中两个十进制数的相加是 5.8 。您可以参考下面的输出截图。

How to add two decimal numbers in python

这就是我们如何在 python 中把两个十进制数相加。

Python 程序使用类将两个复数相加

现在，我们将看到 python 程序使用类将两个复数相加。

• 首先，我们将声明一个类“Complex”，它将存储复数的实部和虚部。
• 这个类有三个方法
• 第一个 initComplex() 方法帮助初始化它们，它将要求复数的实部和虚部。
• 第二个 display() 方法允许将它们显示到输出屏幕上。
• 而第三种方法是 sum() ，会帮助把参数中传递的两个复数相加。

举例:

class Complex ():
    def initComplex(self):
        self.real = int(input("Enter the Real Part: "))
        self.imag = int(input("Enter the Imaginary Part: "))            
    def display(self):
        print(self.real,"+",self.imag,"i", sep="")
    def sum(self, C1, C2):
        self.real = C1.real + C2.real
        self.imag = C1.imag + C2.imag
C1 = Complex()
C2 = Complex()
C3 = Complex()
print("Enter first Complex number")
C1.initComplex()
print("First Complex Number: ", end="")
C1.display()
print("Enter second Complex number")
C2.initComplex()
print("Second Complex Number: ", end="")
C2.display()
print("Sum of two complex numbers is ", end="")
C3.sum(C1,C2)
C3.display()

我们可以在输出中看到使用 class is 20+10i 将两个复数相加。您可以参考下面的输出截图。

Python program to add two complex numbers using class

这就是我们如何使用 Python 中的类将两个复数相加。

还有，看看， Python 串联字典+例子。

Python 程序使用类和对象将两个数相加

在这里，我们将看到 python 程序使用类和对象将两个数相加

• 在这个程序中，我们有一个类叫做 Add ，我们定义了函数为 def sum(self，x，y)
• z = x + y 用于加法，返回 z 将返回值。
• 我们已经将变量声明为 x 和 y
• 在这里，对象被创建，打印被用来获得输出。

举例:

class Add:
    def sum(self, x, y):
        z = x + y
        return z
x = int(input("Enter first number:"))
y = int(input("Enter second number:"))
obj = Add()
z = obj.sum(x, y)
print("Addition of two number is:", z)

我们可以看到在输出中使用类和对象将两个数相加是 80。您可以参考下面的输出截图。

Python program to add two numbers using class and object

这就是如何使用 Python 中的类和对象将两个数相加。

Python 程序使用 lambda 函数将两个数相加

让我们看看使用 lambda 函数将两个数字相加的 python 程序。

• 在这个例子中，我们将使用****λ函数将两个数相加
• 现在，我们将要求用户输入两个数字。
• 双参数用于执行加法，我们必须调用 lambda 函数将用户输入的两个数相加。

**举例:

z = lambda n1, n2: n1 + n2
n1 = int(input("Enter first number:"))
n2 = int(input("Enter second number:"))
result = z(n1, n2)
print("The addition of two number is:", result)

我们可以看到，在输出中，使用 lambda 函数将两个数字相加的结果是 60 。您可以参考下面的输出截图。

Python Program to add two numbers using a lambda function

这是使用 Python 中的 lambda 函数将两个数相加的 Python 代码。

你可能喜欢， Python 串联数组。

使用 python 中的函数将两个浮点数相加的程序

这里，我们将看到程序使用 python 中的函数将两个浮点数相加。

• 首先，我们为加法定义了一个函数。
• 返回总和将返回值
• 现在，我们将要求用户输入两个数字。因此，我们可以使用 float() 函数将字符串转换为浮点。
• 最后，我们将调用该函数，并显示输出。

举例:

def add(n1,n2):
    sum = n1+n2;
    return sum;
number1=float(input("Enter the first number: "))
number2=float(input("Enter the second number: "))
print("The addition of two float number is",add(number1,number2))

我们可以在输出中看到使用函数 is 33.1 将两个浮点数相加。您可以参考下面的输出截图。

Program to add two float numbers using the function in python

这是如何使用 Python 中的函数将两个浮点数相加。

你可能喜欢， Python 程序求 n 个数之和的例子

在本 Python 教程中，我们学习了将两个数相加的 Python 程序。此外，我们还讨论了以下主题:

• Python 程序将两个数相加
• 如何在 python 中添加多个数字
• 如何用 python 将两个整数相加
• Python 程序通过获取用户的输入将两个数字相加
• 使用函数将两个数相加的 Python 程序
• 使用类将两个数相加的 Python 程序
• Python 程序使用用户定义的函数将两个数相加
• 如何在 python 中通过获取用户输入来添加两个浮点数
• 不使用+运算符将两个数相加的 Python 程序
• Python 程序将两个二进制数相加
• 如何用 python 将两个复数相加
• 如何在 python 中添加 int 和 float 数
• 如何在 python 中添加两个字符串数字
• 如何用 python 将两个十进制数相加
• 使用类将两个复数相加的 Python 程序
• 使用类和对象将两个数相加的 Python 程序
• 使用 lambda 函数将两个数相加的 Python 程序
• 使用 python 中的函数将两个浮点数相加的程序

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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如何在 Python 中添加两个变量

原文：https://pythonguides.com/add-two-variables-in-python/

在这个 python 教程中，你将学习如何在 python 中添加两个变量，我们也将检查 :

• 如何在 python 中添加两个变量
• 如何在 python 中添加多个变量
• 如何在 python 中组合两个变量
• 如何在 python 中添加两个字符串变量
• 如何用函数将两个变量相加
• 如何使用 python 中的类将两个数相加
• 在 python 中追加两个变量

目录

• 如何在 Python 中添加两个变量
• 如何在 python 中添加多个变量
• 如何在 Python 中添加两个字符串变量
• 如何在 python 中组合两个变量
• 如何使用函数添加两个变量
• 如何使用 Python 中的类将两个数相加
• 添加 int 和 string 变量

如何在 Python 中添加两个变量

这里可以看到如何在 python 中添加两个变量。

• 在这个例子中，我使用了 print 语句来输入一个变量。
• 我采用了一个 input() 来存储用户给定的输入值。
• "+" 运算符用于将变量相加。
• print("变量之和"，变量)用来得到输出。

示例:

print("Enter var1")
var1 = input()
print("Enter var2")
var2 = input()
variable = int(var1)+int(var2)
print("The sum of variables ", variable)

我们可以看到变量的和是 7 作为输出。您可以参考下面的输出截图。

How to add two variables in python

这就是如何在 Python 中添加两个变量。

看看，如何在 Python 中添加两个数和如何在 Python 中创建一个字符串。

如何在 python 中添加多个变量

这里可以看到如何在 python 中添加多个变量。

• 在这个例子中，我取了四个变量，像 a，b，c，d 。
• 我已经使用了 "+" 操作符来添加多个变量。
• 我已经用 print(a + b + c + d) 得到了输出。

示例:

a = 2
b = 3
c = 7
d = 5
print(a + b + c + d)

我们可以将所有变量的总和视为输出。您可以参考下面的输出截图。

How to add multiple variables in python

这段代码，我们可以用如何在 Python 中添加多个变量。

你可能喜欢， Python 检查变量是否是整数。

如何在 Python 中添加两个字符串变量

现在，我们可以看到如何在 python 中添加两个字符串变量。

• 在这个例子中，我取了两个字符串作为字符串 1 和字符串 2 。
• 字符串 1 被指定为笔，而字符串 2 被指定为铅笔。
• 我使用了 "+" 操作符来添加字符串。
• 我已经用 print(string) 得到了输出。

示例:

string1 = 'pen'
string2 = 'pencil'
string = string1 + string2
print(string)

下面的截图显示了输出。

How to add two string variables in python

这是代码，我们可以用来在 Python 中添加两个字符串变量。

如何在 python 中组合两个变量

这里可以看到如何在 python 中组合两个变量。

• 在这个例子中，我取了两个变量作为 a 和 b 。
• 变量 a 被赋值为 a = "Welcome to" ，变量 b 被赋值为 b = " Pythonguides" 。
• 为了组合这两个变量，我使用了 "+" 操作符。
• 为了得到输出，我使用了 print(c) 。

示例:

a = "Welcome to"
b = " Pythonguides"
c = a + b
print(c)

我们可以看到两个字符串被合并为输出。您可以参考下面的输出截图。

How to combine two variables in python

这就是如何在 pythonn 中组合两个变量。

看看， Python 写变量到文件和如何在 Python 中创建变量。

如何使用函数添加两个变量

现在，我们可以看到如何使用 python 中的函数添加两个变量。

• 在这个例子中，我定义了一个函数为 def add ，并将参数传递为 (a，b) 。
• 该函数与表达式一起返回。要添加的值在函数中调用。
• 我已经用 print(add(5，20)) 得到了输出。

示例:

def add(a,b):
    return a + b
print(add(5,20))

两个变量之和就是输出。您可以参考下面的输出截图。

How to add two-variable using function

这是代码，如何在 Python 中使用函数添加两个变量。

如何使用 Python 中的类将两个数相加

在这里，我们可以看到如何使用 python 中的类将两个数相加。

• 在这个例子中，我创建了一个类,使用一个构造函数来初始化这个类的值
• 我已经创建了一个方法来将这些数字相加。
• 我将两个数字作为输入，并为该类创建了一个对象来传递参数。
• self 是用于将属性和方法传递给类的关键字。
• 为了得到输出，我使用了 print("Result:"，obj.add()) 。

示例:

class cal():
    def __init__(self,a,b):
        self.a=a
        self.b=b
    def add(self):
        return self.a+self.b
a=int(input("Enter first number: "))
b=int(input("Enter second number: "))
obj=cal(a,b)
print("Result: ",obj.add())

我们可以将数字之和视为输出。您可以参考下面的输出截图。

How to add two numbers in python using class

这段代码我们可以用来使用 Python 中的类将两个数相加。

查看，如何使用 Python Tkinter 创建倒计时定时器。

添加 int 和 string 变量

这里可以看到如何在 Python 中添加 int 和 string 变量。

• 在这个例子中，我取了两个变量作为变量 1 和变量 2。
• 将变量 1 赋值为，编号为’，将变量 2 赋值为 5 。
• 为了将 int 值转换成字符串，我使用了 str(variable2) 。
• 我已经用print(variable 1+str(variable 2))得到了输出。

示例:

variable1 = 'The number is '
variable2 = 5
print(variable1 + str(variable2))

您可以参考下面的输出截图。

Add int and string variable

这就是我们如何在 Python 中添加 int 和 string 变量。

另外，你可能喜欢用 Python 程序来反转一个字符串，用和 Python 程序来打印质数。

在本 Python 教程中，我们学习了在 python 中添加两个变量。此外，我们还讨论了以下主题:

• 如何在 python 中添加两个变量
• 如何在 python 中添加多个变量
• 如何在 python 中组合两个变量
• 如何在 python 中添加两个字符串变量
• 如何用函数将两个变量相加
• 如何使用 python 中的类将两个数相加
• 在 python 中追加两个变量

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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Python 中如何在数字前加零

原文：https://pythonguides.com/add-zeros-before-a-number-in-python/

这里我们将讨论如何在 Python 中的数字前加零。简单地说，添加意味着在给定字符串的左侧或右侧添加无关紧要的字符，我们还将讨论以下主题。

• Python 在数字前加零
• Python 在数字前加零
• Python 在整数前加零
• Python 向数字添加尾随零
• Python 为数字添加前导零
• Python 在用户输入的数字前添加零
• Python 向列表中添加一个数字

目录

• Python 在数字前加零
• Python 在数字前加零
• Python 在整数前加零
• 如何在 Python 中给数字添加尾随零
• Python 为数字添加前导零
• Python 在用户输入的数字前加零
• Python 给列表添加一个数字

Python 在数字前加零

• 在本节中，我们将讨论如何在 Python 中在数字前添加零。
• 通过 rjust()函数将填充添加到字符串的左侧。简单来说，填充就是在给定字符串的左侧或右侧添加无关紧要的字符，而不改变原始字符串的含义。为了在 Python 程序中显示前导零，我们可以利用字符串填充。
• 两个参数组成了 rjust()函数:width 和 fill char。在这两个参数中，width 参数是必需的，用于指示填充过程之后所提供的字符串的长度。
• 下面是一个示例程序，它解释了如何使用本示例中的每种方法来显示数字 1 和 10 以及前导零。rjust()函数允许用户直接选择需要多少填充。

举例:

input_val = [4, 60]
for z in input_val:
    print (str(z).rjust(4, '0'))

在本例中，我们创建了一个列表，并为其分配了整数值。接下来，我们使用 for 循环迭代值，我们还使用了 rjust()函数，该函数将在整数之前添加零值。

下面是以下给定代码的实现

Python add zeros before the number

这就是如何在 Python 中的数字前加零。

阅读如何在 Python 中找到完全数

Python 在数字前加零

• 在这个例子中，我们将讨论如何在 Python 中在数字前加零。
• 通过使用 zfill()函数，我们可以很容易地使用零填充字符串到给定的长度。
• 需要填充的字符串长度(不一定是零的总数)是 zfill 的参数。因此，在规定中，如果你的字符串已经包含 5 个字符，它不会附加任何零。

举例:

new_val = 26

new_output = str(new_val).zfill(3)
print(new_output)

在下面给定的代码中，我们已经定义了变量并分配了整数。接下来，我们使用 zfill()函数，通过在字符串的开头添加 0，可以用前导零填充字符串。

下面是以下代码的截图

Python add zeros in front of a number

正如你在截图中看到的，我们已经了解了如何在 Python 中在数字前添加零值。

Python 在整数前加零

• 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中的整数前加零。
• zfill() 方法可用于在字符串的开头添加 0，使其达到所需的长度，从而用前导零填充字符串。实际上，我们应用了左填充技术，它输出带填充的字符串，并接受字符串的大小作为参数。
• 在这个例子中，我们必须在整数前加零。要填充的字符串的长度，不一定是要添加的零的总数，是 zfill 的参数。

举例:

new_number = 56

new_output = str(new_number).zfill(5)
print(new_output)

在下面给出的代码中，我们首先声明一个整数值，并将其赋给一个‘new _ number’变量。

接下来，我们使用 str 类将数字转换为字符串，同时使用 zfill()函数，在该函数中，我们将整数值作为参数传递，该参数显示我们希望在数字前添加多少个零。

下面是以下给定代码的实现

Python add zeros before integer

这就是我们如何在 Python 中在整数前加零。

阅读如何在 Python 中反转一个数字

如何在 Python 中给数字添加尾随零

• 这里我们将讨论如何在 Python 中给数字添加尾随零。
• 为了执行这个特定的任务，我们将使用 ljust()方法。Python 的 ljust()函数将字符串左对齐，并将 fillchars 插入任何空格。此方法输出一个新字符串，该字符串左对齐并包含 fillchars。
• 该方法采用两个参数，并返回具有扩展长度的值。

语法:

下面是 Python 中 ljust()函数的语法。

string.ljust(width, char)

• 它由几个参数组成
  • 宽度:该选项指定所需字符串的总长度。如果字符串的长度等于或小于当前字符串的长度，函数将返回相同的字符串。
  • char: 可选参数，用来填充字符串中剩余空格的字符。

举例:

让我们举个例子，看看如何在 Python 中给数字添加尾随零。

源代码:

Country_name = 'USA'

# It displays how many zeros are required
m = 5

# adding trailing zero
new_val = '0'*m
new_output = Country_name+new_val

# Display the result
print("String after adding trailing zeros:", new_output)

在下面给定的代码中，我们首先定义了一个变量“Country_name ”,并给字符串赋值“USA”。接下来，我们声明一个变量，该变量定义了我们需要多少个零，然后通过“0”* m 添加尾随零。执行代码后，它将在数字前显示零值。

下面是以下给定代码的实现

Python add trailing zeros to number

这是如何在 Python 中给一个数字添加尾随零。

读 Python 程序求偶数或奇数

Python 为数字添加前导零

• 在这个例子中，我们将讨论如何在 Python 中给数字添加前导零。
• 使用 str.format() 函数是在 Python 中应用字符串格式的另一种方法。它使用花括号来表示打印语句中需要替换变量的位置。
• str.format() 函数可用于 Python 3.5 之前的所有 Python 版本。由于这个函数非常有效地处理复杂的字符串格式，程序员强烈建议在实现字符串格式时使用它。

举例:

new_val="{:02d}".format(5)
print(new_val)

在上面的代码中，我们使用了 str.format()函数，在这个函数中，我们将整数值作为参数传递。

下面是以下给定代码的实现

Python add leading zeros to number

这是如何在 Python 中给一个数字添加前导零。

在 Python 中读取复数

Python 在用户输入的数字前加零

• 在本例中，我们将在 Python TensorFlow 中用户输入的数字前添加零。
• 在 Python 中，input()和 print()函数用于接收用户的输入，并生成显示在屏幕上的输出。用户可以使用 input()函数以文本或数字的形式向应用程序提供任何信息。
• 在本例中，我们还将使用 zfill()函数和 zfill() 方法，通过在字符串的开头添加 0 来填充一个带有前导零的字符串，使其达到所需的长度。实际上，我们应用了左填充技术，它输出带填充的字符串，并接受字符串的大小作为参数。

举例:

new_val = input("Enter the string:")

print("Input string is : ",new_val)

result = new_val.zfill(10)

print("Padded string is : ",result)

在下面给出的代码中，我们首先从输入用户处获取 input()函数，然后使用了 str.zfill() 函数，在这个函数中，我们将整数值作为参数传递，它将在数字前添加零。

下面是以下代码的截图

Python add zeros before the number with user input

这就是我们如何在“NewYork”字符串值之前添加零值。

阅读 Python 回文程序及示例

Python 给列表添加一个数字

• 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中向列表添加一个数字。
• 添加了整数的列表的值会随之增加。例如，【56，92，18】是整数【56，92，18】与【0，0，0】相加的结果。
• 若要获取元组列表，其中包含要添加的每个整数成员的索引和整数，请调用 enumerate(integers to add)。要添加的整数中的每个值都应该通过使用 for 循环遍历该列表来添加到原始列表的相应索引处的值中。

举例:

让我们举一个例子，看看如何用 Python 向列表中添加一个数字。

源代码:

original_list = [0, 0, 0]
add_numbers = [56, 92, 18]

for m, z in enumerate(add_numbers):
    add_numbers[m] += z

print(add_numbers)

首先在上面的代码中，我们将创建一个原始列表，在这个列表中，我们分配零值。接下来，我们声明变量并给整数值赋值。

下面是以下代码的截图

Python add a number to list

在本文中，我们讨论了如何在 Python 中在数字前添加零。我们还讨论了以下主题。

• Python 在数字前加零
• Python 在数字前加零
• Python 在整数前加零
• Python 向数字添加尾随零
• Python 为数字添加前导零
• Python 在用户输入的数字前添加零
• Python 向列表中添加一个数字

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Arvind

Arvind 目前是 TSInfo Technologies 的高级 Python 开发人员。他精通 Python 库，如 NumPy 和 Tensorflow。

什么是 add_axes matplotlib

原文：https://pythonguides.com/add_axes-matplotlib/

在这个 Python Matplotlib 教程中，我们将讨论 add_axes matplotlib 。这里我们将介绍使用 Python 中的 matplotlib 与 add_axes 相关的不同例子。我们还将讨论以下主题:

• add_axes matplotlib
• add_axes rect matplotlib
• 相互添加坐标轴 matplotlib
• add_axes 极坐标 matplotlib
• add_axes 投影 matplotlib
• add_axes 散点图 matplotlib
• add_axes facecolor matplotlib
• add_axes 多条 matplotlib
• 绘图 matplotlib 内的 add_axes 绘图

目录

• add_axes matplotlib
• add_axes rect matplotlib
• 相互添加 _ 轴 matplotlib
• 添加 _ 轴极坐标图形库
• add _ axes projection matplotlib
• add_axes 散点图 matplotlib
• add _ axes face color matplot lib
• add _ axis multiple bars matplotlib
• 绘图 matplotlib 内的 add_axes 绘图

add_axes matplotlib

Matplotlib 是 Python 中用于数据可视化的库。图形模块提供图形，该图形具有该图的所有元素。为了给图形添加轴，我们使用 matplotlib 库的图形模块。

用于给图形添加轴的图形模块的功能是 add_axes()。

以下是语法:

matplotlib.Figure.figure.add_axes(*args, *kwargs)

参数如下:

参数	价值	描述
矩形	[左、下、宽、高]	该参数用于设置图形的新尺寸。它也接受浮点值。
推断	无，'艾托夫'，'哈默'，'兰伯特'，'莫尔韦德'，'极坐标'，'直线'	该参数用于设置轴的新投影。默认情况下，该项目是无，这将导致“直线”投影。
极地的	弯曲件	默认情况下，polar 设置为 False。如果我们将其设置为 True，axes 会产生“极轴”投影。
sharex 还是 sharey	轴线	该参数用于共享 x 轴和 y 轴。

另外，查看:如何安装 matplotlib python

add_axes rect matplotlib

这里我们将看到 Matplotlib 中带有 rect 参数的 add_axes 函数的示例。在本例中，我们只添加单轴。

以下是语法:

matplotlib.figure.figure.add_axes(rect=[])

举例:

**# Import library** 
import matplotlib

**# Create figure() objects** 
fig = matplotlib.pyplot.figure()

**# Creating axis** axes = fig.add_axes([0.75, 1, 0.5, 1])

**# Display** 
plt.show()

• 首先导入 matplotlib.pyplot 库。
• 接下来，创建图()模块。
• 要给图形添加轴，使用 add_axes() 功能。
• 这里我们将 xmin 、 ymin 、 width 和 height 分别设置为 0.75，1，0.5，1。
• 要显示图表，使用 show() 功能。

add_axes()

阅读: Matplotlib 绘制一条线

相互添加 _ 轴 matplotlib

这里我们将看到一个例子，我们使用 add_axes matplotlib 函数在彼此之上添加一个图。

举例:

**# Import libraries** 
import matplotlib
import numpy as np

**# Create figure() objects**

fig = matplotlib.pyplot.figure()

**# Generate line graph** 
x = np.arange(0, 20, 0.2)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.sqrt(x)

**# Creating two axes**

axes1 = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
axes1.plot(x, y1)
axes2 = fig.add_axes([0, 1, 1, 1])
axes2.plot(x, y2)

**# Show plot**

plt.show()

• 导入 matplotlib.pyplot 和 numpy 库。
• 接下来，我们创建 figure() 对象。
• 之后，我们使用 numpy 的 arange() 、 sin() 和 sqrt() 函数定义数据坐标。
• 然后我们创建两个轴，使用 add_axes() 函数。

add_axes()

阅读: Python 情节多行

添加 _ 轴极坐标图形库

通过使用图形模块的 add_axes()函数，我们可以在极坐标中绘制曲线。为此，我们将 polar 作为参数传递，并将其值设置为 True 。

以下是语法:

matplotlib.figure.figure.add_axes(rect,polar)

我们来看一个例子:

**# Import libraries**

import matplotlib
import numpy as np

**# Create figure() objects**

fig = matplotlib.pyplot.figure()

**# Generate graph**

x = np.arange(0, 20, 0.2)
y1 = np.exp(x)
y2 = np.sqrt(x)

**# Creating two axes** 
axes1 = fig.add_axes([0, 0, 1, 1],polar=True)
axes1.plot(x, y1)
axes2 = fig.add_axes([1, 1, 1, 1])
axes2.plot(x, y2)

**# Show plot**

plt.show()

• 首先，我们导入重要的库，如 matplotlib.pyplot 和 numpy 。
• 接下来，我们使用 figure() 函数创建图形对象。
• 我们使用 arange() 、 exp() 和 sqrt() 函数来定义数据坐标。
• 接下来，我们使用 add_axes() 函数创建第一个轴，为了在极坐标曲线中创建绘图，我们将 polar 作为参数传递，并将其值设置为 True 。
• 为了创建第二个轴，我们再次使用 add_axes() 函数，我们也通过传递 rect 参数来设置它的位置。

add_axes(polar=True)

阅读: Matplotlib 绘图条形图

add _ axes projection matplotlib

为了在轴上设置新的投影，我们将投影参数传递给 matplotlib 中的 add_axes() 函数。

语法如下:

matplotlib.figure.figure.add_axes(rect, projection)

举例:

**# Import libraries**

import matplotlib
import numpy as np

**# Create figure() objects**

fig = matplotlib.pyplot.figure()

**# Generate graph**

x = np.arange(0, 5, 0.1)
y1 = np.trunc(x)
y2 = np.arctan(x)

**# Creating two axes** 
axes1 = fig.add_axes([0, 1, 1, 1],projection='hammer')
axes1.plot(x, y1)
axes2 = fig.add_axes([1, 1, 1, 1],projection='polar')
axes2.plot(x, y2)

**# Show plot**

plt.show()

• 导入库 matplotlib.pyplot 和 numpy 。
• 接下来，我们使用 figure() 函数创建 figure 对象。
• 为了定义数据点，我们使用 numpy 的 arange() 、 trunc() 和 arctan() 函数。
• 要生成绘图，使用 plot() 函数。
• 要给图形添加轴，使用 add_axes() 功能。
• 为了给轴设置新的投影，我们将投影参数传递给方法，并将它们的值分别设置为锤子和极轴。

add_axes(projection)

阅读:什么是 matplotlib 内联

add_axes 散点图 matplotlib

这里我们学习通过使用 add_axes 到散点图来添加轴。要生成散点图，使用 Matplotlib 中的scatter()函数。

**举例:

**# Import libraries**

import matplotlib
import numpy as np

**# Create figure() objects**

fig = matplotlib.pyplot.figure()

**# Generate line graph**

x = np.arange(0, 20, 0.2)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.arctan(x)

**# Creating two axes**

axes1 = fig.add_axes([0, 1, 1, 1])
axes1.scatter(x, y1)
axes2 = fig.add_axes([1, 0, 1, 1])
axes2.scatter(x, y2)

**# Show plot**

plt.show()

Scatter plot – scatter()

阅读: Matplotlib 散点图颜色

add _ axes face color matplot lib

这里我们将看到一个例子，我们使用 add_axes 方法向图形添加轴，并且我们还使用 Matplotlib 中的 set_facecolor 方法设置图形的背景色。

**# Import libraries**

import matplotlib
import numpy as np

**# Create figure() objects**

fig = matplotlib.pyplot.figure()

**# Generate line graph**

x = np.linspace(20, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

**# Set facecolor**

fig.set_facecolor('mistyrose')

**# Creating two axes** 
axes1 = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
axes1.plot(x, y1)
axes2 = fig.add_axes([1, 1, 1, 1])
axes2.plot(x, y2)

**# Show plot**

plt.show()

• 这里我们用 numpy 的 linspace() 、 sin() 和 cos() 函数定义数据坐标。
• 为了设置面部颜色，我们使用 set_facecolor() 函数，并将其设置为 mistyrose 。

set_facecolor()

阅读: Matplotlib 散点图图例

add _ axis multiple bars matplotlib

在这里，我们将看到一个使用 Matplotlib 向多个条形图添加 _axes 的示例。

举例:

**# Import libraries** 
import matplotlib
import numpy as np

**# Create figure() objects** 
fig = matplotlib.pyplot.figure()

**# Generate graph** 
x = [2, 4, 6, 8, 10]
y1 = [3, 5.5, 7, 12, 3]
y2 = [2.3, 5, 6, 10, 15]

**# Creating two axes** 
axes1 = fig.add_axes([1, 1, 1, 1])
axes1.bar(x, y1)
axes2 = fig.add_axes([1, 0, 1, 1])
axes2.bar(x,y2)

**# Show plot**

plt.show()

• 要绘制条形图，使用 bar() 方法。
• 要给图形添加轴，使用 add_axes() 方法。

bar()

另外，检查: Matplotlib 多条形图

绘图 matplotlib 内的 add_axes 绘图

这里我们将看到一个例子，我们使用 add_axes() 方法在一个图中添加一个图。

举例:

**# Import libraries**

import matplotlib
import numpy as np

**# Create figure() objects** 
fig = matplotlib.pyplot.figure()

**# Define Data**

x = [3, 6, 9, 12, 15]
y = [5.5, 8, 10.5, 23, 12]

**# Plot**

plt.plot(x,y)

**# add plot inside a plot**

axes=fig.add_axes([0.20, 0.48, 0.28, 0.28])
axes.plot([1,5])

**# display**

plt.show()

• 首先，我们导入 matplotlib.pyplot 和 numpy 库。
• 要创建一个图形对象，使用 figure() 方法。
• 定义数据点 x 和 y。
• 要绘制图形，请使用 pyplot 模块的 plot() 方法。
• 要在已经生成的绘图中添加一个绘图，使用 add_axes() 方法。
• 生成图后，使用 plot() 方法绘制图形。
• 为了可视化图形，使用 show() 方法。

Plot Inside Plot

你可能也喜欢阅读下面的 matplotlib 教程。

• 堆积条形图 Matplotlib
• Matplotlib 绘图误差线
• Matplotlib 绘图条形图
• Matplotlib 未知投影‘3d’

因此，在这个 Python 教程中，我们已经讨论了“add _ axes matplotlib”，并且我们还涵盖了一些与使用 add_axes matplotlib 相关的示例。这些是我们在本教程中讨论过的以下主题。

• add_axes matplotlib
• add_axes rect matplotlib
• 相互添加坐标轴 matplotlib
• add_axes 极坐标 matplotlib
• add_axes 投影 matplotlib
• add_axes 散点图 matplotlib
• add_axes facecolor matplotlib
• add_axes 多条 matplotlib
• 绘图 matplotlib 内的 add_axes 绘图

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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如何将字符串追加到列表 Python 的开头

原文：https://pythonguides.com/append-string-to-beginning-of-list-python/

这个 Python 教程将向我们展示在 Python 中向列表开头添加字符串的各种方法。因为不管列表包括什么类型的数据，列表插入技术必须是相同的，所以在整个课程中使用字符串列表作为例子，集中于列表插入，而不是插入其他数据类型。

• 将字符串追加到列表 Python 的开头

目录

• 将字符串追加到列表 Python 的开头
  • 在 Python 中，要将一个字符串追加到列表的开头，使用 insert()函数
  • 在 Python 中，要将字符串追加到列表的开头，使用+和[]运算符
  • 在 Python 中，要将一个字符串附加到列表的开头，使用切片方法
  • 使用解包在 Python 列表的开头追加一个元素
  • 要在 Python 中将字符串追加到列表的开头，使用 collections.deque.appendleft()方法

将字符串追加到列表 Python 的开头

新元素通常使用 append 函数添加到 Python 列表的末尾。但是，在某些情况下，我们必须将添加的每个条目添加到列表的开头。让我们来讨论一些在列表开头添加的方法。

在 Python 中要将一个字符串追加到一个列表的开头，使用 insert()函数

函数的作用是:在一个现有的列表中指定的索引处添加一个新的条目。它接受两个参数:要插入的值和该项应输入的索引。

insert(indx, value)

作为一个例子，我们将向一个现有的三项列表中添加一个字符串。通过将第一个参数设置为 0，这表明插入是在索引 0(列表的开始)处进行的，我们使用*insert()*函数在列表的开头追加一个字符串。

使用下面的代码创建或初始化新的列表，用三个字符串代表美国的三个城市。

usa_citi = ["New York","Los Angeles", "Chicago"]
print(usa_citi)

使用函数*insert()*在上面创建的列表的开头插入新字符串“Dallas”。

usa_citi.insert(0,"Dallas")

使用下面的代码打印列表“usa_citi”的值。

print(usa_citi)

Append String To Beginning of List Python

在上面的输出中，我们可以看到字符串“Dallas”被附加在列表的开头。

阅读如何用 Python 从列表中获取字符串值

在 Python 中，要将字符串追加到列表的开头，使用+和[]运算符

通过在 Python 中组合这两个操作符，可以完成任务开始时的字符串追加。元素被转换成列表，然后执行列表添加。

使用下面的代码创建或初始化新的列表，用三个字符串代表美国的三个城市。

usa_citi = ["New York","Los Angeles", "Chicago"]
print(usa_citi)

使用运算符+和[]将字符串“Dallas”附加到上面创建的列表“usa_citi”的开头，代码如下。

usa_citi = ["Dallas"] + usa_citi

请记住，字符串“Dallas”用方括号[]括起来。为了支持列表添加，单个字符串被转换为列表数据类型。

使用下面的代码查看列表。

print(usa_citi)

Append String To Beginning of List Python Example

在上面的输出中，我们可以看到字符串“Dallas”使用两个操作符+和[]附加在列表的开头。

这就是如何在 Python 中使用+和[]运算符将字符串追加到列表的开头。

在 Python 中要将一个字符串追加到一个列表的开头，使用切片方法

列表切片是执行这种特定操作的另一种方式。在 Python 中，我们简单地将从转换后的元素创建的列表附加到 0 切片列表。

使用下面的代码创建或初始化新的列表，用三个字符串代表美国的三个城市。

usa_citi = ["New York","Los Angeles", "Chicago"]
print(usa_citi)

使用下面的代码，使用切片将字符串追加到上面创建的列表的开头。

usa_citi[:0] = ["Dallas"]

使用下面的代码检查列表开头的附加字符串。

print(usa_citi)

Append String To Beginning of List Python Using Slicing

这是如何在 Python 中使用切片方法将字符串追加到列表的开头。

阅读如何用 Python 从列表中获取唯一值

使用解包 在 Python 列表的开头追加一个元素

在 Python 中，称为解包的过程使得某些可迭代操作成为可能。由于解包，iterable 赋值对开发人员来说适应性更强，效率更高。

在这个例子中，在列表的开始插入将通过合并已经存在的 iterables 来完成，这是解包的一个特性。我们使用解包操作符*将单个字符串与当前列表合并，在新创建的列表的开头插入该字符串。

使用下面的代码创建或初始化新的列表，用三个字符串代表美国的三个城市。

usa_citi = ["New York","Los Angeles", "Chicago"]
print(usa_citi)

使用下面的代码，使用解包方法将字符串追加到上面创建的列表的开头。

new_str = "Seattle"

usa_citi = [new_str,*usa_citi]

使用下面的代码显示新添加到列表中的字符串。

print(usa_citi)

Append String To Beginning of List Python Using Unpacking

这就是如何在 Python 中使用解包在列表的开头追加元素。

读取 Python 查找列表中元素的索引

要在 Python 中将字符串追加到列表的开头，使用 collections.deque.appendleft()方法

这个列表可以转换成一个 deque，然后可以使用 appendleft()在双端队列的开始处执行类似 push 的操作。

使用下面的代码导入所需的库或方法。

from collections import deque

使用下面的代码创建或初始化新的列表，用三个字符串代表美国的三个城市。

usa_citi = ["New York","Los Angeles", "Chicago"]
print(usa_citi)

首先使用下面的代码对上面创建的列表进行出队。

usa_citi = deque(usa_citi)

使用下面的代码在列表的开头添加新的字符串“Dallas”。

usa_citi.appendleft("Dallas")

使用下面的代码再次将它转换成列表。

usa_citi = list(usa_citi)

使用下面的代码查看列表。

print(usa_citi)

Append String To Beginning of List Python Using Deque

这是如何在 Python 中使用 collections.deque.appendleft()方法将字符串追加到列表的开头。

我们已经学习了如何在 Python 中使用不同的方法将字符串追加到列表的开头，例如使用 insert()、加号(+)和方括号([])操作符、切片、解包和 deque()方法。

您可能会喜欢以下 Python 教程:

• 如何在 Python 中反转列表
• Python 将数据帧转换为列表
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Saurabh

我的名字是库马尔·索拉博，我在青岛科技公司工作，是一名 Python 开发人员。此外，还有 Python 编程、SciPy、机器学习、人工智能等技术方面的专业知识。是我喜欢做的事情。

追加到字符串 Python +示例

原文：https://pythonguides.com/append-to-a-string-python/

在这个 python 教程中，你将学习如何追加到一个字符串 python ，我们也将检查 :

• 追加到字符串 python
• 前置到字符串 python
• 插入到字符串 python 中
• 将 0 追加到字符串 python
• 将字符追加到字符串 python
• Python 追加到循环中字符串的开头
• 向字符串 python 添加字母
• 向字符串 python 添加变量
• 向字符串 python 添加 int
• 在 python 中追加到字符串的末尾
• 如何在 python 中向字符串追加新行
• 如何在 python 中给字符串追加反斜杠
• 如何在 python 中向空字符串追加内容
• 如何在 python 中将双引号追加到字符串中

目录

• 追加到字符串 python
• 前置到字符串 python
• 插入到一个字符串 python
• 将 0 追加到字符串 python
• 给字符串添加字符 python
• Python 追加到循环中字符串的开头
• 给字符串添加字母 python
• 给字符串 python 添加变量
• 给字符串 python 添加 int
• 在 python 中追加到字符串末尾
• 如何在 python 中向字符串追加新行
• 如何在 python 中给字符串追加反斜杠
• 如何在 python 中追加空字符串
• 如何在 python 中给字符串添加双引号
• 如何在 python 中追加字符串

追加到字符串 python

让我们看看如何将追加到一个字符串 python 。

在这个例子中，我们将使用 "+"操作符在 python 中添加一个字符串。下面的代码显示了两个字符串的追加。

举例:

s1 = "New"
s2 = "Delhi"
space = " "
print(s1 + space + s2)

你可以参考下面的截图来看看追加到字符串 python 的输出。

Append to a string python

这就是我们如何在 Python 中将追加到一个字符串中。

阅读:Python 中的 String 方法并举例。

前置到字符串 python

现在，我们将看到如何将前置到一个字符串 python 。

Prepend to a string 将元素添加到一个字符串中。在这个例子中，我们有两个字符串，为了得到输出，我们将打印 my_string 。

举例:

my_string = "Python"
add_string = " is famous"
my_string += add_string
print("The string is : " + my_string)

你可以参考下面的截图来查看前置到字符串 python 的的输出

Prepend to a string python

这就是我们如何在 Python 中前置一个字符串。

阅读:从字符串 Python 中移除字符。

插入到一个字符串 python

在这里，我们将看到如何将插入到一个字符串 python 。

• 为了插入一个字符串，我们将使用 python 中的索引。
• 插入字符串将返回在给定索引处插入了另一个字符串的字符串。
• 在本例中，我们将“纽约”插入“洛杉矶，芝加哥”，它返回“洛杉矶，纽约，芝加哥”。

举例:

str1 = "Los Angeles, Chicago"
str2 = "New York, "
beg_substr = str1[:7]
end_substr = str1[7:]
my_str = beg_substr + str2 + end_substr
print(my_str)

这就是我们如何在 Python 中插入一个刺。

读取: Python 将字符串写入文件。

将 0 追加到字符串 python

让我们看看如何将 0 追加到一个字符串 python 。

在这个例子中，我们将使用 rjust 函数为向字符串追加 0，因为它提供了执行任务的单行方式。

举例:

t_str = 'New'
N = 1
res = t_str.rjust(N + len(t_str), '0')
print("The string after adding zeros : " + str(res))

你可以参考下面的截图来看看将 0 附加到一个字符串 python 的输出。

Append 0 to a string python

上面的 Python 代码我们可以用来在 Python 中把 0 追加到一个字符串。

阅读: Python 生成随机数和字符串

给字符串添加字符 python

现在，我们将看到如何将字符添加到字符串 python 中。

• 为了将一个字符添加到一个字符串中我们将在一个字符串的索引处插入该字符，它将创建一个包含该字符的新字符串。
• 为了插入一个字符，我们将使用 slicinga _ str[:1]+" n "+a _ str[1:]，并且使用 "+" 操作符来插入想要的字符。

举例:

a_str = "Hello"
a_str = a_str[:1] + "n" + a_str[1:]
print(a_str)

你可以参考下面的截图来看看将字符追加到字符串 python 的输出

Append character to a string python

这就是如何在 Python 中将字符追加到字符串中。

阅读:如何在 Python 中把字符串转换成日期时间

Python 追加到循环中字符串的开头

在这里，我们将看到 Python 在一个循环中附加到一个字符串的开头

在这个例子中，我们将使用 for 循环将追加到字符串的开头，并且使用了 "+" 操作符。

举例:

endstr = "People"
my_list = ['Hello', 'to', 'all']
for words in my_list:
  endstr = endstr + words
print("The string is: " + endstr)

你可以参考下面的截图来看看 python 添加到循环中的字符串的输出。

Python append to the beginning of a string in a loop

上面的代码，我们可以用来在 Python 的循环中把追加到一个字符串的开头。

阅读:如何将 Python 字符串转换成字节数组。

给字符串添加字母 python

在这里，我们将看到如何添加字母到一个字符串 python 。

为了给字符串 python 添加字母，我们将使用 f"{str1}{l2}" ，为了得到输出，我们将 print(res)。

举例:

str1 = "Python"
l2 = "G"
res = f"{str1}{l2}"
print(res)

你可以参考下面的截图来看看添加字母到一个字符串 python 的输出

Add letter to a string python

这是 python 代码，用于在 Python 中给字符串添加字母。

阅读:如何在 python 中连接字符串

给字符串 python 添加变量

让我们看看如何给一个字符串 python 添加变量。

在这个例子中，我们将使用 "+" 操作符向字符串中添加一个变量。

举例:

var = "Guides"
print("Python " + var + " for learning")

你可以参考下面的截图来查看将变量添加到字符串 python 的输出

Add variable to a string python

这就是如何在 Python 中将变量添加到字符串中。

阅读:将 float 转换为 int Python

给字符串 python 添加 int

现在，我们将看到如何将 int 添加到一个字符串 python 。

首先，我们将初始化字符串和一个数字，通过使用类型转换，我们将在字符串中插入数字，然后得到我们将打印的输出。

举例:

t_str = "Python"
t_int = 8 
res = t_str + str(t_int) + t_str
print("After adding number is  : " + str(res))

你可以参考下面的截图来看看将 int 添加到一个字符串 python 的输出

Add int to a string python

这是如何在 Python 中给一个字符串加 int。

阅读: Python 字符串格式化示例

在 python 中追加到字符串末尾

在这里，我们将看到如何在 python 中将添加到字符串的末尾

在这个例子中，我们将使用 "+" 操作符，为了得到输出，我们将打印(string3) 。

举例:

string1 = "Hello Wo"
string2 = "rld"
string3 = string1 + string2
print(string3)

你可以参考下面的截图来看看在 python 中把附加到字符串末尾的输出。

Append to the end of a string in python

上面的代码我们可以用来在 python 中将追加到一个字符串的末尾。

阅读: Python 程序反转一个字符串

如何在 python 中向字符串追加新行

让我们看看如何在 python 中将一个新行追加到一个字符串中

在本例中，为了向字符串追加新行，我们使用 "\n" 指定了换行符，也称为转义符。因此，字符串“to python”打印在下一行。

举例:

my_string = "Welcome\n to python."
print(my_string)

你可以参考下面的截图来看看如何在 python 中给一个字符串追加一个新行的输出。

How to append a new line to a string in python

上面的代码我们可以用来在 python 中将一个新行追加到一个字符串中。

阅读:如何在 Python 中把 string 转换成 float

如何在 python 中给字符串追加反斜杠

现在，我们将看到如何在 python 中将反斜杠附加到字符串上

在这个例子中，为了在 python 中将反斜杠追加到字符串中，我们使用了语法 "\" 来表示字符串中的单个反斜杠。

举例:

my_str1 = "Hello"
my_str2 = "\\"
res = my_str1 + my_str2
print(res)

你可以参考下面的截图来看看如何在 python 中将反斜杠附加到字符串的输出。

How to append backslash to a string in python

上面的代码我们可以用来在 python 中给一个字符串追加反斜杠。

阅读:添加字符串到列表 Python

如何在 python 中追加空字符串

让我们看看如何在 python 中追加空字符串。

为了在 python 中追加到一个空字符串，我们必须使用 "+" 操作符来追加到一个空字符串中。

举例:

str = ""
res = str + "Hello World"
print(res)

你可以参考下面的截图来看看如何在 python 中追加到一个空字符串的输出。

How to append to an empty string in python

上面的代码我们可以用来将追加到 python 中的一个空字符串。

读取 Python 字符串以列出

如何在 python 中给字符串添加双引号

在这里，我们将看到如何在 python 中将双引号附加到字符串上。

为了在 python 中给字符串添加双引号，我们必须将字符串放在单引号中。

举例:

double_quotes = '"Python"'
print(double_quotes)

你可以参考下面的截图来看看如何在 python 中给字符串添加双引号的输出。

How to append double quotes to a string in python

上面的代码我们可以用来在 python 中给一个字符串添加双引号。

如何在 python 中追加字符串

在 python 中，追加一个字符串在 python 中，我们将使用 " + " 操作符，它将把变量追加到现有的字符串中。

举例:

name = 'Misheil'
salary = 10000
print('My name is ' + name + 'and my salary is around' + str(salary))

在编写了上面的 python 代码(如何在 Python 中追加到字符串)之后，您将打印这些代码，然后输出将出现“我的名字是 Misheil，我的工资大约是 10000”。在这里， " + " 操作符被用来追加变量。另外，你可以参考下面的截图在 python 中添加一个字符串。

How to append to a string in python

另请参阅:

• 如何在 Python 中处理 indexerror:字符串索引超出范围
• 如何在 Python 中把列表转换成字符串
• Python 字符串函数
• Python 排序 NumPy 数组
• Python 统计文件中的字数
• Python 将二进制转换为十进制+ 15 示例

在这个 Python 教程中，我们已经学习了如何将追加到一个字符串 python 。此外，我们还讨论了以下主题:

• 追加到字符串 python
• 前置到字符串 python
• 插入到字符串 python 中
• 将 0 追加到字符串 python
• 将字符追加到字符串 python
• Python 追加到循环中字符串的开头
• 向字符串 python 添加字母
• 向字符串 python 添加变量
• 向字符串 python 添加 int
• 在 python 中追加到字符串的末尾
• 如何在 python 中向字符串追加新行
• 如何在 python 中给字符串追加反斜杠
• 如何在 python 中向空字符串追加内容
• 如何在 python 中将双引号追加到字符串中
• 如何在 python 中追加字符串

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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Python 中的阿姆斯特朗数

原文：https://pythonguides.com/armstrong-number-in-python/

写一个 Python 程序来检查它是否是一个阿姆斯特朗数，我们还将讨论下面的主题。

• 阿姆斯特朗在 python 中的数字是多少
• Python 中使用 for 循环的阿姆斯特朗数
• 如何在 Python 中使用 while 循环检查是否是阿姆斯特朗数
• Python 中使用递归的阿姆斯特朗数
• Python 中使用 if else 的阿姆斯特朗数
• 如何在 Python 中显示给定范围内的阿姆斯特朗数
• 不使用字符串函数的 Python 中的阿姆斯特朗数
• Python 中的阿姆斯特朗数在 1 到 1000 之间
• Python 中使用 def 函数的阿姆斯特朗数
• 使用列表理解的 Python 中的阿姆斯特朗数
• Python 中的 4 位阿姆斯特朗数
• 使用 lambda 的 Python 中的阿姆斯特朗数

目录

• python 中的阿姆斯特朗数
• 在 Python 中使用 for 循环的阿姆斯特朗数
• 在 Python 中使用 while 循环的阿姆斯特朗数
• 阿姆斯特朗数在 Python 中使用递归
• Python 中使用 if else 的阿姆斯特朗数
• 给定范围内 Python 中的阿姆斯特朗数
• 不使用字符串函数的 Python 中的阿姆斯特朗数
• Python 中的阿姆斯特朗数在 1 到 1000 之间
• 用 Python 中的阿姆斯特朗数定义函数
• 阿姆斯特朗数在 Python 中使用列表理解
• Python 中的 4 位阿姆斯特朗数
• 阿姆斯特朗数在 Python 中使用λ

python 中的阿姆斯特朗数

• 阿姆斯特朗数的数字的立方之和。例如，阿姆斯特朗的数字是 0、1、153、370、371 和 407。
• 在 Python 中，阿姆斯特朗数是一个所有数字相加的乘积等于给定数的数。例如，对于给定的整数，1^3 + 5^3 + 3^3 等于 153。
• 为了找到一个 3 位数的阿姆斯壮数，我们必须首先从该数中提取每个数字，乘以三次以确定其立方，然后将所有这些立方相加。
• 我们现在将总和与提供的数字进行比较。如果一个数的立方之和等于实际数，我们称这个数为阿姆斯特朗数；否则，就不是。

示例:

让我们试着用数学的方法来理解它

370 = (3*3*3)+(7*7*7)+(0*0*0)  
where:  
(0*0*0)=0  
(7*7*7)=343
(3*3*3)=27  
So:  
0+343+27=370 

示例:

new_num = int(input("Enter a number: "))

i = 0

result = new_num

while result > 0:

   new_digit = result % 10

   i += new_digit ** 3

   result //= 10

if new_num == i:

   print(new_num," It is an Armstrong number")

else:

   print(new_num," It is not an Armstrong number") 

在下面给定的代码中，我们首先将 sum 的初始值设置为 0。我们可以使用 % 运算符逐个找出数字的位数。原始数的最后一位是通过将该数的余数除以 10 得到的。在这之后，我们使用指数运算符来计算数字的立方。

最后，我们可以说，如果一个数的总数与原来的数相同，那么这个数就是阿姆斯特朗数。而如果总数不等于原始数，则该数不是阿姆斯特朗数。

以下是给定代码的屏幕截图

Armstrong number in python

这就是我们如何在 Python 中找到阿姆斯特朗数。

阅读: Python 字典方法

在 Python 中使用 for 循环的阿姆斯特朗数

• 让我们以一个数字为例，更好地理解阿姆斯特朗的数字。设 n 为所选值。确定数字的位数。数字中的每个数字都被取 n 次方。
• 所有这些加在一起，如果所有这些数的总和等于这个数本身，那么这个数 n 就是阿姆斯特朗数。如果不是，那么 n 就不是阿姆斯特朗数。
• 在这个例子中，我们将使用 for 循环的概念，这个程序允许用户输入正整数。

举例:

new_number = int(input("Enter the Value:"))
new_val = len(str(new_number ))
m = new_number ;
total = 0
result=str(new_number )
for z in result:
    new_digit =m%10
    total += new_digit **new_val
    m = m//10
if(total==new_number ):
    print("",new_number ," It is an Armstrong number")
else:
    print("",new_number ,"It is not an Armstrong number")

在上面的代码中，我们首先将 sum 的初始值设置为 0。我们可以用%运算符逐个找出数字的位数。原始数的最后一位是通过将该数的余数除以 10 得到的。在这之后，我们使用指数运算符来计算数字的立方。

最后，我们可以说，如果一个数的总数与原来的数相同，那么这个数就是阿姆斯特朗数。而如果总数不等于原始数，则该数不是阿姆斯特朗数。

下面是下面给出的代码的截图。

Armstrong number in Python using for loop

在这个例子中，我们已经理解了如何使用 for 循环来检查是否是 Armstrong。

阅读:如何在 Python 中创建列表

在 Python 中使用 while 循环的阿姆斯特朗数

• 在这个例子中，我们将讨论使用 while 循环来检查 Armstrong 数字的 python 程序。
• 在 Python 中，阿姆斯特朗数是一个所有数字相加的乘积等于给定数的数。
• 在这个例子中，我们将获取一个数字，然后初始化一个变量来存储总和并将值赋给 0。接下来，我们将找到给定数字中的位数，并将数字中的每个数字乘以位数，然后将其添加到 sum 变量中。

举例:

new_num = int(input("Enter a number: "))

i = 0

result = new_num

while result > 0:

   new_digit = result % 10

   i += new_digit ** 3

   result //= 10

if new_num == i:

   print(new_num," It is an Armstrong number")

else:

   print(new_num," It is not an Armstrong number") 

你可以参考下面的截图

Armstrong number in Python using while loop

这就是我们如何通过使用 while 循环在 Python 中创建 Armstrong 数。

阅读: Python 命名约定

阿姆斯特朗数在 Python 中使用递归

• 递归是用另一个项目来定义一个项目的过程。简单来说就是一个函数直接或间接调用自己的过程。
• 在这个例子中，我们将使用 if-else 条件的概念，这个程序允许用户输入正整数。

举例:

total_num=0
def check_ArmstrongNumber(m):
    global total_num
    if (m!=0):
        total_num+=pow(m%10,3)
        check_ArmstrongNumber(m//10)
    return total_num
m=int(input("Enter the value:"))
if (check_ArmstrongNumber(m) == m  ):
    print("This is an Armstrong Number.")
else:
    print("This is not an Armstrong Number.")

下面是以下给定代码的实现

Armstrong number in Python using recursion

正如你在截图中看到的，我们已经通过使用递归方法检查了它是否是阿姆斯特朗。

阅读:删除 python 中的 Unicode 字符

Python 中使用 if else 的阿姆斯特朗数

• 当条件为真时，if-else 语句的 else 块和 if 语句都被执行。
• 在本例中，我们将定义一个变量“new_num ”,并指定整数，同时设置条件 if add_sum == new_num，如果相等，则为 Armstrong number，否则将返回非 Armstrong number。

举例:

new_num = 370
i = new_num
add_sum = 0
while i != 0:
    n = i % 10
    add_sum += n*n*n
    i = i//10
if add_sum == new_num:
    print('This is a Armstrong Number')
else:
    print('This is not an Armstrong Number')

下面是以下给定代码的执行过程

Armstrong number in Python using if else

这就是我们如何使用 if-else 条件在 Python 中创建阿姆斯特朗数。

阅读:Python 中的注释行

给定范围内 Python 中的阿姆斯特朗数

• 这里我们将讨论如何在 Python 中设置区间范围来获取阿姆斯特朗数。
• 为了找到一个 3 位数的阿姆斯壮数，我们必须首先从该数中提取每个数字，乘以三次以确定其立方，然后将所有这些立方相加。

举例:

new_lower_val = int(input("Enter the lower value: "))  
new_upper_val = int(input("Enter the upper value: "))  

for i in range(new_lower_val,new_upper_val + 1):  
   total = 0  
   n = i   
   while n > 0:  
       digit = n % 10  
       total += digit ** 3  
       n //= 10  
       if i == total:  
            print(i)

在下面给出的代码中，我们使用了 input 函数和 for 循环方法从变量 lower 到 upper 进行迭代。在迭代中，lower 的数目增加 1，并检查它是否是阿姆斯特朗数。

下面是以下给定代码的实现

Armstrong number in Python for a given range

在这个例子中，我们已经了解了如何在给定的区间或范围内检查阿姆斯特朗数。

阅读:在 Python 中检查列表是否为空

不使用字符串函数的 Python 中的阿姆斯特朗数

• 在这一节中，我们将讨论如何在不使用字符串函数的情况下用 Python 创建阿姆斯特朗数。
• 如果我有一个 3 位数，我将每个数字增加到 3 的幂，然后相加得到这个数。如果得到的数等于原始数，我们称之为阿姆斯特朗数。
• 阿姆斯特朗数的特殊之处在于，它们可以是任何数系基数的一部分。例如，十进制中的数字 153 是阿姆斯特朗数。

举例:

new_number=int(input("Enter any value: "))
val1=list(map(int,str(new_number)))
val2=list(map(lambda y:y**3,val1))
if(sum(val2)==new_number):
    print("It is an armstrong number ")
else:
    print("It is not an arsmtrong number ")

在下面的代码中，我们首先使用输入函数，并将其包含在变量“new_number”中。使用 map 函数提取数字的每个数字，然后将其转换为字符串并存储在列表中。

它将检查条件，如果数字的立方的总和等于输入的数字，该数字是阿姆斯特朗数，否则它将返回它不是阿姆斯特朗数。

下面是下面给出的代码的截图。

Armstrong number in Python without using string function

这就是我们如何在不使用 string 函数的情况下检查数字是否为 Armstrong。

阅读: Python 方块一号

Python 中的阿姆斯特朗数在 1 到 1000 之间

• 这里我们将讨论在 Python 中寻找 1 到 1000 之间的阿姆斯特朗数。
• 为了找到一个 3 位数的阿姆斯壮数，我们必须首先从该数中提取每个数字，乘以三次以确定其立方，然后将所有这些立方相加。
• 在本例中，我们使用了 input 函数和 for 循环方法从变量 lower 到 upper 进行迭代。在迭代中，lower 的数目增加 1，并检查它是否是阿姆斯特朗数。
• 我们将下限值设置为 1，上限设置为 1000。

new_lower_val = int(input("Enter the lower value: "))  
new_upper_val = int(input("Enter the upper value: "))  

for i in range(new_lower_val,new_upper_val + 1):  
   total = 0  
   n = i   
   while n > 0:  
       digit = n % 10  
       total += digit ** 3  
       n //= 10  
       if i == total:  
            print("These numbers are armstrong:",i)

下面是以下给定代码的实现

Armstrong number in Python between 1 to 1000

正如你在截图中看到的，我们显示了 1 到 1000 之间的阿姆斯特朗数。

阅读: Python 将元组转换为列表

用 Python 中的阿姆斯特朗数定义函数

Python 中的 def 关键字用于定义函数；它以用户提供的函数名为前缀来构造用户定义的函数。

举例:

def total(new_number):
    if new_number == 0:
        return new_number
    else:
        return pow((new_number%10),result) + total(new_number//10)  

new_number = int(input("Enter the value:"))

result = len(str(new_number))

new_val = total(new_number) 

if new_val==new_number:
    print('This is an Armstrong number')
else:
    print('This is not an Armstrong number')

在下面给出的代码中，我们首先声明一个接受整数参数的 total() 函数—new _ number,它将每个数字的值乘以订单值，以计算数字的总和。
输入数字的位数就是订单值。变量 order 将用于保存该值。然后再次调用该函数，如果总和与输入值匹配，则返回一个 Armstrong 数。

你可以参考下面的截图。

Armstrong number in Python using def function

这就是我们如何通过使用 def 函数来声明一个阿姆斯特朗数。

阅读:获取当前目录 Python

阿姆斯特朗数在 Python 中使用列表理解

• 为了迭代 Python 列表中的每个元素，对携带表达式的括号进行理解，然后对每个元素运行该表达式。
• 在这个例子中，我们将使用列表理解方法来检查它是否是阿姆斯特朗数。

举例:

new_number=int(input("Enter any value: "))
val1=list(map(int,str(new_number)))
val2=list(map(lambda y:y**3,val1))
if(sum(val2)==new_number):
    print("It is an armstrong number ")
else:
    print("It is not an arsmtrong number ")

在下面给出的代码中，我们首先使用了输入函数，并将其存储在一个变量中。使用 map 函数提取数字的每一位，然后将它转换成一个字符串并放入一个列表中，第二个 map 函数将每个数字立方并存储在另一个列表中。

如果数字的立方之和等于原始数，它将检查该条件，该数是阿姆斯特朗数，否则它将返回它不是阿姆斯特朗数。

下面是以下代码的截图

Armstrong number in Python using list comprehension

在这个例子中，我们用列表理解的方法显示了阿姆斯特朗数。

阅读:在 Python 中创建一个空数组

Python 中的 4 位阿姆斯特朗数

• 在所有数字相加之前，每个数字都必须单独提高到 4 的幂。如果总和等于初始值，就说它是阿姆斯特朗数；否则，就不是。1634、8208 和 9474 是几个 4 位阿姆斯特朗数字的例子。
• 在 Python 中，需要两个参数来确定两个数是否是阿姆斯特朗数。位数将是第一个参数，各个位数的 n 次方之和将是第二个参数。

举例:

num = 8208
new_word = len(str(num))
new_val = num
total = 0
while new_val!= 0:
    i = new_val % 10
    total += i**new_word
    new_val = new_val//10
if total == num:
    print('This is an Armstrong Number')
else:
    print('This is not a Armstrong Number')

你可以参考下面的截图

4-digit Armstrong number in Python

这就是我们如何在 Python 中检查它是否是一个 4 位阿姆斯特朗数。

阅读:python 中的无效语法

阿姆斯特朗数在 Python 中使用λ

• 没有名字的 Python 函数称为 lambda 函数，也称为匿名函数。def 关键字通常在声明或定义函数时与函数名一起使用。
• 然而，在定义 lambda 函数时，我们首先使用 lambda 关键字(因此称为 lambda 函数)。

举例:

new_number=int(input("Enter any value: "))
val1=list(map(int,str(new_number)))
val2=list(map(lambda y:y**3,val1))
if(sum(val2)==new_number):
    print("It is an armstrong number ")
else:
    print("It is not an arsmtrong number ")

下面是以下给定代码的实现

Armstrong number in Python using lambda

另外，看看更多的 Python 教程。

• Python 中的乘法与例题
• Python 中在数字前加零
• 如何在 Python 中反转一个数字
• 偶数或奇数的 Python 程序
• 在 Python 中创建一个元组
• Python 中的复数
• Python 关键字与示例

在这篇文章中，我们讨论了是否可以检查它是否是一个阿姆斯特朗数，我们已经涵盖了以下主题。

• Python 中使用 for 循环的阿姆斯特朗数
• Python 中使用 while 循环的阿姆斯特朗数
• Python 中使用递归的阿姆斯特朗数
• Python 中使用 if else 的阿姆斯特朗数
• 给定范围的 Python 中的阿姆斯特朗数
• 不使用字符串函数的 Python 中的阿姆斯特朗数
• Python 中的阿姆斯特朗数在 1 到 1000 之间
• Python 中使用 def 函数的阿姆斯特朗数
• 使用列表理解的 Python 中的阿姆斯特朗数
• Python 中的 4 位阿姆斯特朗数
• 使用 lambda 的 Python 中的阿姆斯特朗数

Arvind

Arvind 目前是 TSInfo Technologies 的高级 Python 开发人员。他精通 Python 库，如 NumPy 和 Tensorflow。

如何在 Turtle Python 中附加图像

原文：https://pythonguides.com/attach-image-to-turtle-python/

在这个 Python 教程中，我们将通过几个例子学习如何在 乌龟 Python 中附加一个图像，我们也将涉及这些主题:

• 如何保存乌龟图像 python
• 如何附加图像龟 python
• 添加背景图片龟蟒
• 如何在 python turtle 中导入图像
• Python Turtle 更改显示的背景图像

目录

• 如何保存龟图像 python
• 如何附加图像龟 python
• 添加背景图片龟蟒
• 如何在 python turtle 中导入图像
• 蟒蛇龟改变显示的背景图像

如何保存龟图像 python

为了拯救海龟形象，我们必须记住两件重要的事情:

• python 文件和图像文件应该在同一个文件夹里。
• 图像文件只能是【gif】格式。
• 如果图像不是以“gif”的形式，那么我们必须通过使用画图并以 gif 格式保存文件来改变它。

你可能喜欢阅读使用 Python 的机器学习和 Python Pygame 教程

如何附加图像龟 python

让我们看看如何在 turtle python 中附加一张图片。

• 首先，我们将导入 turtle 模块。turtle()方法用于制作对象。
• 我们将使用 "wn = turtle 创建一个屏幕对象。屏幕()"。
• addshape() 函数用于在海龟屏幕上添加一个海龟形状。
• 要在海龟屏幕上保存图像，它应该是“gif”格式。

举例:

import turtle
tr = turtle.Turtle()
wn = turtle.Screen()
wn.addshape('python2.gif')
tr.shape('python2.gif')
wn.mainloop()

在这个输出中，我们可以看到新窗口出现了，并且图像被附加到 python turtle 屏幕上。

How to attach image turtle python

阅读蟒龟圈

添加背景图片龟蟒

让我们看看如何在 Python turtle 中添加背景图片。

• 首先，我们将导入 turtle 模块。turtle()方法用于制作对象。
• 我们将使用 "wn = turtle 创建一个屏幕对象。屏幕()"。
• bgpic() 函数用于设置背景图像，它只需要一个参数。
• 要在海龟屏幕上保存图像，它应该是“gif”格式。

举例:

import turtle
tr = turtle.Turtle()
wn = turtle.Screen()
wn.bgpic("python1.gif")
wn.mainloop()

在这个输出中，我们可以看到新窗口出现了，背景图像设置在 python turtle 屏幕上。

Add Background image turtle python

如何在 python turtle 中导入图像

让我们看看如何在 python turtle 中导入图像。

• 首先，我们将导入 turtle 模块。龟()法是用来做物件的。
• 我们将使用 "wn = turtle 创建一个屏幕对象。屏幕()"。
• 设置(宽度=600，高度=600) 用于设置主窗口的大小和位置。
• bgpic() 函数用于设置背景图像，它只需要一个参数。
• addshape() 函数用于向海龟屏幕添加图像。
• 要在海龟屏幕上保存图像，它应该是“gif”格式。

举例:

import turtle
tr = turtle.Turtle()
wn = turtle.Screen()
wn.setup(width=600,height=600)
wn.bgpic("python1.gif")
wn.addshape('python2.gif')
tr.shape('python2.gif')
wn.mainloop()

在这个输出中，我们可以看到新窗口出现了，并且我们可以看到带有当前图像的背景图像。

How to import an image in python turtle

蟒蛇龟改变显示的背景图像

让我们看看如何在 Python turtle 中改变显示的背景图像。

• 首先，我们将导入海龟模块，然后我们将导入时间。
• 我们将使用 "wn = turtle 创建一个屏幕对象。屏幕()"。
• 设置(宽度=600，高度=600) 用于设置主窗口的大小和位置。
• bgpic() 函数用于设置背景图像，它只需要一个参数。
• 这里用 update() 的方法来改变背景图像，然后图像会在 2 秒后发生变化。
• 现在，我们可以在海龟屏幕上看到更新后的图像。要在海龟屏幕上保存图像，它应该是“gif”格式。

举例:

import turtle
import time
tr = turtle.Turtle()
wn = turtle.Screen()
wn.setup(width=500,height=500)
wn.bgpic('python3.gif')
wn.update()
time.sleep(2)
wn.bgpic('python4.gif')
wn.mainloop()

在这个输出中，我们可以看到新窗口出现，第一个背景图像可见。

Python Turtle change displayed background image

2 秒钟后，我们将能够在海龟屏幕上看到更新的背景图像。你可以参考下面的截图。

Python Turtle change displayed background image

你喜欢下面的 Python 海龟教程:

• 巨蟒龟命令
• 如何用 Turtle 创建 Python 中的贪吃蛇游戏
• 使用蟒蛇龟绘制彩色填充形状
• 如何使用 Turtle 在 python 中绘制形状
• Python 将图像保存到文件
• 如何使用 Python Tkinter 创建日期时间选择器

在本教程中，我们学习了如何在 Python 中使用 turtle 附加图像，我们也讨论了以下主题:

• 如何保存乌龟图像 python
• 如何附加图像龟 python
• 添加背景图片龟蟒
• 如何在 python turtle 中导入图像
• Python Turtle 更改显示的背景图像

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“matrix_transpose”

原文：https://pythonguides.com/attributeerror-module-tensorflow-has-no-attribute-matrix_transpose/

知道怎么解决没有属性' matrix_transpose' 的 attributeerror 模块' tensorflow '吗？我们来讨论一下如何在 TensorFlow 中使用 matrix_transpose()函数。我们还将讨论以下主题:

• Attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“matrix_transpose”
• Attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“Range”
• Attributeerror:“模块”对象没有属性“decode_raw”

目录

• 属性错误:模块“tensorflow”没有属性“matrix _ transpose”
• 属性错误:模块“tensorflow”没有属性“Range”
• 属性错误:“模块”对象没有属性“decode _ raw”

属性错误:模块“tensorflow”没有属性“matrix _ transpose”

• 本节我们将讨论如何解决 attributeerror 模块' tensorflow '没有属性' matrix_transpose '。
• 这种方法是用来转置输入张量的，通过将行交换成列或者将列交换成行，可以找到矩阵的转置。在所提供矩阵的上标中，字母“T”表示矩阵的转置。例如，如果“B”是给定的矩阵，那么 B '或 BT 表示矩阵的转置。

示例:

import tensorflow as tf
# Creation of input tensor
population_of_USA= tf.constant([[6782, 4623, 9654, 9356],
				           [15672, 45621, 99452, 47892]])
result = tf.matrix_transpose(population_of_USA)
print("transpose of matrix",result)

下面是以下代码的截图

attributeerror module tensorflow has no attribute matrix_transpose

以下是此错误的解决方案

原因:这个错误背后的原因是 TensorFlow 最新版本中没有 matrix_transpose。

现在我们要使用 transpose()函数的最新版本，也就是 tf.transpose()。

语法:

下面是 Python TensorFlow 中 tf.transpose()函数的语法

tf.transpose(
             a, 
             perm=None, 
             conjugate=False, 
             name='transpose'
            )

• 它由几个参数组成
  • a :该参数定义了输入张量。
  • perm :默认取 none 值，指定张量维度的排列。
  • conjugate :可选 bool 将其设置为 True 的数学等价物是 TF . math . conj(TF . transpose(input))。
  • 名称:该参数定义了操作的名称，默认取‘转置’值。

举例:

import tensorflow as tf
# Creation of input tensor
population_of_USA= tf.constant([[6782, 4623, 9654, 9356],
				           [15672, 45621, 99452, 47892]])
result = tf.transpose(population_of_USA)
print("transpose of matrix",result)

在下面给出的代码中，我们首先使用 tf.constant()函数创建了一个输入张量“population_of_USA ”,并在该函数中，将整数值作为参数进行赋值。

接下来，我们使用 tf.transpose()函数并将输入张量指定为参数，它会将所有列元素转置为行元素。

下面是以下给定代码的实现

Solution of attributeerror module tensorflow has no attribute matrix_transpose

这就是我们如何解决 attributeerror 模块 TensorFlow 没有属性 matrix_transpose

属性错误:模块“tensorflow”没有属性“Range”

• 这里我们将讨论如何解决 attributeerror 模块‘tensor flow’没有属性‘Range’。
• TensorFlow range 函数提供开始、停止、步进和 dtype，range()创建一个新的 tf。用给定范围内的值填充的 Tensor1D。简单来说，我们可以说它将创建一个数字序列。

语法:

让我们看一下语法并理解 range()函数的工作原理

tf.range
        (
          start, 
          limit, 
          delta=1,
          dtype=None,
          name='range'
         )

• 它由几个参数组成
  • 开始:0 维张量(标量)。用作范围限制，如果限制为无，则第一个条目默认为 0。否则，充当范围限制。
  • 极限 : 0 维张量(标量)。最高可能序列，排他的。如果不存在，则默认为 start 值，而范围内的第一个条目默认为 0。
  • delta :默认取 1 值，指定增量开始的数字。
  • dtype :默认情况下，取 none 值，指定输入张量的数据类型。

举例:

import tensorflow as tf
start = 4
limit = 20
delta = 5
result=tf.Range(start, limit, delta)
print(result)

下面是以下给定代码的执行过程

attributeerror module tensorflow has no attribute Range

以下是此错误的解决方案

import tensorflow as tf
start = 4
limit = 20
delta = 5
result=tf.range(start, limit, delta)
print(result)

在上面的代码中，我们设置了 start、limit 和 delta 的范围值。接下来，我们使用 tf.range()函数并将所有参数分配给它。一旦你执行这段代码，它将返回一个给定范围的张量。

你可以参考下面的截图

Solution of attributeerror module tensorflow has no attribute Range

正如您在截图中看到的，我们已经解决了 attributeerror 模块 tensorflow 没有属性“Range”。

属性错误:“模块”对象没有属性“decode _ raw”

• 让我们讨论一下如何解决 attributeerror 'module '对象没有属性' decode_raw '。
• 在 Python TensorFlow 中，decode_raw()用于将原始字节字符串转换为张量。

语法:

tf.io.decode_raw(
    input_bytes, out_type, little_endian=True, fixed_length=None, name=None
)

• 它由几个参数组成
  • input_bytes :输入张量的每个元素都被转换成一个字节数组。
  • out_type :输出的数据类型。Half、float、double、int32、uint16、int8、int16、int8 和 int64 都是可接受的类型。
  • little _ endian:input _ bytes 数据是否为 little-endian 格式。如有必要，数据将被转换成主机字节顺序。
  • fixed_length :默认取 none 值，如果取 none 值，则转换每个元素的初始定长字节。数据将被修剪或零填充到所需的长度。

举例:

import tensorflow as tf

result= tf.decode_raw(tf.constant([["78"],["67"]]), tf.uint8, fixed_length=4)
print(result)

下面是以下代码的截图

attributeerror module object has no attribute decode_raw

以下是错误的解决方案

import tensorflow as tf

result= tf.io.decode_raw(tf.constant([["78"],["67"]]), tf.uint8, fixed_length=4)
print(result)

下面是以下代码的截图

Solution of Attributeerror module object has no attribute decode_raw

这就是我们解决 attributeerror 模块对象没有属性“decode_raw”的方法

在本文中，我们讨论了如何解决没有属性“matrix_transpose”的 attributeerror 模块“tensorflow”。我们来讨论一下如何在 TensorFlow 中使用 matrix_transpose()函数。我们还讨论了以下主题:

• attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“matrix_transpose”
• attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“Range”
• Attributeerror:“模块”对象没有属性“decode_raw”

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Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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Attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“scalar_summary”

原文：https://pythonguides.com/attributeerror-module-tensorflow-has-no-attribute-scalar_summary/

在本文中，我们将讨论如何解决没有属性“scaler _ summmary”的 attributeerror 模块“tensorflow”。让我们讨论一下如何在 TensorFlow 中使用 scalar_summary()函数。我们还将讨论以下主题:

• Attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“scalar_summary”
• Attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“scaler”
• Attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“nest”
• Attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“Confusion_matrix”

目录

• 属性错误:模块“tensorflow”没有属性“scalar _ summary”
• 属性错误:模块“tensorflow”没有属性“scaler”
• 属性错误:模块“tensorflow”没有属性“nest”
• 属性错误:模块“tensorflow”没有属性“混淆 _ 矩阵”

属性错误:模块“tensorflow”没有属性“scalar _ summary”

• 在本节中，我们将讨论如何解决 attributeerror 模块“tensorflow”没有属性“scalar_summary”。
• 该名称以任何活动名称范围为前缀，将成为用于 TensorBoard 的摘要标签。

举例:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
tf.compat.v1.reset_default_graph()   

new_scalar_value = tf.compat.v1.get_variable('x_scalar' , shape=[], initializer=tf.compat.v1.truncated_normal_initializer(mean=0, stddev=1))

new_summary_scalar = tf.scalar_summary(name='scaler_value_first', tensor=new_scalar_value )

new_initializer = tf.global_variables_initializer()

with tf.compat.v1.Session() as val:

    writer = tf.summary.FileWriter('./graphs', val.graph)
    for step in range(50):

        val.run(new_initializer)

        summary = val.run(new_summary_scalar)
        writer.add_summary(summary, step)
    print('Done with the new_scalar summary')

在下面给出的代码中，我们导入了别名为“tf”的 tensorflow 库，然后使用了 tf.compat.v1.get_variable()函数，如果不存在，该函数 tf.get variable()会生成一个具有所请求的形状和初始值的变量，如果不存在，则返回具有所请求的形状和初始值的变量。

下面是以下给定代码的实现

attributeerror module tensorflow has no attribute scalar_summary

以下是此错误的解决方案

原因:此错误的原因是 tf.scalar_summary()函数在 Tensorflow 任何版本中都不可用。现在，在这种情况下，我们使用TF . s summary . scalar()函数。

语法:

tf.summary.scalar(
                  name, 
                  data, 
                  step=None,
                  description=None
                 )

• 它由几个参数组成
  • 名称:本次总结的标题。此名称加上任何当前名称范围将成为 TensorBoard 的摘要标签。
  • 数据:可以转换成 float32 张量的实数标量。
  • step :明确本总结的 int64 和单调步长值。默认情况下，它不接受任何值。
  • 描述:默认情况下，它采用 none 值，这是对此摘要的详细描述。

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
tf.compat.v1.reset_default_graph()   

new_scalar_value = tf.compat.v1.get_variable('x_scalar' , shape=[], initializer=tf.compat.v1.truncated_normal_initializer(mean=0, stddev=1))

new_summary_scalar =tf.summary.scalar(name='scaler_value_first', tensor=new_scalar_value )

new_initializer = tf.global_variables_initializer()

with tf.compat.v1.Session() as val:

    writer = tf.summary.FileWriter('./graphs', val.graph)
    for step in range(50):

        val.run(new_initializer)

        summary = val.run(new_summary_scalar)
        writer.add_summary(summary, step)
    print('Done with the new_scalar summary')

在这个例子中，我们使用了 tf.summary.scalar() 函数，在这个函数中，我们指定了 summary 和 tensor 的名称。接下来，我们将在会话中创建 writer。最后，给作者加上总结。

你可以参考下面的截图

Solution of attributeerror module tensorflow has no attribute scalar_summary

这是如何解决 attributeerror 模块 tensorflow 没有属性 scalar_summary。

读取属性错误:模块“tensorflow”没有属性“mul”

属性错误:模块“tensorflow”没有属性“scaler”

• 这里我们将讨论如何解决 attributeerror 模块' tensorflow '没有属性会话。
• 标量类型的张量平均值由标量()函数产生。scaler 也称为秩 0 张量，是一个零维数组。使用标量()函数，产生一个标量。

举例:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
tf.compat.v1.reset_default_graph()   

new_scalar_value = tf.compat.v1.get_variable('x_scalar' , shape=[], initializer=tf.compat.v1.truncated_normal_initializer(mean=0, stddev=1))

new_summary_scalar =tf.scalar.summary(name='scaler_value_first', tensor=new_scalar_value )

new_initializer = tf.global_variables_initializer()

with tf.compat.v1.Session() as val:

    writer = tf.summary.FileWriter('./graphs', val.graph)
    for step in range(50):

        val.run(new_initializer)

        summary = val.run(new_summary_scalar)
        writer.add_summary(summary, step)
    print('Done with the new_scalar summary')

下面是以下代码的截图

attributeerror module tensorflow has no attribute scaler

此错误的解决方案

在本例中，我们将使用 tf.math.scalar_mul()函数。

语法:

tf.math.scalar_mul(
                   scalar,
                   x,
                   name=None
                 )

• 它由几个参数组成
  • 标量:该参数指定已知的形状。
  • x :定义要缩放的输入张量或索引切片。
  • name :默认情况下，取 none 值，指定操作的名称。

import tensorflow as tf 
new_tensor = tf.reshape(tf.range(20, dtype=tf.float32), [10, 2])
with tf.GradientTape() as w:
  w.watch(new_tensor)
  m = tf.gather(new_tensor, [2, 3]) 
  result = tf.math.scalar_mul(20.0, m)
  print(result)

在下面给定的代码中，我们使用了TF . shape()函数将给定的张量整形为想要的形状，使用TF . shape()函数。接下来，我们使用了 tf.math.scalar_mul() ，从而将一个标量乘以。

你可以参考下面的截图

Solution of attributeerror module tensorflow has no attribute scaler

正如你在截图中看到的，我们已经解决了 attributeerror 模块 tensorflow 没有属性 scaler。

读取模块“张量流”没有属性“日志”

属性错误:模块“tensorflow”没有属性“nest”

• 让我们讨论一下如何解决 attributeerror 模块‘tensor flow’没有属性‘nest’。
• 为了执行这个任务，我们将使用 tf。Nest() 函数和任何其他类型的值，通常是兼容类型之一，如 int、float、ndarray 或 TensorFlow 数据类型，如 Tensor、Variable。通常被称为结构的原子。

举例:

import tensorflow as tf
result= tf.Nest.is_nested("1234")
print(result)

下面是以下给定代码的实现

attributeerror module tensorflow has no attribute Nest

此错误的解决方案

原因:这个错误背后的原因是 tf。Nest() 函数在 Tensorflow 版本中不起作用，该函数在最新版本的 tensorflow 2.9 中进行了修改，即 tf.nest() 。

源代码:

import tensorflow as tf
result= tf.nest.is_nested("7564")
print(result)

你可以参考下面的截图

Solution of attributeerror module tensorflow has no attribute nest

这就是如何解决 attributeerror 模块 tensorflow 没有属性嵌套

读取模块“tensorflow”没有属性“truncated _ normal”

属性错误:模块“tensorflow”没有属性“混淆 _ 矩阵”

• 本节我们将讨论如何解决 attributerror 模块' tensorflow '没有属性' confusion_matrix '。
• 在 Python TensorFlow 中，混淆矩阵用于从预测和标签中找到混淆矩阵。
• 一个叫做混淆矩阵的表格被用来描述一个分类系统的表现。分类算法的输出被可视化并总结在混淆矩阵中。

语法:

让我们看一下语法并理解 tf.confusion_matrix()函数的工作原理

tf.math.confusion_matrix(
    labels,
    predictions,
    num_classes=None,
    weights=None,
    dtype=tf.dtypes.int32,
    name=None
)

• 它由几个参数组成
  • 标签:对于分类任务，使用真实标签的 1-D 张量。
  • 预测:该参数定义了给定分类的预测。
  • num_classes :该参数定义一个分类任务可以使用多少个标签。如果未指定该值，将使用标签数组和预测来确定。
  • weights :默认情况下，它不取任何值，它将检查形状是否与预测相匹配。
  • dtype :默认取 tf.dtypes.int32()，指定混淆矩阵的数据类型。

举例:

import tensorflow as tf

new_label_val = tf.constant([2,6,7],dtype = tf.int32)
new_predict_val = tf.constant([15,78,2],dtype = tf.int32)

# Evaluating confusion matrix
new_output = tf.Confusion_matrix(new_label_val,new_predict_val)

# Printing the result
print('Confusion_matrix: ',new_output)

下面是以下给定代码的实现

Attributeerror module tensorflow has no attribute Confusion_matrix

以下是此错误的解决方案

原因:此错误原因 TensorFlow 最新版本中没有此函数，此函数需要几个参数。

import tensorflow as tf

new_label_val = tf.constant([2,6,7],dtype = tf.int32)
new_predict_val = tf.constant([15,78,2],dtype = tf.int32)

# Evaluating confusion matrix
new_output = tf.confusion_matrix(new_label_val,new_predict_val)

# Printing the result
print('Confusion_matrix: ',new_output)

下面是以下代码的截图

正如你在截图中看到的，我们已经解决了属性错误:模块“tensorflow”没有属性“Confusion_matrix”

在本 Python 教程中，我们讨论了如何求解没有属性“scaler _ summmary”的 attributeerror 模块“tensorflow”。我们来讨论一下如何在 TensorFlow 中使用 scalar_summary() 函数。我们还讨论了以下主题:

• Attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“scalar_summary”
• Attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“scaler”
• Attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“nest”
• Attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“Confusion_matrix”

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• 模块“tensorflow”没有属性“get _ variable”
• 模块“tensorflow”没有属性“div”
• 模块“tensorflow”没有属性“sparse _ placeholder”
• 模块“tensorflow”没有属性“optimizer”
• 张量流将稀疏张量转换为张量

Arvind

Arvind 目前是 TSInfo Technologies 的高级 Python 开发人员。他精通 Python 库，如 NumPy 和 Tensorflow。

Attributeerror 模块“tensorflow”没有属性“squared_difference”

原文：https://pythonguides.com/attributeerror-module-tensorflow-has-no-attribute-squared_difference/

在本 Tensorflow 教程中，我们将看到，如何修复错误，“ attributeerror 模块‘tensor flow’没有属性‘squared _ difference’”。在 TensorFlow 中使用 squared_difference 时出现的错误。

• Attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“squared_difference”
• Attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“truncated_normal_initializer”

目录

• 属性错误:模块“tensorflow”没有属性“squared _ difference”
  • 解决方案
• 属性错误:模块“tensorflow”没有属性“truncated _ normal _ initializer”
  • 解决方案

属性错误:模块“tensorflow”没有属性“squared _ difference”

• 这里我们将讨论如何解决 attributeerror:模块' tensorflow '没有属性 'squared_difference' 。
• 为了完成这项任务，我们首先将导入带有 tf 别名的 TensorFlow 库，其中 tf 代表 TensorFlow，用于数值计算问题。接下来，我们将创建一个张量形式的变量，并分配一个 tf.constant() 函数。在 Python 中，该函数采用一个常数值，表示不修改的值，并且还初始化一个对象，如数组或列表。
• 在 Tensorflow 中，平方差用于计算元素方式的 (x-y)(x-y) 。

语法:

我们先来看看语法，了解一下TF . math . squared _ difference()函数在 Python TensorFlow 中的工作原理。

tf.math.squared_difference(
                           x,
                           y, 
                           name=None
                          )

• 它由几个参数组成
  • x :该参数定义输入张量，必须是以下类型之一:bfloat16，half，float32，float64，int32，int64，complex64，complex128。
  • y :该参数指定了第二个输入张量，它必须与 x 的类型相同。
  • name :默认情况下，取 none 值，指定操作的名称。

举例:

import tensorflow as tf

Population_of_USA = tf.constant([ 782, -745, 290, 512, 756], dtype = tf.float64)
tensor = tf.constant([ 654, 278, 156, 945, 345], dtype = tf.float64)

# Calculating result
new_output = tf.squared_difference(Population_of_USA, tensor)

# Printing the result
print('Result: ', new_output)

下面是以下代码的截图

attributeerror module tensorflow has no attribute squared_difference

正如您在屏幕截图中看到的，输出显示错误 AttributeError:模块“tensor flow”没有属性“squared_difference”。

原因:该错误的可能原因是 Tensorflow 最新版本(TensorFlow2.0)中没有 tf.squared_difference 属性。

现在让我们来看看这个问题的解决方案

解决方案

import tensorflow as tf

Population_of_USA = tf.constant([ 782, -745, 290, 512, 756], dtype = tf.float64)
tensor = tf.constant([ 654, 278, 156, 945, 345], dtype = tf.float64)

# Calculating result
new_output = tf.math.squared_difference(Population_of_USA, tensor)

# Printing the result
print('Result: ', new_output)

在上面给出的代码中，我们通过使用 tf.constant() 函数创建了一个张量，这个张量的名字是‘美国人口’。现在我们想通过使用TF . math . squared _ difference()函数来计算输入张量值。

下面是以下给定代码的实现

attributeerror module ‘tensorflow’ has no attribute ‘squared_difference’

这是修复错误的方法，attributeerror 模块“tensorflow”没有属性“squared_difference”。

阅读 TensorFlow 学习率调度程序

属性错误:模块“tensorflow”没有属性“truncated _ normal _ initializer”

• 我们来讨论一下如何解决错误模块‘tensor flow’没有属性‘truncated _ normal _ initializer’。
• 为了执行这个特定的任务，我们将使用TF . compat . v1 . truncated _ normal _ initializer()函数，这个函数初始化器生成一个截断的正态分布。
• 这些值与来自随机正常初始值设定项的值之间的唯一区别是，偏离两个以上标准偏差的值将被丢弃和减少。应该使用这种方法初始化神经网络的权重和滤波器。

语法:

下面是 Python TensorFlow 中TF . compat . v1 . truncated _ normal _ initializer()函数的语法

tf.compat.v1.truncated_normal_initializer(
    mean=0.0,
    stddev=1.0,
    seed=None,
    dtype=tf.dtypes.float32
)

举例:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

new_trunc = tf.truncated_normal_initializer(mean=14,stddev=1,seed=4)
print(new_trunc)

下面是以下代码的截图

Attributeerror module ‘tensorflow has no attribute-‘truncated_normal_initializer

解决方案

此错误的解决方案

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

new_trunc = tf.compat.v1.truncated_normal_initializer(mean=14,stddev=1,seed=4)
print(new_trunc)

你可以参考下面的截图

Solution of Attributeerror module tensorflow has no attribute ‘truncated_normal_initializer

这是修复错误的方法，Attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“truncated_normal_initializer”。

在本文中，我们讨论了如何解决错误 attributeerror 模块“tensorflow”没有属性“squared _ difference”。让我们讨论如何在张量流中使用平方差。我们已经讨论了以下主题:

• Attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“squared_difference”
• Attributeerror:模块“tensorflow”没有属性“truncated_normal_initializer”

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• 模块“tensorflow”没有属性“optimizer”
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• 模块“tensorflow”没有属性“div”
• 模块“tensorflow”没有属性“sparse _ placeholder”
• 模块“tensorflow”没有属性“get _ variable”

Arvind

Arvind 目前是 TSInfo Technologies 的高级 Python 开发人员。他精通 Python 库，如 NumPy 和 Tensorflow。

批量归一化 tensor flow【10 个惊人的例子】

原文：https://pythonguides.com/batch-normalization-tensorflow/

在这个 Python 教程中，我们将重点关注在我们的模型中定制，并且我们还将看一些如何在 TensorFlow 中规范化的例子。我们将讨论这些话题。

** Batch normalization TensorFlow Keras

• 批量归一化张量流 CNN 示例
• 条件批量归一化张量流
• 融合批处理归一化张量流
• TensorFlow 批量归一化权重
• TensorFlow 批处理规范化不起作用
• 张量流批量归一化ε
• TensorFlow 批量标准化激活
• 张量流顺序批处理归一化
• 张量流密集批处理规范化

目录

• 批量归一化张量流
• 批量归一化张量流 CNN 示例
• 条件批量归一化张量流
• 融合批量归一化张量流
• TensorFlow 批量归一化权重
• 张量流批量归一化不起作用
• 张量流批量归一化ε
• TensorFlow 批量归一化激活
• TensorFlow 顺序批量标准化
• TensorFlow 密集批量归一化

批量归一化张量流

• 在训练神经网络时，我们希望以某种方式提前规范化或标准化我们的数据，作为预处理步骤的一部分。
• 这是我们准备数据以便为训练做好准备的步骤标准化和规范化都有相同的目标，即转换数据以将所有数据点放在相同的范围内。典型的标准化过程包括将数字数据缩小到从 0 到 1 的范围内。
• 批规范化应用于您选择在网络中应用的图层。将批规范化应用于图层时，批规范化首先要做的是对激活函数的输出进行规范化。
• 批处理规范化是向深度神经网络添加附加层以加速和稳定神经网络的过程。在源自前一层的层的输入上，新的层应用标准化和规范化过程。

现在我们已经清楚了批处理规范化的要求，让我们检查它的操作并讨论步骤

示例:

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Flatten
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.layers import Activation
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.layers import Dense, BatchNormalization
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')

new_scale_val = 255.0
x_train /= 255.0
x_test /= 255.0
print("Feature matrix:", x_train.shape)
print("Target matrix:", x_test.shape)
print("Feature matrix:", y_train.shape)
print("Target matrix:", y_test.shape)
model = Sequential([

	# reshape 28 row * 28 column data to 28*28 rows
	Flatten(input_shape=(28, 28)),

	# dense layer 1
	Dense(256, activation='sigmoid'),
    # Batch normalization
    BatchNormalization(),

	# dense layer 2
	Dense(128, activation='sigmoid'),
    BatchNormalization(),

	# output layer
	Dense(10, activation='sigmoid'),
])
model.summary()
model.compile(optimizer='adam',
			loss='sparse_categorical_crossentropy',
			metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10,
		batch_size=2000,
		validation_split=0.2)
results = model.evaluate(x_test, y_test, verbose = 0)
print('test loss, test acc:', results)

• 在本例中，我们将使用数据集，为此，我将使用 tf.keras.datasets 下的 mnist 数据集，然后我将训练和测试数据加载为 (x_train y_train) 。因为输入特征在 0 到 255 之间。我会把它除以 255 来归一化。
• 之后，我将创建一个新的序列模型，其中有一个单独的图层，名为 model =TF . keras . models . sequential，因此在第一个图层中，我创建了一个扁平化的图层，它将获取 shape (28，28)的输入图像。在第二层中，我创建了一个具有 512 个神经元的密集层，激活函数为 relu，它被具有 drop_out rate =0.2 的层丢弃，最终输出层创建了一个具有 10 个神经元的密集层，激活函数为 SoftMax。
• 现在我们将使用 model.summary() 来显示摘要。现在我将编译模型。所以在 TensorFlow 中批量归一化可以作为一个图层添加到模型中。
• 这个特殊的层负责带来所有的激活功能，我们也可以将这个层应用到第二个致密层

下面是以下代码的截图

Batch Normalization TensorFlow

正如您在摘要中看到的那样，添加了批次归一化层。

阅读:张量流自定义损失函数

批量归一化张量流 CNN 示例

• 让我们看看如何在卷积神经网络中使用批量归一化。
• 卷积神经网络，也称为 CNN，用于计算机视觉应用，是一类用于分析视觉图像的深度神经网络。

示例:

import tensorflow as tf 

from tensorflow.keras.layers import Dense, BatchNormalization 
from tensorflow.keras import datasets, layers, models 

import matplotlib.pyplot as plt 

(new_train_images, new_train_labels), (new_test_images, new_test_labels) = datasets.cifar10.load_data() 

new_train_images, new_test_images = new_train_images / 255.0, new_test_images / 255.0 

class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 

               'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'] 

plt.figure(figsize=(10,10)) 

for i in range(25): 

    plt.subplot(5,5,i+1) 

    plt.xticks([]) 

    plt.yticks([]) 

    plt.grid(False) 

    plt.imshow(new_train_images[i]) 

    plt.xlabel(class_names[new_train_labels[i][0]]) 

plt.show() 

model = models.Sequential() 

model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3))) 

model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) 
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) 

model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) 

model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) 

model.add(layers.Flatten()) 
BatchNormalization(),
model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) 
BatchNormalization(),
model.add(layers.Dense(10)) 
model.summary()

model.compile(optimizer='adam', 

              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), 

              metrics=['accuracy']) 

history = model.fit(new_train_images, new_train_labels, epochs=10,  

                    validation_data=(new_test_images, new_test_labels)) 

plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy') 

plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy') 

plt.xlabel('Epoch') 

plt.ylabel('Accuracy') 

plt.ylim([0.5, 1]) 

plt.legend(loc='lower right') 

test_loss, test_acc = model.evaluate(new_test_images,  new_test_labels, verbose=2) 

在下面的代码中，我们导入了 TensorFlow 库，然后加载了数据集。我将使用 tf.keras.datasets 下的 cifar10 数据集，然后将训练和测试数据加载为 (x_train y_train) 。因为输入特征在 0 到 255 之间。我会把它除以 255 来归一化。

在那之后，我将创建一个新的序列模型，其中有一个单独的退出层，如 model =TF . keras . models . sequential所以在第一层中，我创建了一个展平层，它将接受形状为 input_shape=(32，32，3) 的输入图像。

你可以参考下面的截图

Batch normalization TensorFlow CNN example

这就是我们如何通过 TensorFlow 在批量归一化中使用卷积神经网络。

阅读:tensor flow next _ batch+Examples

条件批量归一化张量流

• 批处理规范化有一个类条件形式，称为条件批处理规范化(CBN)。主要概念是从一个嵌入中推断出批处理规范化的 and，比如 VQA 的一个语言嵌入。语言嵌入可以通过 CBN 通过缩放、取消或关闭单个特征来改变整个特征地图。为了使类别信息能够影响批量标准化参数，在 GANs 中也采用了 CBN。
• 最近，开发了条件批处理规范化，最近的一些研究似乎表明，它具有一些有趣的品质，并且在特定的工作负载中表现良好。

示例:

我们举个例子，了解一下如何在 TensorFlow 中添加条件批量规范化。

from tensorflow.keras.layers import Dense, BatchNormalization 
from tensorflow.keras import datasets, layers, models 
from tensorflow.keras.layers import UpSampling2D, Reshape, Activation, Conv2D, BatchNormalization, LeakyReLU, Input, Flatten, multiply
from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding
from tensorflow.keras.layers import Dropout, Concatenate
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.datasets import mnist

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

(X_train,y_train),(X_test,y_test) = mnist.load_data()

new_image_width, new_image_height =(28,28)
new_image_channel = 1
img_shape = (new_image_width, new_image_height, new_image_channel)
number_of_outputs = 10
dimensions = 100

X_train.shape
def build_generator():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(128*7*7, activation = 'relu', input_shape = (dimensions, )))
    model.add(Reshape((7,7,128)))
    model.add(UpSampling2D())
    model.add(Conv2D(128, 3, 2, padding = 'same'))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(LeakyReLU(alpha = 0.02))
    model.add(UpSampling2D())
    model.add(Conv2D(128, 3, 2, padding = 'same'))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(LeakyReLU(alpha = 0.02))
    model.add(UpSampling2D())
    model.add(Conv2D(128, 3, 2, padding = 'same'))
    model.add(Activation('tanh'))

    new_output = Input(shape= (dimensions,))
    label = Input(shape=(1,), dtype = 'int32')

    label_embedding = Embedding(number_of_outputs, dimensions, input_length = 1)(label)
    label_embedding = Flatten()(label_embedding)
    joined = multiply([new_output, label_embedding])

    img = model(joined)
    return Model([new_output, label], img)

generator = build_generator()
generator.summary()

• 让我们从导入构建条件 GAN (CGAN)架构所需的所有库和模块开始。
• 大多数层将用于构建 CGAN 模型网络。通过添加标签来训练模型，大部分 CGAN 架构将基于基本的 GAN 框架。
• 我们将使用嵌入层将标签转换成矢量表示。深度学习框架 TensorFlow 和 Keras 将用于加载所有层。n
• 接下来，我们将使用 mnist 数据集，并将数据加载到训练和测试部分。之后，我们提到了图像宽度，图像高度和通道的数量。MNIST 数据集中的每幅图像都是单通道、灰度图像，大小为 28 x 28。
• 总共十个类将作为我们的 CGAN 模型学习时的标签。定义的 z 维空间的默认值为 100。

下面是以下代码的截图

Conditional batch normalization TensorFlow

在给定的示例中，我们在 TensorFlow 中使用了条件批处理规范化。

阅读:二元交叉熵张量流

融合批量归一化张量流

• 让我们举一个例子，了解如何在批处理规范化中添加融合参数。
• 在本例中，我们将使用TF . keras . layers . Batch normalization()函数的概念批处理规范化采用一种变换，使输出平均值和标准偏差分别接近于 0 和 1 。
• 在源自前一层的层的输入上，新的层应用标准化和规范化过程。

语法:

下面是 Python TensorFlow 中TF . keras . layers . batch normalization()函数的语法

tf.keras.layers.BatchNormalization(
    axis=-1,
    momentum=0.99,
    epsilon=0.001,
    center=True,
    scale=True,
    beta_initializer='zeros',
    gamma_initializer='ones',
    moving_mean_initializer='zeros',
    moving_variance_initializer='ones',
    beta_regularizer=None,
    gamma_regularizer=None,
    beta_constraint=None,
    gamma_constraint=None,
    **kwargs
)

• 它由几个参数组成
  • 轴:需要归一化的轴是一个整数(一般是特征轴)。例如，在数据格式=“通道优先”的 Conv2D 图层后，在 BatchNormalization 中设置 axis=1 。默认情况下，它采用-1 值。
  • 动量:该参数用于定义移动平均线的动量。
  • ε:默认情况下，值为 0.001 ，方差中增加了一个小浮点数，以防止被零除。
  • 中心:检查条件是否成立，然后将β的偏移量归一化为张量。如果它是假的，那么β将被忽略。
  • scale :检查条件，如果为真则乘以 gamma，如果为假则不使用 gamma。如果下一层是线性的(例如 nn.relu)，可以禁用，因为下一层将处理缩放。
  • beta_initializer :该参数定义了 beta 权重的初始值。
  • gamma_initializer :该参数指定 gamma 权重的初始值。
  • 移动均值初始化器:默认情况下，值为【零】，初始化为移动均值。
  • moving _ variance _ Initializer:该参数定义了移动方差的初始化器，默认取‘一’值。

示例:

让我们举个例子，了解一下TF . keras . layers . batchnormalization()函数的工作原理。

from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.models import model_from_json
import json
input_layer = layers.Input((32, 32, 1))
new_output = Model(input_layer, layers.BatchNormalization(fused=False)(input_layer))
print('fused' in new_output.to_json())

new_loaded_value = model_from_json(new_output.to_json())
print(new_loaded_value.layers[1].fused)

new_json_val = json.loads(new_output.to_json())
new_json_val['config']['layers'][1]['config']['fused'] = False
new_json_val = json.dumps(new_json_val)

new_loaded_value = model_from_json(new_json_val)
print(new_loaded_value.layers[1].fused)

在下面给定的代码中，我们导入了 TensorFlow 模型包，然后将输入形状设置为 ((32，32，1)) 。接下来，我们将使用层。BatchNormalization() 函数，在这个函数中，我们将 fused= false 指定为参数。

你可以参考下面的截图。

fused batch normalization TensorFlow

这就是我们如何通过 TensorFlow 在批量标准化中使用融合参数。

阅读: Tensorflow 嵌入 _ 查找

TensorFlow 批量归一化权重

• 这种重新参数化权重的方法增强了优化问题的条件性，并且具有 tens 随机梯度下降收敛性。
• 虽然批次标准化是我们重新参数化的灵感来源，但是在小批次中的样本之间没有相关性。
• 我们可以采用大得多的学习速率，并允许用户批量标准化，从而进一步加速网络的训练。

举例:

import tensorflow as tf
import tensorflow_addons as tfa
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
new_batch_size_val = 32
new_epochs_val = 10
number_classes=10
new_regression_model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(6, 5, activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),
    tf.keras.layers.Conv2D(16, 5, activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(120, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(84, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(number_classes, activation='softmax'),
])
new_weight_model = tf.keras.Sequential([
    tfa.layers.WeightNormalization(tf.keras.layers.Conv2D(6, 5, activation='relu')),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),
    tfa.layers.WeightNormalization(tf.keras.layers.Conv2D(16, 5, activation='relu')),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tfa.layers.WeightNormalization(tf.keras.layers.Dense(120, activation='relu')),
    tfa.layers.WeightNormalization(tf.keras.layers.Dense(84, activation='relu')),
    tfa.layers.WeightNormalization(tf.keras.layers.Dense(number_classes, activation='softmax')),
])
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()

y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, number_classes)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, number_classes)

x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255
new_regression_model.compile(optimizer='adam', 
                  loss='categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])

regression_history = new_regression_model.fit(x_train, y_train,
                            batch_size=new_batch_size_val,
                            epochs=new_epochs_val,
                            validation_data=(x_test, y_test),
                            shuffle=True)
new_weight_model.compile(optimizer='adam', 
                 loss='categorical_crossentropy',
                 metrics=['accuracy'])

new_weight_history = new_weight_model.fit(x_train, y_train,
                          batch_size=new_batch_size_val,
                          epochs=new_epochs_val,
                          validation_data=(x_test, y_test),
                          shuffle=True)

你可以参考下面的截图

TensorFlow-batch-normalization-weights

如您在摘要中所见，批量归一化图层是使用 TensorFlow 在历元中添加的。

阅读:张量流 clip_by_value

张量流批量归一化不起作用

• 在本节中，我们将讨论批处理规范化在 TensorFlow 中不起作用。
• 为了执行这个任务，我们将使用函数的概念
• 批量标准化采用一种变换，使输出平均值和标准偏差分别接近于 0 和 1 ，在这个函数中，我们将设置轴=-1 。

语法:

我们先来看看语法，了解一下TF . keras . layers . batch normalization()函数的工作原理。

tf.keras.layers.BatchNormalization(
    axis=-1,
    momentum=0.99,
    epsilon=0.001,
    center=True,
    scale=True,
    beta_initializer='zeros',
    gamma_initializer='ones',
    moving_mean_initializer='zeros',
    moving_variance_initializer='ones',
    beta_regularizer=None,
    gamma_regularizer=None,
    beta_constraint=None,
    gamma_constraint=None,
    **kwargs
)

举例:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
input_tens=tf.constant([12,34,5,67,8])
result= tf.compat.v1.keras.layers.BatchNormalization(axis=-1)
print(result)

在本例中，我们使用了TF . compat . v1 . keras . layers . batch normalization()函数的概念，该函数将在 tensorflow 2.x 和 1.x 版本中工作。

下面是下面给出的代码的截图。

TensorFlow batch normalization not working

在这里，我们得到了批量标准化的解决方案是在 TensorFlow 中工作。

阅读:张量流图-详细指南

张量流批量归一化ε

• 在本例中，我们将在 TensorFlow 的批处理规范化函数中使用 epsilon 参数。
• 默认情况下，epsilon 的值为 0.001 ，Variance 中添加了一个小的浮点数，以防止被零除。

示例:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
input_tens=tf.constant([67,17,28,67,98])
result= tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=-1,epsilon=0.01)
print(result)

下面是以下给定代码的实现

TensorFlow batch normalization epsilon

这就是我们如何通过 TensorFlow 在批量标准化中使用 epsilon 参数。

阅读:张量流均方误差

TensorFlow 批量归一化激活

• 在这一节中，我们将讨论如何通过 TensorFlow 在批处理规范化中使用激活函数。
• 激活功能有助于标准化任何输入值在 1 和-1 之间的输出。因为神经网络偶尔在数百万个数据点上被训练，所以激活函数需要是有效的并且应该缩短计算时间。
• 在本例中，我们将使用“relu”激活功能。整流线性单位，或 ReLU，是现在最流行的激活函数，范围从 0 到无穷大。由于其转换速度很快，既不能映射也不能充分适应数据，这带来了挑战。然而，哪里有问题，哪里就有解决办法。

示例:

让我们举一个例子，检查如何在批处理规范化中使用激活函数

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Flatten
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.layers import Activation
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.layers import Dense, BatchNormalization
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')

new_scale_val = 255.0
x_train /= 255.0
x_test /= 255.0
print("Feature matrix:", x_train.shape)
print("Target matrix:", x_test.shape)
print("Feature matrix:", y_train.shape)
print("Target matrix:", y_test.shape)
model = Sequential([

	# reshape 28 row * 28 column data to 28*28 rows
	Flatten(input_shape=(28, 28)),

	# dense layer 1
	Dense(256, activation='relu'),
    # Batch normalization
    BatchNormalization(),

	# dense layer 2
	Dense(128, activation='relu'),
    BatchNormalization(),

	# output layer
	Dense(10, activation='relu'),
])
model.summary()
model.compile(optimizer='adam',
			loss='sparse_categorical_crossentropy',
			metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10,
		batch_size=2000,
		validation_split=0.2)
results = model.evaluate(x_test, y_test, verbose = 0)
print('test loss, test acc:', results)

在本例中，我们将使用数据集，为此，我将使用 tf.keras.datasets 下的 mnist 数据集，然后我将训练和测试数据加载为 (x_train y_train)。因为输入特性在 0 到 255 之间。我会把它除以 255 来归一化。

在给定的例子中，我们已经将激活函数用作 relu，并将纪元值设置为 10。

下面是下面给出的代码的截图。

TensorFlow batch normalization activation

正如您在摘要中看到的，批量标准化激活是使用 TensorFlow 在 epochs 中添加的。

阅读: Tensorflow 迭代张量

TensorFlow 顺序批量标准化

• 在这里，我们通过 TensorFlow 在批量标准化中使用顺序模型。
• 简单地按顺序放置 Keras 层是顺序 API 背后的基本概念，因此得名。
• 大多数人工神经网络也有按顺序排列的层，数据按指定的顺序从一层流向下一层，直到最终到达输出层。

示例:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization

# Model configuration
new_batch_size = 250
number_of_epochs = 10
number_of_classes = 10
new_validation_split = 0.2
new_verbosity = 1

# Load mnist dataset
(input_train, target_train), (input_test, target_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

input_train_shape = input_train.shape
input_test_shape = input_test.shape 

new_shape_val = (input_train_shape[1], input_train_shape[2], 1)

# Reshape the training data to include channels
input_train = input_train.reshape(input_train_shape[0], input_train_shape[1], input_train_shape[2], 1)
input_test = input_test.reshape(input_test_shape[0], input_test_shape[1], input_test_shape[2], 1)

# Parse numbers as floats
input_train = input_train.astype('float32')
input_test = input_test.astype('float32')

# Normalize input data
input_train = input_train / 255
input_test = input_test / 255

# Create the model
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=new_shape_val))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense(number_of_classes, activation='softmax'))

# Compile the model
model.compile(loss=tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy,
              optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              metrics=['accuracy'])

# Fit data to model
history = model.fit(input_train, target_train,
            batch_size=new_batch_size ,
            epochs=number_of_epochs ,
            verbose=new_verbosity,
            validation_split=new_validation_split)

# Generate generalization metric  s
score = model.evaluate(input_test, target_test, verbose=0)
print(f'Test loss: {score[0]} / Test accuracy: {score[1]}')

我将使用 tf.keras.datasets 下的 mnist 数据集，然后将训练和测试数据加载为(x_train y_train)。因为输入特征在 0 到 255 之间。我会把它除以 255 来归一化。

在那之后，我将创建一个新的序列模型，其中有一个单独的退出层，如 model =TF . keras . models . sequential所以在第一层中，我创建了一个展平层，它将接受形状为 input_shape=(32，32，3) 的输入图像。

下面是下面给出的代码的截图。

TensorFlow sequential batch normalization

这就是我们如何通过 TensorFlow 使用顺序批处理规范化。

阅读: Python TensorFlow 截断法线

TensorFlow 密集批量归一化

• 在本节中，我们将讨论如何通过 TensorFlow 在批量规范化中使用密集图层。
• 密集层是具有许多连接的神经网络的典型层。这是最典型和最常用的一层。密集层对输入执行以下操作，并返回输出。

示例:

from tensorflow.keras.layers import Dense, BatchNormalization 
from tensorflow.keras import datasets, layers, models 
from tensorflow.keras.layers import UpSampling2D, Reshape, Activation, Conv2D, BatchNormalization, LeakyReLU, Input, Flatten, multiply
from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding
from tensorflow.keras.layers import Dropout, Concatenate
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.datasets import mnist

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

(X_train,y_train),(X_test,y_test) = mnist.load_data()

new_image_width, new_image_height =(28,28)
new_image_channel = 1
img_shape = (new_image_width, new_image_height, new_image_channel)
number_of_outputs = 10
dimensions = 100

X_train.shape
def build_generator():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(128*7*7, activation = 'relu', input_shape = (dimensions, )))
    model.add(Reshape((7,7,128)))
    model.add(UpSampling2D())
    model.add(Conv2D(128, 3, 2, padding = 'same'))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(LeakyReLU(alpha = 0.02))
    model.add(UpSampling2D())
    model.add(Conv2D(128, 3, 2, padding = 'same'))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(LeakyReLU(alpha = 0.02))
    model.add(UpSampling2D())
    model.add(Conv2D(128, 3, 2, padding = 'same'))
    model.add(Activation('tanh'))

    new_output = Input(shape= (dimensions,))
    label = Input(shape=(1,), dtype = 'int32')

    label_embedding = Embedding(number_of_outputs, dimensions, input_length = 1)(label)
    label_embedding = Flatten()(label_embedding)
    joined = multiply([new_output, label_embedding])

    img = model(joined)
    return Model([new_output, label], img)

generator = build_generator()
generator.summary()

你可以参考下面的截图。

TensorFlow dense batch normalization

正如你在截图中看到的，我们已经通过 TensorFlow 在批量标准化中使用了密集层。

还有，多看看一些 TensorFlow 教程。

• Python tensor flow expand _ dims
• Python TensorFlow one_hot
• TensorFlow 自然语言处理
• Python tensor flow reduce _ mean
• Python tensor flow reduce _ sum

在本教程中，我们学习了如何在我们的模型中自定义批处理规范化，并且我们还查看了如何在 TensorFlow 中进行规范化的一些示例。我们已经讨论了这些主题。

• Batch normalization TensorFlow Keras
• 批量归一化张量流 CNN 示例
• 条件批量归一化张量流
• 融合批处理归一化张量流
• TensorFlow 批量归一化权重
• TensorFlow 批处理规范化不起作用
• 张量流批量归一化ε
• TensorFlow 批量标准化激活
• 张量流顺序批处理归一化
• 张量流密集批处理规范化

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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编程初学者指南(Python 在列表之首)

原文：https://pythonguides.com/beginners-guide-to-programming/

对许多人来说，编程就像学习另一种语言一样陌生。撒上一些科幻曼波，你就有了一大堆只有你有学位才能理解的行话，对吗？

虽然编程有很多活动的部分，但是任何人都可以学习如何去做。你只需要开始这个过程。

今天，我们将为您提供开始编程所需的构建模块。一旦你读完了我们的指南，编码和计算机的世界就不会那么令人生畏了。

学习基础知识、编码的重要性和编程基础。我们甚至会提供一些提示来帮助你度过最困难的部分。

目录

• 基础知识
  • 什么是编程？
  • 什么是编程语言？
• 为什么要学习编码？
  • 建立专业技能
  • 能够创建自己的网站、应用程序或游戏
  • 能够提供自由工作
  • 一大爱好
  • 能够理解数字世界
• 编程基础
  • 了解可用的不同语言
    • Python
    • Java
    • 红宝石
    • HTML
    • C 语言
  • 了解不同的数据类型
    • INT–整数
    • FLOAT–浮点型
    • CHAR–字符
    • STR–字符串
    • 布尔–布尔型
  • 理解条件句
  • 理解循环
  • 了解功能
• 给初学者的提示
  • 熟悉计算机架构
  • 熟悉数据基础知识
  • 花时间理解编程语言是如何工作的
    • Python
    • JavaScript
    • Java
    • R
    • C
  • 占用 HTML
  • 练习命令行
  • 了解互联网如何工作
  • 练习 CSS
  • 开始编程！
• 总结

基础知识

从基础开始，你需要学习什么是编程，什么是编程语言。我们将使用您在任何软件中可能会用到的术语来解释这两个元素，但是我们也将解释术语的含义。准备好了吗？让我们开始吧！

什么是编程？

十有八九，你可能每天都在使用电脑。电脑是任何类型的数字电子机器，这意味着你的智能手机就像你的笔记本电脑一样是一台电脑。

计算机的主要功能是处理和储存信息。然而，如果没有一个程序，它就无法做到这一点。想象一个有空间储存货物的工厂。它有潜力组织一个企业，但是没有人(我们对编程的比喻)，什么也做不成。

编程软件将告诉计算机如何摄取数据，处理数据，然后存储数据。摄取是获取信息的方法，处理是组织和使用的方法，存储(你可能会猜到)是保持数据的安全。

软件是计算机内部可下载的内容，硬件是你可以触摸的物理方面(如屏幕、鼠标或笔记本电脑本身)。

当你创建一个程序时，你正在创建一个计算机遵循的指令列表。计算机会完全按照你说的去做，这意味着你不能给解释或人类理解留有余地。

这是编程中最大的问题之一，因为我们经常没有意识到我们的语言有多少是基于微妙的文化理解而不是直接的语言。为了确保没有任何东西被计算机误解，你通常必须将一个过程分解到最细微的细节，并多次观察计算机完成程序。

什么是编程语言？

就其核心而言，计算机只理解一件事“开”和“关”。当我们创造一个代码时，我们拨动这些开关来创造一种语言——就像莫尔斯电码。这种语言叫做二进制，用 1 和 0 来表示。

通过多年的创造力研究，技术世界已经创造了允许我们使用自己的语言(通常是美国英语)与计算机对话的软件。它像一个翻译系统，如谷歌翻译。

这意味着你不需要学习二进制来开始编程。只要懂美式英语，就可以编码。

当人们谈论编程语言时，他们正在讨论用于语言转换的软件。最流行的是 Python、JavaScript 和 c。每一种都允许你以不同的方式与计算机交流，通常选择更多的控制或更简单的使用。

例如，Python 允许你用一种更接近人类语言的语言与计算机对话，而 C 是一种更古老的软件，需要更微妙的用词选择。

为什么要学编码？

如果您正在阅读这篇文章，那么您可能已经有了开始学习代码的理由。但是理解编码在你的个人和职业生活中帮助你的许多方式是有帮助的。

在深入基础知识之前，我们想解释一下为什么每个人都应该学习如何编码。

打造职业技能

如果你能在简历中把“编码”添加到你的技能列表中，那么你很可能比一般人多赚 145%(根据英国的一项研究)。随着数字世界越来越重要，会编码会让你成为一个有需求技能的人。

你也不需要转向技术性的角色，因为编码可以用在大多数工作的几乎任何部分。例如，如果你在通信领域工作，成为一名编码员意味着创建一个系统，这个系统将允许一个更精简的通信系统，以适应你的团队结构。不需要使用标准系统或雇人用你的想法创造东西。相反，你可以简单地自己做。

能够创建自己的网站、应用或游戏

当你知道如何编码时，创建在线平台就变得容易多了。你可以用这些信息为你的企业创建一个网站，或者用它为自己创造一些乐趣。

我们很多人都有令人兴奋的想法，关于我们在空闲时间做的有趣的活动。也许你喜欢园艺，也想和其他园艺爱好者分享你的经验？如果你知道如何编码，你可以创建一个应用程序，让人们分享技巧，展示他们的花园，或者讨论保持植物存活的方法。

能够创建自己的数字空间可以让你接触到一个和你一样的人的世界，创建一个你无法接触到的社区。

能够提供自由工作的

如果你喜欢忙碌，想要更多的方法来创造现金流，那么学习如何编码可以为你打开那扇门。在你的空闲时间，你可以完成自由职业者的工作，为其他人创建网站、应用程序或游戏。

您可以享受创造意想不到的数字体验的乐趣，同时赚取额外的金钱。很少有人知道如何编码，然而这是我们社会中最基本的技能之一。这意味着你应该有一个大的客户群可供选择，让你可以选择自己感兴趣的工作。

一大爱好

不管你是为自己和自己的网站想法编码，还是用这个技能带来更多的现金。无论哪种方式，你都会体验到创造一个东西并展示给世界的奇妙感觉。

看着越来越多的人使用你创造的东西，会给你巨大的快乐。看到这些数字越来越高，因为其他人通过你的项目找到了快乐或理解，这会给你一种前所未有的自豪感。

在编码世界的另一边，创造一些东西本身会让人觉得是一项了不起的成就。其他人是否能看到并不重要——当你的代码顺利运行，你的作品如预期的那样运行时，成就感是巨大的。

编码是一种非常有益的体验，因为你可以建立在你的知识之上，看着你自己在你的创作中获得越来越多的信心。很快你将会编码你生活中的所有东西，甚至是购物清单。

能够理解数字世界的

可以说，编码最重要的部分是随着技术的发展你将获得的关于技术的知识。每年都有越来越多的技术被开发出来，这是非常容易落后于时代的。

理解编码将有助于你迈出第一步。你的知识会随着世界知识的增加而增加，让你不再停留在早期的数字时代。

你还将获得对数字世界的全新视角，了解不断增长的数字景观。这意味着当新技术出现时，你会知道它的真正价值。你会自信地说，某样东西是物有所值，还是仅仅是抢钱。

当人们学习如何编码时，他们开始理解他们以前会忽略的项目的价值。你开始理解技术如何让你的生活变得更容易，并开始培养一批不寻常的设备，这些设备是其他程序员喜欢的，也是其他人挠头的。

实际上，学习代码的真正原因是因为你想学。如果你想开始一个副业，想开发一个游戏，或者只是想充实你的简历，都没关系。不管你的理由是什么，你已经找到了正确的起点。

现在是时候学习更多了！

编程基础

编程的基础是这门学科最重要的方面。这些区域是程序语言、数据类型、条件、循环和函数。

理解所有这些是如何工作的，将为你创建一个稳定的代码打下基础。我们将解释每个概念，并举例帮助你理解基础知识。

了解不同的语言可用

你可以使用多种不同的语言。我们将浏览最受欢迎的，所以这个列表将包括新程序员的最佳选择，但它不是一个完整的列表。

Python

Python 是一个高级工具。新手不应该使用这种语言，但是一旦你掌握了编码的窍门，你应该直接使用这种语言。

Python 非常适合网站和互联网开发。读起来很容易，只要懂基础就很好学。

Java

Java 是大多数人的起点。它是一种高级编程语言，几乎可以用于任何事情。专业人士倾向于使用 Java 来创建软件。如果你计划创建一个应用程序，你应该使用 Java，因为大多数 Android 应用程序都包含它作为核心基础。

红宝石

Ruby 是一种开源语言，这意味着它对公众开放。开源程序通常可以免费使用，但任何人都可以修改。这意味着人们可以恶意劫持你的软件。我们建议在开始编程时使用 Ruby，但是要注意它的特性。

HTML

也称为超文本标记语言，HTML 是人们用来创建网页的标准标记语言。该软件确保您的文本和图像的格式是正确的。

HTML 是最容易学习的语言之一，它是免费的，任何有网络连接的人都可以访问。

C 语言

c 语言是一种中庸的编程语言。大多数人用它来开发低级别的 app，不需要很多现代的配件。

有人说 C 语言很容易掌握，因为你只需要学习 32 个关键字。然而，使用这么小的单词集合本身就很困难。

理解不同的数据类型

数据类型是数据语言的一部分。它告诉计算机它应该如何解释给定的信息，并按照你的愿望来行动。

确保您了解这些不同的类型将有助于您收集一致的数据并减少错误。

同样，这是最常见数据类型的列表，而不是完整的列表。

INT–整数

INT 可以说是数字最常见的数据格式。它存储不带小数点的数字。如果你正在处理财务预算，1.99 美元是不会被接受的。它必须是一个整数。

FLOAT–浮点

FLOAT 是数字的另一种数据格式。这一次，您可以使用小数部分(小数点)。如果您使用浮点数据类型，那么$1.99 的例子是可以接受的。

虽然大多数系统使用 int 和 floats，如果你需要创建一些一致的 int 格式，直接设置数据类型会导致更一致的数据。

CHAR–Character

每个字母、标点符号、符号或空格都是一个字符。

STR–String

字符串是一系列字符。例如，电话号码是一个字符串。它可以像“+1-555-888-3333”或“155888333”一样存储，并且仍然被识别为字符串。

布尔–布尔

现在我们开始研究一些不太为人所知但常用的数据类型。布尔型使用“真”和“假”的数据格式。它们可以帮助过滤数据以创建干净的流。例如，你可以要求程序将你的客户数据组织成美国客户和国际客户——“如果是美国的，那么就是真的”。这种是或否的回答系统可以使归档更简单。

这个列表还可以继续下去，但这些都是您在开始编码时可能会看到的最常用的数据类型。

理解条件句

条件语句是一种帮助计算机做出决策的编码方法。比如“如果> 95 = ColorValue(绿色)。“IF”允许计算机使用布尔数据类型来考虑该语句是真还是假。

在我们的例子中，计算机会考虑这个数字是否大于 95，如果大于 95，单元格就会变成绿色。

你也可以让条件变得更复杂，引出一连串的问题，让计算机对你要求的任何数据进行分类、组织或标记。

理解循环

循环是指允许代码运行多次，搜索不同的值。

例如，您可以创建一封加密的电子邮件，向电子邮件列表中的每个人发送相同的信息，但在发送过程中会更改名称。

"Dev_employees = Josh，Jess，Joseph，Jean

对于开发-员工中的员工:

打印("嗨"+员工)"

循环将遍历每个人的名字，直到循环完成。它可以在一段时间后完成，也可以在检查完每个值后完成，或者直到个性化 stop 功能被触发。

了解功能

函数是允许你将一件事处理成另一件事的代码块。想象一头牛，这头牛是我们对一个函数的隐喻。当一头牛吃草(输入)，它的身体(功能)把草变成牛奶(输出)。

使用函数的一种常见方式是在某人进入网站时向其打招呼。当你登录到一个网页，你可能会注意到一个小图标弹出说“嗨[你的名字]”。

网站会被你的到来触发(输入)，在你的数据中搜索你的名字(功能)，并直接寻址你(输出)。

您可以命名您的函数，以便更容易触发它们，并允许它们从程序中的其他点被触发。

给初学者的提示

现在你已经掌握了基本知识，我们想提供一些提示和建议。把这些智慧带到船上，当你发现自己在挣扎的时候，回头参考它们。

熟悉计算机架构

随着编程语言的发展，你可以在不了解太多的情况下做更多的编码工作。这个概念被称为抽象，它允许我们通过简化过程来使用复杂或“高级”的工具。

这并不意味着你可以在很少或没有信息的情况下开始编程，这只是意味着你不需要硕士学位来理解基础知识。

当你遇到一些不寻常的事情时，大多数编码人员和程序员会利用他们的基础知识来解决更复杂的问题。正因为如此，你仍然需要了解编码的一般架构。没有这种基本的理解，你很容易迷失在行话中。

首先，你应该了解微芯片。微芯片是需要晶体管才能工作的小硬件。一个微芯片可能有数百万个晶体管。如果一个熔化了，可能会搞乱整个电路。

现代计算机将有一个中央处理器或中央处理器。这是一个更大的微芯片，可以处理困难的任务，如遵循条件指令。

接下来是随机存取存储器。这基本上就像一个短期记忆系统。它将存储输入的数据位，通常由 c 等较老的编程语言使用。

最后一个“必须知道”的是硬盘。这是你电脑的长期记忆。您的数据存储在这里，即使您关闭计算机，这些数据也会保存下来。如果你只有内存，那么当电源关闭时，数据也会随之消失。

熟悉数据基础知识

数据严重依赖数学。虽然大部分工作使用了字符，创建了脚本，但是你仍然需要创建一个公式让计算机遵循。记住，计算机正在读取从你的语言程序翻译过来的 1 和 0。他们只看到数字。

您需要了解的最重要的数据基础是假设检验、正态分布和简单线性回归。现在就来简单解释一下。

假设检验是指你使用统计学来决定你收集的数据是否足以支持你的假设。数据与理论相符吗？要做到这一点，你需要有两个假设，你的实际理论和一个“无效”理论，这意味着它不起作用。

只有一个是对的。接下来，创建一个图表来记录数据。之后，你分析数据。最后，你会看到图表是更符合理论还是更符合零假设。

正态分布是一种概率分布。一半的值应低于平均值或均值，另一半应高于平均值或均值。大多数数值都接近平均值。您的数据结果旨在创建一个正态分布，以显示大多数结果遵循一个中心趋势。

简单线性回归是指来自变量的数据以直线返回。你观察两个变量之间的数据，看看它们是如何相互作用的。

所有这些都是统计数学方程或理论。知道如何处理这些数据将有助于你理解如何编码。

花时间了解编程语言是如何工作的

我们已经讨论了您可以使用的多种不同类型的编程语言。但是在您开始了解其中一个之前，您应该考虑它们是如何工作的，以及哪一个最适合您的项目。

让我们简单解释一下每种流行的编程语言的优点。

Python

Python 擅长机器学习、人工智能和数据分析。它经常被 web 开发人员和应用程序创建者使用。

JavaScript

JavaScript 在许多设备上使用，比如 web 浏览器、容器、智能手机和云。大多数程序使用 JavaScript。

Java

Java 和 JavaScript 不一样，虽然出自同一家公司。Java 最适合 Android 开发者、Android 应用程序创建者、电子商务创建者和银行应用程序。

R

r 是另一种更古老的编程语言。它用于数据科学、机器学习、行为分析、分类和聚类。

C

c 语言非常适合游戏、云、容器和嵌入式系统。

占用 HTML

学习编程的最好方法是参加一门课程。HTML 课程将涵盖你需要知道的所有基础知识，并将涵盖复杂的算法，让你在游戏中领先。

你不需要去教室开始学习，相反，你可以参加网上课程，你可以用自己的时间学习。因为你不是为了获得学位而学习，只是为了自己而学习，所以你如何将信息输入大脑并不重要。

互联网上到处都有简单免费的在线课程，像 W3Schools 、 edX 和 freeCodeCamp 。

一步一步的课堂体验会给你时间和注意力去学习编程的所有细节。

练习命令行

命令行是你给计算机的指令。当我们给出例子时，我们已经使用了上面的命令行，就像这个——“IF > 95 = color value(Green)”。

当您在编程和创建代码时，您会发现有些命令行会比其他命令行使用得更频繁。如果你练习这些台词，你会变得更加熟悉它们，并在它们出现时纠正它们。

编码人员面临的最大问题之一是一个不合适的随机字符。有一个额外的空格，放置一个额外的句号，或者使用英式英语而不是美式英语，都足以毁掉你的命令行。

实践它们将帮助你避免这些错误并快速发现它们。

我们还建议您创建一个包含您所知道的所有命令行的库，并对其进行组织，以便在以后的日子里可以轻松找到。就像你会经常使用的代码一样，也会有你很少考虑的随机命令行。

记住这些可能很难，当你需要再次使用它们时，你可能要花上几个小时来记住这个过程。将命令行保存在某个安全的地方将会阻止你去寻找答案。

了解互联网如何运作

无论你计划做什么类型的编程，你都必须在某个时候与互联网互动。所以花些时间去理解互联网是如何工作的是有意义的。

互联网是计算机的全球连接——一个全球网络。当计算机进入互联网空间时，它们允许自己相互通信，然后开始“交谈”或传输数据。

他们在 1 和 0 中共享这些数据。其中一台计算机(或使用计算机的人)将发起一次对话，他们被称为客户端。接收会话的是服务器。

例如，如果你在搜索栏中输入“www.bing.com ”,你的因特网浏览器就开始与 bing 的计算机对话。浏览器(和你)是客户端，bing 是服务器。

练习 CSS

CSS 代表层叠样式表，是你的网页变得漂亮的原因。它不是一种编程语言，因为你不能用它来执行操作。但是，使用它可以帮助您编辑网页，使其看起来像您想要的样子。

就像任何有创意的东西一样，学习 CSS 的最好方法就是去体验它。一旦你创建了一个样式，你就可以给它命名。一旦命名，你就可以从你的 HTML 文件中调用这个样式，使它更容易添加到你的其他程序中。

你创建的每一个 HTML 页面总是默认一个标准化的样式，使用 CSS 你可以覆盖它并改变页面的所有元素。例如，字体、字体颜色、背景颜色和对齐方式都可以用 CSS 编辑——可能性是无穷无尽的。你可以创建一个特定的样式，可以是一个按钮，提升背景颜色和创建阴影效果，使它看起来像一个实际的按钮，而实际上它只是 CSS。

使用 CSS 的一个重要技巧是覆盖你自己的样式。如果你的网站上有一个旧的风格，并想改变它，不要删除它——它以后可能会派上用场。相反，添加“！“重要”在你的样式的末尾，这意味着这是你的网页的首选样式。

开始编程！

现在你知道了基本知识，你可以开始了。大多数人脑子里有一个新的令人兴奋的机会的想法，然后他们在第一个障碍时失败了——实际上是在尝试。不要成为那样的人。相反，跳进你的兴趣，开始学习编程。

这篇文章是你前进的第一步。现在不要停下来。注册一门免费课程，开始使用开源语言程序。那就乱来，好好玩。

你对编程世界的了解已经足够多了。大胆尝试，开始创造。

汇总

学习编程时，你将面临的最大困难来自术语。今天，我们已经分解了编码的重要概念，并把它们分成几个重要的概念，以便你了解更多。

了解什么是数据类型将有助于您学习如何创建条件。有了合适的条件，您可以将一段代码放在一起创建一个循环。

一点一点地建立你的理解会让整个学习过程变得更容易。

记住记下你学到的每一个命令，并将它们存放在一个容易找到的文件夹中。但要记住的最重要的事情是，你将永远在学习。

每当有你弄不明白的命令行时，简单地问一问搜索引擎或者看一段 YouTube 视频。即使是专业人士也需要时不时地查阅一下。

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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二元交叉熵张量流

原文：https://pythonguides.com/binary-cross-entropy-tensorflow/

在这个 Python 教程中，我们将学习如何在 Python TensorFlow 中计算二元交叉熵损失。此外，我们将涵盖以下主题。

• 二元交叉熵张量流
• 加权二元交叉熵张量流
• 二元交叉熵与逻辑张量流
• 张量流二元交叉熵 sigmoid
• 稀疏二元交叉熵张量流
• 二元交叉熵损失函数张量流

目录

• 二元交叉熵张量流
• 加权二元交叉熵张量流
• 二元交叉熵逻辑张量流
• TensorFlow 二元交叉熵 sigmoid
• 稀疏二元交叉熵张量流
• 二元交叉熵损失函数张量流

二元交叉熵张量流

• 在本节中，我们将讨论如何在 Python TensorFlow 中计算二进制交叉熵损失。
• 为了执行这个特殊的任务，我们将使用 tf。keras . loss . binarycrossentropy()函数，该方法用于生成预测值和实际值之间的交叉熵损失。
• 在 TensorFlow 中，当只有两个标签类别时使用二进制交叉熵损失，并且它还包括实际标签和预测标签。

语法:

让我们看看语法，了解一下 tf 的工作原理。Python TensorFlow 中的 keras . loss . binarycrossentropy()。

tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(
    from_logits=False,
    label_smoothing=0.0,
    axis=-1,
    reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO,
    name='binary_crossentropy'
)

• 它由几个参数组成。
  • from_logits: 该参数表示 logit 值，它包含概率值为[0，1]。
  • label_smoothing: 默认取 0.0，大于 0 时检查情况，计算真值间的损失。
  • 轴:默认取-1 值和生成交叉熵所沿的轴。
  • 名称:默认为 binary_crossentropy 值，指定操作的名称。

举例:

import tensorflow as tf

new_values = [[1, 0, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 0, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 1, 0, 0]]
new_values2 = [[.2, .1, .8, .7, .1, .2],[.3, .4, .5, .6, .7, .7], [.1, .2, .3, .4, .5, .6] ]
new_bin_cross_entropy = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()
result = new_bin_cross_entropy(new_values, new_values2).numpy()
print(result)

在下面的代码中，我们导入了 TensorFlow 库，然后创建了实际值和预测值。之后，我们使用了TF . keras . loss . binarycrossentropy()函数，并在该函数中分配了预测值和真实值。

下面是以下给定代码的实现。

Binary Cross entropy TensorFlow

阅读:张量流乘法

加权二元交叉熵张量流

• 在这一节中，我们将讨论如何在 Python TensorFlow 中的 BinaryCrossentropy 函数中使用权重参数。
• 在这个例子中，我们已经提到了 tf 中的权重。keras . loss . binarycrossentropy()函数，该函数用于生成预测值和实际值之间的交叉熵损失。

语法:

下面是 tf 的语法。Python TensorFlow 中的 keras . loss . binarycrossentropy()

tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(
    from_logits=False,
    label_smoothing=0.0,
    axis=-1,
    reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO,
    name='binary_crossentropy'
)

举例:

让我们举一个例子，检查一下如何在 Python TensorFlow 中使用 BinaryCrossentropy 函数中的权重参数。

源代码:

import tensorflow as tf

new_act_val = [[1, 0], [1, 1]]
new_pred_val = [[-23, 56], [1.92, -24.6]]
weight=[0.8, 0.2]
new_result = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)
new_result(new_act_val, new_pred_val).numpy()
new_result(new_act_val, new_pred_val, weight).numpy()

下面是下面给出的代码的截图。

Weighted binary cross entropy TensorFlow

阅读: TensorFlow 获取变量+示例

二元交叉熵逻辑张量流

• 在这个程序中，我们将讨论如何在 Python TensorFlow 中使用带有 logits 的二进制交叉熵。
• 为了完成这项任务，我们将使用TF . nn . sigmoid _ cross _ entropy _ with _ logits()函数，该函数用于计算给定逻辑的交叉熵。
• 如果你想找到 logits 和 labels 之间的 sigmoid 交叉熵。为了完成这项任务，我们将使用TF . nn . sigmoid _ cross _ entropy _ with _ logits()函数。

举例:

让我们举一个例子，看看如何在 Python TensorFlow 中将二进制交叉熵与 logits 结合使用。

源代码:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

new_logit = tf.constant([0, 0., 1., -1., 0., 1., 1.,0.])
new_label = tf.constant([1., 1., 1., 0., 0., 1., 0.,1.])
new_output=tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(
    labels=new_label, logits=new_logit)
with tf.compat.v1.Session() as val:
    new_result=val.run(new_output)
    print(new_result)

下面是以下给定代码的输出。

binary_cross_entropy_with_logits-TensorFlow

阅读:模块“张量流”没有属性“日志”

TensorFlow 二元交叉熵 sigmoid

• 在本节中，我们将讨论如何在 Python TensorFlow 中的二进制交叉熵中使用 sigmoid。
• 为了执行此特定任务，我们将使用TF . nn . sigmoid _ cross _ entropy _ with _ logits()函数，在此函数中，我们提到了 sigmoid_logits 值，这将计算带标签的交叉熵。

语法:

下面是 Python TensorFlow 中TF . nn . sigmoid _ cross _ entropy _ with _ logits()的语法。

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(
    labels=None, logits=None, name=None
)

• 它由几个参数组成
  • 标签:该参数表示同类型的张量，取值在 0 到 1 之间。
  • logits: 默认情况下，它不取值，指定实数。
  • 名称:该参数表示操作的名称。

举例:

我们举个例子，检查一下如何在 Python TensorFlow 中使用二进制交叉熵中的 sigmoid。

源代码:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

sigmoid_logits = tf.constant([0., -1., 1.,0])
soft_binary_labels = tf.constant([0., 1., 1.,0.])
new_logit = tf.constant([0, 0., 1., -1., 0., 1., 1.,0.])
new_label = tf.constant([1., 1., 1., 0., 0., 1., 0.,1.])
new_output=tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(
    labels=soft_binary_labels, logits=sigmoid_logits)
with tf.compat.v1.Session() as val:
    new_result=val.run(new_output)
    print(new_result)

在下面给定的代码中，我们导入了 TensorFlow 库，然后通过使用 tf.constant() 函数创建了一个 sigmoid 值，在这个函数中，我们为 0 和 1 赋值。

之后，我们使用了TF . nn . sigmoid _ cross _ entropy _ with _ logits()函数，并在该函数中分配了标签和 logits 值。

下面是下面给出的代码的截图。

Binary cross entropy TensorFlow sigmoid

阅读: Tensorflow 迭代张量

稀疏二元交叉熵张量流

• 在本节中，我们将讨论如何稀疏 Python TensorFlow 中的二进制交叉熵。
• 为了执行这个特殊的任务，我们将使用 tf。keras . loss . sparsecategoricalcrossentropy()函数，该函数将计算预测和标签之间的交叉熵损失。

语法:

让我们看看语法，了解一下 tf 的工作原理。Python TensorFlow 中的 keras . loss . sparsecategoricalcrossentropy()函数。

tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(
    from_logits=False,
    reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO,
    name='sparse_categorical_crossentropy'
)

• 它由几个参数组成
  • from_logits: 该参数表示 logit 值，它包含概率值为[0，1]。
  • name: 默认情况下，它采用 sparse _ categorical _ crossentropy 值，并指定操作的名称。

举例:

我们举个例子，检查一下如何在 Python TensorFlow 中稀疏二进制交叉熵。

源代码:

import tensorflow as tf

new_true_value = [0,1]
new_pred_value = [[1, 0.32, 1], [0, 1.0, 0.23]]

result = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()
new_output=result(new_true_value, new_pred_value)
print(new_output)

你可以参考下面的截图。

sparse binary cross entropy TensorFlow

阅读:将列表转换为张量张量流

二元交叉熵损失函数张量流

• 在本节中，我们将通过使用 Python TensorFlow 来讨论如何在二元交叉熵中使用损失函数。
• 通过使用 tf . keras . loss . binary cross entropy()函数，我们将在其中分配实际值和预测值。

举例:

我们举个例子，用 Python TensorFlow 查一下如何使用二进制交叉熵中的损失函数。

源代码:

import tensorflow as tf

new_true = [[1.,0.],
         [1.,1.]]
new_predict = [[0.9,1.0],
         [0.3,1.0]]

new_binar_cross = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()

result=new_binar_cross(new_true,new_predict)
print(result)

下面是以下给定代码的实现。

binary cross entropy loss function TensorFlow

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因此，在本教程中，我们已经学习了如何在 Python TensorFlow 中计算二元交叉熵损失。此外，我们还讨论了以下主题。

• 二元交叉熵张量流
• 加权二元交叉熵张量流
• 二元交叉熵与逻辑张量流
• 张量流二元交叉熵 sigmoid
• 稀疏二元交叉熵张量流
• 二元交叉熵损失函数张量流

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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Python 中的块缩进

原文：https://pythonguides.com/block-indentation-in-python/

在这个 Python 教程中，我们将讨论什么是 Python 中的块缩进，我们将看到几个关于如何在 Python 中使用块缩进以及如何解决缩进错误:在 python** 中，未缩进与任何外部缩进级别都不匹配的例子。**

目录

• Python 缩进
• 未缩进与 python 中的任何外部缩进级别都不匹配

Python 缩进

在 python 中，我们用缩进来定义控制和循环。Python 使用冒号(:)和缩进来显示代码块的开始和结束位置。缩进使得代码可读性更强，在 python 中，缩进非常重要。

举例:

def my_function():
    x = 10
    return x
print(my_function())

写完上面的代码(Python 缩进)，你将打印出 "my_function()" ，然后输出将显示为 " 10 "。在这里，我们看到了用于缩进的空格，它使代码看起来整洁易懂。

可以参考下面截图 Python 缩进

在这里，我们将看到如果在编写时从代码块中跳过缩进，Python 将如何抛出一个错误。

举例:

def my_function():
x = 10
return x
print(my_function())

写完上面的代码(Python Indentation)，你将打印出 "my_function()" ，然后输出将显示为" Indentation error:expected a indented block "。在这里，我们在编写代码时跳过了第 2 行的缩进，它抛出了一个错误。

可以参考下面 Python 缩进错误截图

Python 缩进可以被忽略通过行延续，这意味着我们可以在一行中编写代码，但这会使代码难以阅读和理解，所以缩进很好。

举例:

if true:
 print('Welcome')

写完上面的代码(Python 块缩进)，你将打印出“Welcome”，然后输出将显示为“Welcome”。这里，我们忽略了换行的缩进，它也是有效的，因为它做同样的事情。

可以参考下面截图 python 块缩进

但是缩进总是一个好主意，你可以参考下面的截图，因为它使代码更具可读性。

举例:

if true:
    print('Welcome')

未缩进与 python 中的任何外部缩进级别都不匹配

这个错误发生在你从网页复制粘贴的时候，它混淆了缩进的制表符和空格。如果您复制到程序中的代码片段使用不同类型的缩进，您可能会在代码中看到这种类型的错误，因为它混合了制表符和空格。

举例:

def get_factors(num):
    for i in range(1, num + 1):
        if num % i == 0:
   print("{} is a factor of {}.".format(i, num))
get_factors(10) 

在编写了上面的代码(在 python 中，unindent 不匹配任何外部缩进级别)之后，您将打印的代码将显示为“indentation error:un indent 不匹配任何外部缩进级别”。在这里，错误是由于混合了空格和制表符而产生的。

你可以参考下面的截图，因为在 python 中，unindent 不匹配任何外部缩进级别

Unindent does not match any outer indentation level in python

• 为了解决这个缩进错误，我们可以检查出现错误的那一行。每行代表一个制表符，每个点代表一个空格。
• 在 sublime 文本编辑器中，打开 python 程序并通过单击 ctrl + A 选择整个程序。
• 整个 python 代码和空白将被一起选中。
• 在程序中，tab 键显示为连续的线，空格显示为点。
• 坚持任何格式，无论是在选项卡上还是在空格里，其余的都改，做成统一格式。

举例:

def get_factors(num):
    for i in range(1, num + 1):
        if num % i == 0:
            print("{} is a factor of {}.".format(i, num))
get_factors(10) 

写完上面的代码，你会得到输出，错误解决。在这里，我们纠正了错误，您可以看到带有正确缩进的代码的正确样式。

你可以参考下面的截图 python unindent 不匹配任何外部缩进级别。

Unindent does not match any outer indentation level in python

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这就是我们如何使用块缩进和 IndentationError: Unindent 不匹配 python 中的任何外部缩进级别。

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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使用 Python Tkinter 的身体质量指数计算器[完整示例]

原文：https://pythonguides.com/bmi-calculator-using-python-tkinter/

在这个 Python Tkinter 教程中，我们将学习使用 Python Tkinter 创建一个身体质量指数计算器。
体重指数 【身体质量指数】是利用一个人的身高和体重进行简单的计算。

使用 Python Tkinter 的身体质量指数计算器

公式是身体质量指数= kg/m2 其中 kg 是一个人的体重，单位是千克，m2 是身高，单位是平方米。身体质量指数达到或超过 25.0 就是超重，而健康范围是 18.5 到 24.9。

身体质量指数类别:

• 体重不足 = < 18.5
• 正常体重= 18.5–24.9
• 超重= 25–29.9
• 肥胖= 30 或更大的身体质量指数

功能解释:

有许多方法可以为这个程序创建一个界面，但所有的程序将有相同的功能。在这一节中，我们将看到 main 函数在这个程序中是如何工作的。所以有两个函数用来显示身体质量指数结果。

1. calculate_bmi()
2. bmi_index()

计算 _bmi() :

• kg = int(weight_tf.get())
  这行代码获取用户体重，将其转换为整数，然后将该值存储在变量 kg 中
• m = int(height _ TF . get())/100
• bmi = kg/(m*m)
  这是求身体质量指数的公式。我们已经将公式存储在变量身体质量指数中。
• bmi = round(bmi, 1 )
  在四舍五入之前结果中出现了多个小数值。但是在使用了 round 函数之后，它看起来简化了&易于阅读。
  没有舍入功能，出现的结果是 20.061728395061728 ，应用舍入功能后出现的结果是 20.1。
• bmi_index(bmi)
  我们调用了 bmi_index()函数来比较身体质量指数值和身体质量指数类别。

def calculate_bmi():
    kg = int(weight_tf.get())
    m = int(height_tf.get())/100
    bmi = kg/(m*m)
    bmi = round(bmi, 1)
    bmi_index(bmi)

身体质量指数():

在这个函数中，显示的最终结果取决于它所属的身体质量指数值和身体质量指数类别。

身体质量指数类别:

• 体重不足 = < 18.5
• 正常体重= 18.5–24.9
• 超重= 25–29.9
• 肥胖= 30 或更大的身体质量指数

def bmi_index(bmi):

    if bmi < 18.5:
        messagebox.showinfo('bmi-pythonguides', f'BMI = {bmi} is Underweight')
    elif (bmi > 18.5) and (bmi < 24.9):
        messagebox.showinfo('bmi-pythonguides', f'BMI = {bmi} is Normal')
    elif (bmi > 24.9) and (bmi < 29.9):
        messagebox.showinfo('bmi-pythonguides', f'BMI = {bmi} is Overweight')
    elif (bmi > 29.9):
        messagebox.showinfo('bmi-pythonguides', f'BMI = {bmi} is Obesity') 
    else:
        messagebox.showerror('bmi-pythonguides', 'something went wrong!') 

源代码:

这里是完整的源代码身体质量指数计算器。代码可以在 python3 的任何版本上运行，但是必须安装 Tkinter。如有任何疑问或错误，请留下评论。

from tkinter import *
from tkinter import messagebox

def reset_entry():
    age_tf.delete(0,'end')
    height_tf.delete(0,'end')
    weight_tf.delete(0,'end')

def calculate_bmi():
    kg = int(weight_tf.get())
    m = int(height_tf.get())/100
    bmi = kg/(m*m)
    bmi = round(bmi, 1)
    bmi_index(bmi)

def bmi_index(bmi):

    if bmi < 18.5:
        messagebox.showinfo('bmi-pythonguides', f'BMI = {bmi} is Underweight')
    elif (bmi > 18.5) and (bmi < 24.9):
        messagebox.showinfo('bmi-pythonguides', f'BMI = {bmi} is Normal')
    elif (bmi > 24.9) and (bmi < 29.9):
        messagebox.showinfo('bmi-pythonguides', f'BMI = {bmi} is Overweight')
    elif (bmi > 29.9):
        messagebox.showinfo('bmi-pythonguides', f'BMI = {bmi} is Obesity') 
    else:
        messagebox.showerror('bmi-pythonguides', 'something went wrong!')   

ws = Tk()
ws.title('PythonGuides')
ws.geometry('400x300')
ws.config(bg='#686e70')

var = IntVar()

frame = Frame(
    ws,
    padx=10, 
    pady=10
)
frame.pack(expand=True)

age_lb = Label(
    frame,
    text="Enter Age (2 - 120)"
)
age_lb.grid(row=1, column=1)

age_tf = Entry(
    frame, 
)
age_tf.grid(row=1, column=2, pady=5)

gen_lb = Label(
    frame,
    text='Select Gender'
)
gen_lb.grid(row=2, column=1)

frame2 = Frame(
    frame
)
frame2.grid(row=2, column=2, pady=5)

male_rb = Radiobutton(
    frame2,
    text = 'Male',
    variable = var,
    value = 1
)
male_rb.pack(side=LEFT)

female_rb = Radiobutton(
    frame2,
    text = 'Female',
    variable = var,
    value = 2
)
female_rb.pack(side=RIGHT)

height_lb = Label(
    frame,
    text="Enter Height (cm)  "
)
height_lb.grid(row=3, column=1)

weight_lb = Label(
    frame,
    text="Enter Weight (kg)  ",

)
weight_lb.grid(row=4, column=1)

height_tf = Entry(
    frame,
)
height_tf.grid(row=3, column=2, pady=5)

weight_tf = Entry(
    frame,
)
weight_tf.grid(row=4, column=2, pady=5)

frame3 = Frame(
    frame
)
frame3.grid(row=5, columnspan=3, pady=10)

cal_btn = Button(
    frame3,
    text='Calculate',
    command=calculate_bmi
)
cal_btn.pack(side=LEFT)

reset_btn = Button(
    frame3,
    text='Reset',
    command=reset_entry
)
reset_btn.pack(side=LEFT)

exit_btn = Button(
    frame3,
    text='Exit',
    command=lambda:ws.destroy()
)
exit_btn.pack(side=RIGHT)

ws.mainloop()

输出:

在这个输出中，用户需要填写一些信息，如年龄、性别、身高和体重。根据这些信息，身高和体重被用来计算身体质量指数。然后身体质量指数通过条件。

每种情况都有备注(体重不足、正常、超重等)。使用消息框显示结果。

BMI Calculator Using Python Tkinter

这就是我们如何使用 Python Tkinter 制作身体质量指数计算器。

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• Python Tkinter 拖拽
• python tkinter auto complete

在本教程中，我们学习了如何使用 Python Tkinter 制作身体质量指数计算器。

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

enjoysharepoint.com/

用电子邮件建立一个 Django 联系表单

原文：https://pythonguides.com/build-a-django-contact-form-with-email/

在本 Python Django 教程中，我将一步步讲解如何用 email 后端构建一个 Django 联系人表单 。

在使用 HTML 处理联系人表单时，我发现创建一个使用 HTML 发送电子邮件的联系人表单需要几十行代码和大量的工作。

所以，我做了调查，发现 Django 提供表格课程。在这里，我们将重点关注使用 ModelForm 类呈现 Django 表单。

在这里我们将看到:

• 何时需要电子邮件后端
• 如何使用电子邮件建立 Django 联系表单，并向您的 Gmail 帐户发送电子邮件。
• 如何将表单数据保存到内置的 Django 数据库中
• 如何在 Django 中查看提交的数据
• 如何在 Django 中使用各种控件，如文本框、文本区、电子邮件和单选按钮
• 如何在 Django 中将表单呈现为表格
• 如何在 Gmail 中设置电子邮件认证

这是我们将在这里建造的。

Contact Form

在本文的最后，你也可以下载代码:**建立一个 Django **联系人表单，邮件**** 。

目录

• 用电子邮件建立 Django 联系表单
  • 电子邮件后端
  • 设置 Django 项目
  • 创建模型
  • 创建具有各种字段的 Django 表单
  • 在 Django 中以表格的形式呈现表单
  • 在 Django 中定义视图
    • 在 Gmail 中设置电子邮件认证
  • Django 电子邮件设置视图
  • 在 Django 中执行应用程序
  • 从 Django 管理界面查看提交的数据
• 下载 Django 联系表，并附上完整的电子邮件代码
• 结论

用电子邮件建立 Django 联系表单

现在，让我们一步一步地看看 Django 是如何在提交联系表单时发送电子邮件的。

电子邮件后端

有时，您会注意到，当我们提交联系表格时，我们会立即收到来自网站的回复邮件。现在的问题是这件事将如何发生？

基本上，联系表单连接到电子邮件后端，该后端会自动工作，并在每次代表网站工作人员将表单提交给用户时发送一封电子邮件。

简而言之，您可以说通过使用带有联系人表单的电子邮件，自动生成的电子邮件将发送给用户。

阅读:如何安装 Django

设置 Django 项目

首先，我们需要使用下面给出的命令在 Django 中建立一个项目。这里的 TrainingGuides 是项目的名称。

django-admin startproject TrainingGuides

通过在终端键入下面的命令，在 Django 项目中创建一个名为 Contact 的 Django 应用程序。

python manage.py startapp Contact

将联系人应用添加到位于 settings.py 文件中的已安装应用列表中。

settings.py

Django 在项目目录中自动包含一个名为 urls.py 的文件。在它里面，映射了最近创建的应用程序联系人，如下所示。

from django.contrib import admin
from django.urls import path,include

urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('',include('Contact.urls')),
]

阅读:如何在 Python Django 中创建 web 表单

创建模型

要在 Django 中创建模型，打开 app 目录中的 models.py 文件，并添加下面给出的代码。

from django.db import models

# Create your models here.

class Contact(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=250)
    email = models.EmailField()
    phone = models.CharField(max_length=10)
    mode_of_contact = models.CharField('Conatct by', max_length=50)
    question_categories = models.CharField('How can we help you?', max_length=50)
    message = models.TextField(max_length=3000)

    def __str__(self):
        return self.email 

在这里，我们创建一个模型类 Contact ，它具有以下字段。

1. 的名字是姜戈·查菲尔斯。并且该字符字段有 25 个字符的限制。
2. 电子邮件是 Django EmailField，允许用户保存电子邮件地址。
3. 电话是 Django CharField。并且该字符字段有 10 个字符的限制。
4. 联系方式和问题类别是 Django CharField。这些字符字段有 50 个字符的限制。
5. 消息字段是 Django 文本字段。并且有 3000 个字符的限制。

并使用 def __str__(self) 来更改 Django 模型中对象的显示名称。当我们返回 self.email 时，它会将项目名称显示为电子邮件。

要在管理站点注册联系人模型，打开 admin.py 文件并添加下面给出的代码。

from django.contrib import admin
from .models import Contact

# Register your models here.

admin.site.register(Contact)

阅读: Python Django vs 金字塔

创建具有各种字段的 Django 表单

创建 Django 表单，联系人应用程序将使用它来收集用户输入。将以下代码添加到您在 app 目录中创建的 forms.py 文件中。

from django import forms
from .models import Contact

select_mode_of_contact = (
    ("email", "E-Mail"),
    ("phone", "Phone"),
)

select_question_categories = (
    ("certification", "Certification"),
    ("interview", "Interview"),
    ("material", "Material"),
    ("access_duration","Access and Duration"),
    ("other", "Others"),
)

class ContactForm(forms.ModelForm):
    phone = forms.CharField(required=False)
    mode_of_contact = forms.CharField(required=False, widget=forms.RadioSelect(choices=select_mode_of_contact))
    question_categories = forms.CharField(required=False, widget=forms.Select(choices=select_question_categories))

    class Meta:
        model = Contact
        fields = '__all__' 

• 这里，我们定义了一个名为ContactForm 的表单类，它包含了来自 Contact 模型的所有字段。
• 另外，联系方式和问题类别是 Django CharField。有一个选项选项，它是可用作字段选项的序列，由项目的可重复项组成。
• 我们为此定义了一个名为选择问题类别和选择联系方式的元组。

在 Django 中以表格的形式呈现表单

在主项目目录中创建一个名为 Templates 的子目录来存储所有的项目模板，因为 Django 应用程序的前端是在 Templates 中定义的。

打开 settings.py 文件，更新 DIRS 指向 Templates 文件夹的位置。

settings.py

为了定义发送电子邮件的联系人表单的前端，在模板文件夹中创建一个名为contact.html的 HTML 文件，并包含下面给出的代码。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Contact</title>
</head>

<body>
    <div style="margin:80px">
        <h1 align="center">Contact Us</h1>
        <hr>
        <h4>Contact us directly if you have any queries. We will get in touch with you shortly.</h4>
        <hr>
        <br>
        <form method="post" action="" enctype="multipart/form-data" class="post-form">
            {% csrf_token %}
            <table>
                {{form.as_table}}
            </table>
            <button type="submit" class="save btn btn-default">Submit</button>
        </form>
</body>

</html>

• 使用 HTML 标签 h1 和 h4 向表单添加标题。
• 一旦表单被提交，就会通过使用 POST 方法调用 form 标签来提交表单。
• 在表单元素中添加 csrf_token ，以保护表单免受网络攻击，并使我们能够安全地交付数据。
• 接下来，使用表标签中的 form.as_table 标签将表单呈现为一个段落。
• 向表单添加一个提交按钮来完成它。

我们希望在成功提交后将联系表单呈现到另一个页面，因此我们会收到成功消息和联系表单链接。

为此，我们将另一个名为success.html的 HTML 文件添加到模板文件夹。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Success</title>
</head>

<body>
    <h2 style="text-align: center; color: red;" "></h2style>We sent your message</h2>
    <p> You can send another in the <a href=" {% url 'contact' %}">Contact Page</a></p>
</body>

</html>

标签 h2 用于定义标题，属性 text-align 和 color 用于文本居中、对齐并将其颜色改为红色。然后，在 p 标签中，我们利用 a href 标签将其链接到联系人表单。

阅读: Python Django vs ReactJS

在 Django 中定义视图

程序的逻辑放在一个叫做 Django 视图的 Python 函数中，然后这个函数响应用户。

打开 views.py 文件，添加下面提供的代码，为带有电子邮件设置的联系人表单创建核心逻辑。

from django.shortcuts import render
from .forms import ContactForm
from django.core.mail import send_mail
from django.conf import settings

# Create your views here.

def contact(request):
    if request.method == 'POST':
        form = ContactForm(request.POST)
        if form.is_valid(): 
            form.save()
            subject = "Welcome to PythonGuides Training Course"
            message = "Our team will contact you within 24hrs."
            email_from = settings.EMAIL_HOST_USER
            email = form.cleaned_data['email']
            recipient_list =email
            send_mail(subject, message, email_from, [recipient_list])
            return render(request, 'success.html') 
    form = ContactForm()
    context = {'form': form}
    return render(request, 'contact.html', context) 

• 首先从 forms.py 中导入 ContactForm ，然后调用 if 语句，检查请求方式是否为 POST 。
• 如果是，我们通过 ContactForm(请求。POST) 将数据绑定到表单类，这样我们就可以进行验证。
• 现在，调用 is_valid() 来验证用户输入的内容，如果验证成功，使用 save()保存表单数据。
• 如果请求方法是 GET ，则使用 render() 函数向用户呈现一个空白的联系人表单。

在 Gmail 中设置电子邮件认证

在这里，我们使用 Gmail 发送电子邮件，所以我们必须设置应用程序密码，

如果我们不设置应用程序密码，我们将收到 SMTPAuthenticationError 。出现这个错误是因为 Django 缺乏遵守 Google 安全标准的能力。

按照以下步骤设置密码。

• 登录 Gmail，进入收件箱的设置，点击查看所有设置。

Gmail Settings

• 然后导航账户并导入。

Account and Import

• 导航至其他谷歌账户设置。

Account Settings

• 然后，点击安全。

Gmail Security

• 设置安全检查设置并启用两步因素验证。

2-Step Verification

• 之后，在转发和 POP/IMAP** 设置下启用 IMAP** 。请记得保存您的设置。

POP/IMAP

• 一旦我们确保 IMAP 和 2 因子都被启用。导航回到你的谷歌账户的设置页面，选择安全选项。

Security

• 到达后，将光标向下移动一点，选择应用程序密码选项。

App Password

• 一旦我们完成了这些，点击通过后，在选择设备下选择其他。给这个密码起个我们想要的名字，一旦你给应用程序起了名字，点击生成。

Other Device

如果一切顺利，就会出现一个显示你的应用密码的页面。

App Password

阅读: Python Django 表单验证

Django 电子邮件设置视图

此外，每次提交联系表单时，网站工作人员都会通过电子邮件通知用户

打开 settings.py 文件，添加以下代码，添加 Django 发送邮件所需的设置。

# Email Settings

EMAIL_BACKEND = 'django.core.mail.backends.smtp.EmailBackend'
EMAIL_HOST = 'smtp.gmail.com'
EMAIL_USE_TLS = True
EMAIL_PORT = 587
EMAIL_HOST_USER = #sender email-id
EMAIL_HOST_PASSWORD = #password associated with sender email-id 

以下是我们上面使用的选项的详细描述。

• 电子邮件 _ 后端:
  • 我们的 Django 项目将用来连接到 SMTP 服务器的后端由 EMAIL_BACKEND 参数指定。
  • smtp 是这个变量的目标，而 EmailBackend 类接收所有的电子邮件发送参数。
• 电子邮件 _ 主机:
  • 您将使用的 SMTP 服务器域由 EMAIL_HOST 选项表示。您的电子邮件服务提供商将决定这一点。在这里，Gmail 是电子邮件提供商，所以我们将 SMTP 服务器主机设置为 smtp.gamil.com的。
  • 如果你使用雅虎作为电子邮件提供商，将其 SMTP 服务器主机设置为 smtp.mail.yahoo.com 的 T2，如果你使用 T4 的 Outlook 作为电子邮件提供商，将其 SMTP 服务器设置为 smtp-mail.outlook.com 的。
• 电子邮件 _ 使用 _TLS:
  • 互联网上使用一种称为 TLS 的安全协议来加密 Django 和 SMTP 服务器之间的通信。
  • EMAIL_USE_TLS 选项被设置为 True 以指示 Django 将连接到 SMTP 服务器并使用传输层安全性发送电子邮件。
• 电子邮件端口:
  • 大多数 SMTP 服务器的默认端口是 587 ，因此 EMAIL_PORT 参数必须设置为该值。
• 电子邮件 _ 主机 _ 用户:
  • EMAIL_HOST_USER 是网站工作人员的邮箱地址。
• 电子邮件 _ 主机 _ 密码:
  • EMAIL_HOST_PASSWORD 是网站工作人员邮箱的密码凭证。

带有电子邮件设置的联系人表单的代码。

from django.shortcuts import render
from .forms import ContactForm
**from django.core.mail import send_mail
from django.conf import settings**

# Create your views here.

def contact(request):
    if request.method == 'POST':
        form = ContactForm(request.POST)
        if form.is_valid(): 
            form.save()
            **subject = "Welcome to PythonGuides Training Course"
            message = "Our team will contact you within 24hrs."
            email_from = settings.EMAIL_HOST_USER
            email = form.cleaned_data['email']
            recipient_list =email
            send_mail(subject, message, email_from, [recipient_list])**
            return render(request, 'success.html') 
    form = ContactForm()
    context = {'form': form}
    return render(request, 'contact.html', context)

• 导入 Django send_mail 函数以及设置变量，该变量保存 settings.py 文件中包含的所有全局选项。
• 然后，将撰写电子邮件所需的所有参数传递给 send_mail() ，它在 Django 中处理电子邮件发送。
• 以下是传递给函数的参数。
  • 主题:指定邮件主题。
  • message: 它指定了您传递给用户的消息。简而言之，它是邮件的主体。
  • email_from: 指定发件人的详细信息。将其值设置为 settings。EMAIL_HOST_USER，因为它从那里取值。
  • recipient_list: 指定接收人详细信息。它总是在列表表单中，并将其值设置为 email，因为所有提交了联系表单的用户都会收到电子邮件。

阅读: Python Django app 上传文件

在 Django 中执行应用程序

我们必须首先对给定的模型进行迁移，以便开始使用它。通过终端运行以下命令。

python manage.py makemigartions

为了反映它，我们必须迁移数据库。下面列出了 migrate 命令。

python manage.py migrate

为了启动这个特定 Django 项目的开发服务器，我们在终端中输入下面的命令。

python manage.py runserver 

通过如下所示展开 URL，我们可以访问联系表单。

127.1.1.0/contact 

它成功地打开了 Django 联系人表单，电子邮件后端如下所示。

Contact Form with Email Backend

现在，填写联系表单并点击提交按钮，如下所示。

Contact form with details

点击提交后，会移至成功页面。如果我们单击联系页面链接，我们将再次重定向到空白联系表单。

Success Page

此外，用户在表单中提供的电子邮件将在他们点击提交按钮后收到来自网站所有者的电子邮件。

User Email

Website Owner Email

阅读: Python Django MySQL CRUD

从 Django 管理界面查看提交的数据

它还会将数据保存在数据库中。如果您想查看它，请创建一个超级用户，打开管理应用程序并查看它。

Admin Interface

这就是我们如何呈现 Django 联系表单并从 Gmail 向用户发送电子邮件。

阅读:使用 PostgreSQL 的 Django CRUD 示例

下载 Django 联系表，邮件完整代码

这是代码。

Contact Form that Sends Emails

结论

这样，我们成功地用 Django ModelForm 类创建了一个工作的 Django 表单，它也使用了一个数据库。我们还学习了如何从网站所有者向填写了表单的用户自动发送电子邮件。

此外，我们还讨论了以下主题。

• 何时需要电子邮件后端
• 如何使用电子邮件建立 Django 联系表单，并向您的 Gmail 帐户发送电子邮件。
• 如何将表单数据保存到内置的 Django 数据库中
• 如何在 Django 中查看提交的数据
• 如何在 Django 中使用各种控件，如文本框、文本区、电子邮件和单选按钮
• 如何在 Django 中将表单呈现为表格

您可能也喜欢阅读下面的 Python Django 教程。

• Django 模板中的 If 语句
• 比较 Python Django 中的两个整数
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• Python Django 四舍五入到两位小数

Tanya Puri

拥有丰富 Django 和 Matplotlib 经验的 Python 开发人员，目前在 TSInfo Technologies 工作。我正在成为专业程序员、博客写手和 YouTuber 的路上。

如何用 Python 计算圆的面积

原文：https://pythonguides.com/calculate-area-of-a-circle-in-python/

在这个 python 教程中，你将学习如何用 Python 中的**计算圆的面积，你可以查看 Python 程序计算圆的面积并且，我们还将查看 :**

• Python 程序计算圆的面积
• Python 程序使用函数求圆的面积
• Python 程序使用数学模块计算圆的面积
• Python 程序计算圆的面积和周长
• Python 程序使用内置的数学模块计算圆的面积和周长
• Python 程序求圆的面积和周长
• 使用类计算圆的面积的 Python 程序
• 使用类计算圆的面积和周长的 Python 程序

目录

• Python 程序计算圆的面积
• Python 程序使用函数求圆的面积
• 使用 Python 数学模块求圆的面积
• Python 程序计算圆的面积和周长
• 使用内置数学模块计算圆的面积和周长的 Python 程序
• Python 程序求圆的面积和周长
• Python 程序使用类计算圆的面积
• Python 程序使用类计算圆的面积和周长

Python 程序计算圆的面积

让我们看看 python 程序计算圆的面积。

• 首先，我们将使用半径的 input() 函数从用户处获取输入，并将其存储在一个变量中。
• 我们可以用常量来存储【pi】的值。
• 现在我们用公式面积= PI * r * r 来计算圆的面积。
• 最后，打印一个圆的面积得到输出。

举例:

PI = 3.14
r = float(input("Enter the radius of a circle:"))
area = PI * r * r
print("Area of a circle = %.2f" %area)

你可以参考下面的截图来看看 python 程序计算圆的面积的输出

Python program to calculate the area of a circle

上面的代码，我们可以用 Python 中的来计算圆的面积。

还有，阅读， Python 程序求矩形面积和如何在 Python 中求三角形面积？

Python 程序使用函数求圆的面积

这里，我们将看到 python 程序使用函数求圆的面积。

• 在这个例子中，我定义了一个函数为 def findArea(r) 。
• 我们可以存储固定的值 PI = 3.14 。
• 该函数返回为 return PI * (r * r)
• 函数 findArea(6)被调用，它将打印输出。

举例:

def findArea(r):
    PI = 3.14
    return PI * (r*r);
print("Area of circle = %.6f" % findArea(6));

你可以参考下面的截图，看看 python 程序使用函数求圆的面积的输出。

Python program to find the area of a circle using function

上面的 python 代码使用 Python 中的函数来求圆的面积。

• Python 匿名函数
• Python 中的函数

使用 Python 数学模块求圆的面积

现在，我们将看到 python 程序使用数学模块求圆的面积。

• 在这个例子中，我们将导入 math 模块，这是一个内置模块。
• 我们将把半径作为用户的输入。
• 现在我们用公式 area = math.pi * r * r 来计算圆的面积。【圆周率】的值取自【数学】模块。
• 最后，打印一个圆的面积得到输出。

举例:

import math
r = float(input("Enter the radius of a circle:"))
area = math.pi * r * r
print("Area of a circle = %.2f" %area)

你可以参考下面的截图，看看 python 程序使用数学模块求圆的面积的输出。

Python program to find the area of a circle using the math module

上面的代码，我们可以用 Python 数学模块来求圆的面积。

另请阅读，如何使用 Python Tkinter 创建倒计时定时器。

Python 程序计算圆的面积和周长

我们来看 python 程序计算圆的面积和周长。

• 首先，我们将使用半径的 input() 函数从用户处获取输入，并将其存储在一个变量中。
• 我们可以用常量来存储【pi】的值。
• 现在我们用公式面积= PI * r * r 来计算圆的面积。
• 为了计算圆的周长，我们将使用公式周长= 2 π r。
• 最后，打印圆的面积和周长得到输出。使用 %.2f 将该值格式化为两位小数。

举例:

PI = 3.14
r = float(input(' Please Enter the radius of a circle: '))
area = PI * r * r
circumference = 2 * PI * r
print(" Area Of a Circle = %.2f" %area)
print(" Circumference Of a Circle = %.2f" %circumference)

你可以参考下面的截图，看看 python 程序计算圆的面积和周长的输出。

Python program to calculate the area and circumference of a circle

这是计算圆的面积和周长的 Python 程序。

你可能喜欢， Python 程序求正方形的面积。

使用内置数学模块计算圆的面积和周长的 Python 程序

在这里，我们将看到使用内置数学模块计算圆的面积和周长的 python 程序。

• 首先，我们将导入数学模块，这是一个内置模块。
• 我们将使用半径的 input() 函数从用户处获取输入，并将其存储在一个变量中。
• 现在我们用公式面积= math.pi * r * r 来计算圆的面积。
• 为了计算圆周的周长，我们将使用公式周长= 2 * math.pi * r** 。**
• 最后，打印圆的面积和周长得到输出。使用 %.2f 将该值格式化为两位小数。

举例:

import math
r = float(input(' Please Enter the radius of a circle: '))
area = math.pi * r * r
circumference = 2 * math.pi * r
print(" Area Of a Circle = %.2f" %area)
print(" Circumference Of a Circle = %.2f" %circumference)

你可以参考下面的截图，看看 python 程序使用内置的数学模块计算圆的面积和周长的输出。

Python program to calculate the area and circumference of a circle using an inbuilt math module

Python 程序求圆的面积和周长

现在，我们将看到 python 程序求圆的面积和周长

• 首先，我们将使用半径的输入()函数从用户处获取输入，并将其存储在一个变量中。
• 我们在公式中使用了3.14π的值。
• 现在我们用公式面积= 3.14* r * r 来计算圆的面积。
• 为了计算圆的周长，我们将使用公式:周长= 23.14r
• 最后，打印圆的面积和周长，得到输出。

举例:

r=float(input("Enter the Radius of circle: "))
area = 3.14*r*r
perimeter = 2*3.14*r
print("Area of Circle: ",area)
print("Perimeter of Circle: ",perimeter)

你可以参考下面的截图来查看 python 程序的输出，以找到一个圆的面积和周长。

Python program to find the area and perimeter of a circle

上面的代码，我们可以用 Python 中的来求圆的面积和周长。

Python 程序使用类计算圆的面积

让我们看看 python 程序使用类计算圆的面积。

• 在这个例子中，我们创建了一个名为“圆”的类，它的属性半径为 r
• 该类的构造函数使用 __init__ 函数初始化属性。
• 我们在公式中使用了3.14π的值。
• 创建方法 "area" 来计算给定圆的面积。
• 类“Circle”的一个实例被创建为“obj”，并且调用该方法来显示输出。

举例:

class Circle:
    def __init__(self, r):
        self.radius = r
    def area(self):
        return 3.14 * (self.radius ** 2)
obj = Circle(8)
print("Area of circle:",obj.area())

你可以参考下面的截图，看看 python 程序使用类计算圆的面积的输出。

Python program to calculate the area of a circle using class

上面的 Python 代码使用类来计算圆的面积。

Python 程序使用类计算圆的面积和周长

在这里，我们将看到 python 程序使用类计算圆的面积和周长

• 在这个例子中，我们创建了一个名为“圆”的类，它的属性半径为 r
• 该类的构造函数使用 __init__ 函数初始化属性。
• 我们在公式中使用了3.14π的值。
• 创建了两种方法“面积”和“周长”来计算给定圆的面积。
• 类“Circle”的一个实例被创建为“obj”，并且调用该方法来显示输出。

举例:

class Circle:
    def __init__(self, r):
        self.radius = r
    def area(self):
        return 3.14 * (self.radius ** 2)
    def perimeter(self):
        return 2*3.14*self.radius
obj = Circle(3)
print("Area of circle:",obj.area())
print("Perimeter of circle:",obj.perimeter())

你可以参考下面的截图来查看 python 程序使用类计算圆的面积和周长的输出。

Python program to calculate the area and perimeter of a circle using class

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在本 Python 教程中，我们学习了计算圆面积的 Python 程序。此外，我们还讨论了以下主题:

• Python 中如何计算圆的面积
• 如何用 Python 中的函数求圆的面积
• 如何使用 Python 中的 math 模块求圆的面积？
• Python 中如何计算圆的面积和周长？
• Python 程序使用内置的数学模块计算圆的面积和周长
• 如何在 Python 中求圆的面积和周长
• 如何用 Python 中的类计算圆的面积
• 如何用 Python 中的 class 计算圆的面积和周长？

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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用 Python 计算一个数的指数值

原文：https://pythonguides.com/calculate-exponential-value-of-a-number-in-python/

在本 Python 教程中，我们将讨论如何在 Python 中计算一个数的指数值。此外，我们将看不同的例子来计算一个数的指数值。

最近一直在做一个机器学习项目，发现它需要一个数的指数值。所以我研究了一下，发现我们必须使用 Python exp()方法。

在这里我们将学习

• 如何在 Python 中使用 exp()计算一个数的指数值
• 如何在 Python 中使用**运算符计算一个数的指数值？
• Python 中如何用 pow()计算一个数的指数值？
• 如何在 Python 中使用 math.pow()计算一个数的指数值？

目录

• 如何在 Python 中使用 exp() 计算一个数的指数值
• 如何在 Python 中使用**运算符计算一个数的指数值
• 如何在 Python 中使用 pow() 计算一个数的指数值
• 如何在 Python 中使用 math.pow() 计算一个数的指数值

如何在 Python 中使用 exp() 计算一个数的指数值

• 在这一节中，我们将讨论如何使用 exp()计算一个数的指数值。
• Python 内置的 exp()函数可以用来确定任意数的 e 值的幂。表示 e^n，其中 n 是提供的数字。2.71828 大约等于 e 的值，exp()函数是数学库的一部分，所以在使用它之前，我们必须导入数学库。
• math.exp(x) 函数返回 e 的 x 次方值，其中 e 是自然对数的底数。

语法:

让我们看一下语法并理解 Python 中的 math.exp(x) 的工作原理

math.exp(x)

举例:

这里我们将举一个例子，检查如何使用 exp()计算一个数的指数值。

源代码:

import math

new_val = 7
new_output = math.exp(new_val)
# Display the Content
print('Exponent of value :', new_output)

下面是以下代码的截图

How to calculate the exponential value of a number using exp()

阅读: Python 程序打印质数

如何在 Python 中使用**运算符计算一个数的指数值

• 现在让我们了解如何使用**运算符计算一个数的指数值。
• 我们在本例中使用了**运算符来计算指数值。

举例:

这里我们将举一个例子，检查如何使用**运算符计算一个数的指数值。

new_base = 8
new_exp = 3
print ("Exponential Value is: ", new_base ** new_exp)

下面是以下给定代码的实现

How to calculate the exponential value of a number using ** operator

阅读: Python 串联数组

如何在 Python 中使用 pow() 计算一个数的指数值

• Python 提供了一个内置的 pow()函数，除了**运算符之外，用户还可以使用它来计算指数值。
• 接受底数和指数作为输入后，该函数返回等值。
• 内置函数之一 pow()接受两到三个参数。当提供两个参数时，它有助于确定指数值；如果传递了第三个参数，则确定指数值的模数。

举例:

让我们举一个例子，检查如何使用 pow()计算一个数的指数值。

源代码:

new_base = 16
new_exponent = 4

# using pow() function
result= pow(new_base, new_exponent)
print("Exponential value is :",result )

在下面的代码中，我们首先声明了两个变量‘new _ base’和 new_exponent。接下来，我们使用 pow()函数获取输入数字的指数值。

下面是以下给定代码的实现

How to calculate the exponential value of a number using pow()

阅读: Python 程序求偶或奇

如何在 Python 中使用 math.pow() 计算一个数的指数值

• 在本节中，我们将讨论如何使用 math.pow()计算一个数的指数值。
• math.pow(x，y)函数返回 x 的 y 次方值，该函数需要两个输入。如果 x 为负且 y 不是整数，它将引发 ValueError。
• 使用 math.pow() 函数将两个参数都转换成浮点数，然后输出浮点数数据类型。

举例:

import math

new_output= math.pow(7, 2)
print(new_output)

在上面的代码中，我们首先导入了数学库，然后使用了 math.pow() 函数，在这个函数中，我们传递了指数和幂值。

你可以参考下面的截图

How to calculate the exponential value of a number using math.pow()

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在本文中，我们讨论了如何计算一个数的指数值。此外，我们还讨论了以下主题。

• 如何在 Python 中使用 exp()计算一个数的指数值
• 如何在 Python 中使用**运算符计算一个数的指数值？
• Python 中如何用 pow()计算一个数的指数值？
• 如何在 Python 中使用 math.pow()计算一个数的指数值？

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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Python 中如何计算单利

原文：https://pythonguides.com/calculate-simple-interest-in-python/

本 Python 教程讲解如何计算 Python 单利。除了计算单利的 Python 程序之外，我们将涉及以下主题:

• 从用户输入计算单利的 Python 程序
• 简单兴趣的 Python 程序
• Python 程序计算单利
• 使用函数计算单利的 Python 程序
• 单利和复利的 Python 程序

目录

• 单利 Python 程序
• Python 程序从用户输入中计算单利
• Python 程序计算单利
• Python 程序使用函数计算单利
• 单利和复利的 Python 程序

单利 Python 程序

简单兴趣来看看 python 程序。

• 首先，我们将创建一个变量作为 P，R，和 T ，并将值赋给该变量。
• 我们将使用公式Simple _ interest =(P * R * T)/100计算单利。
• 最后，打印Simple _ interest 得到输出。

举例:

P = 300
R = 1
T = 4
Simple_interest = (P * R * T) / 100
print("The simple interest is:", Simple_interest)

你可以参考下面的截图来看看 python 程序的输出。

Python Program for simple interest

这段代码我们可以用 Python 来计算单利。

阅读 Python 从两个列表中创建了一个字典

Python 程序从用户输入中计算单利

让我们看看从用户输入计算单利的程序。

• 在这个例子中，我们将使用 input() 函数从用户处获取关于本金金额、时间和利率的输入。
• 为了计算单利我们将使用公式单利=(本金时间利率)/100 。
• 最后打印 simple_interest 得到输出。

举例:

principal = float(input('Enter the principle amount: '))
time = float(input('Enter the time: '))
rate = float(input('Enter the rate: '))
simple_interest = (principal*time*rate)/100
print("Simple interest is:", simple_interest)

您可以参考下面的屏幕截图，查看 python 程序从用户输入计算单利的输出。

Python program to calculate simple interest from user input

上面的 Python 代码我们可以用来从用户输入中计算单利。

阅读 Python 循环通过 一 列表

Python 程序计算单利

现在，我们将看到一个计算单利的 python 程序。

• 在这个例子中，我们将使用input()函数从用户处获取输入的本金金额、时间和利率。****
• 为了计算单利我们将使用公式单利=(本金时间利率)/100** 。**
• 最后打印 Simple_interest 得到输出。

**举例:

principle=float(input("Enter the principle amount:"))
time=int(input("Enter the time(years):"))
rate=float(input("Enter the rate:"))
Simple_interest=(principle*time*rate)/100
print("The simple interest is:",Simple_interest)

你可以参考下面的截图来查看 python 程序计算单利的输出。

Python Program to compute simple interest

阅读 Matplotlib 绘图条形图

Python 程序使用函数计算单利

在这里，我们将看到 python 程序使用函数计算单利。

• 首先，我们将定义一个函数为 def Simple_interest(P，R，T)
• 我们会用简单的利息公式 Si = (P * R * T)/100 其中 P 是本金，R 是利率，T 是时间。
• 现在，调用带有特定参数的 Simple_interest 函数。
• 最后打印 Si 得到输出。

举例:

def Simple_interest(P,R,T):
    print('The principal is', P)
    print('The rate of interest is', R)
    print('The time period is',T)
    Si = (P * R * T)/100
    print('The Simple Interest is', Si)
    return Si
Simple_interest(12, 8, 6)

你可以参考下面的截图来查看 python 程序使用函数计算单利的输出。

Python program to calculate simple interest using function

上面的 Python 代码我们可以用 Python 中的函数来计算单利。

在 Python 中读取的循环 vs while 循环

单利和复利的 Python 程序

在这里，我们将看到单利和复利的 python 程序。

• 在这个例子中，我们将使用 input() 函数从用户处获取关于本金金额、利率和时间的输入。
• 我们将计算单利和复利。
• 使用的公式是简单 _ 利息=(本金利率时间)/100 、复利=本金(1+利率/100) *时间–1)。
• 为了显示结果，我们将打印单利和复利。

举例:

principal = float(input('Enter principal amount: '))
rate = float(input('Enter rate of interest: '))
time = float(input('Enter time in number of years: '))
Simple_interest = (principal*rate*time)/100
Compound_interest = principal * ((1+rate/100)**time - 1)
print("Simple interest is:", Simple_interest)
print("Compound interest is:", Compound_interest)

你可以参考下面的截图来看看 python 程序的单利和复利的输出。

Python program for simple interest and compound interest

这是单利和复利的 python 程序。

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在本 Python 教程中，我们学习了计算单利的 Python 程序。此外，我们还讨论了以下主题:

• 从用户输入计算单利的 Python 程序
• 简单兴趣的 Python 程序
• Python 程序计算单利
• 使用函数计算单利的 Python 程序
• 单利和复利的 Python 程序

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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Python 中的 Case 语句

原文：https://pythonguides.com/case-statement-in-python/

在本 Python 教程中，我们将借助一些例子来讨论 Python 中的 case 语句。此外，我们将讨论以下主题。

• Python 有 case 语句吗？
• Python 中如何使用 case 语句？
• Python 中的简单 case 语句
• Python 中的 Switch case 示例
• Python 开关大小写默认值
• Case 语句字典 Python
• Python switch case 语句默认值
• 使用函数切换 Python 中的大小写
• 使用类和对象切换 Python 中的大小写
• 使用用户输入切换 Python 中的大小写
• Python 中使用大小写开关的计算器
• Python 开关盒单线
• Python 字符串中的大小写转换
• Python 开关字母大小写
• Python 切换大小写布尔值
• Python 开关盒浮动
• Python 开关大小写中断
• 带条件的 Python 开关案例
• Python 开关盒数组
• Python switch 语句最佳实践

目录

• Python 有 case 语句吗？
• Python 中如何使用 case 语句？
• Python 中的简单 case 语句
• Python 中的 Switch case 示例
• Python 开关案例默认值
• Case 语句字典 Python
• Python switch case 语句默认
• 使用函数在 Python 中切换大小写
• 使用类和对象切换 Python 中的大小写
• 使用用户输入切换 Python 中的大小写
• 使用 Python 中 switch case 的计算器
• Python 开关案例一行
• 切换 Python 字符串中的大小写
• Python 开关字母盒
• Python 切换大小写布尔值
• Python 开关盒浮动
• Python 开关案例破解
• 带条件的 Python 开关案例
• Python 开关盒数组
• Python switch 语句最佳实践

Python 有 case 语句吗？

大多数语言都支持 case 语句。但是，在 Python 中，默认情况下没有 case 语句。但是，我们可以创建自己的函数来替代 case 语句。

因此，在本文中，我将解释如何在 Python 中创建可以用作 case 语句的函数。

阅读删除非 ASCII 字符 Python

Python 中如何使用 case 语句？

在 Python 中，可以用多种方式实现 case 语句。可以使用 if-else 语句。在这种情况下，您必须针对多种情况使用多个 if-else 语句。

第二种方法是使用 Python 中的字典将案例与一些函数进行映射。你可以做一个字典，做案例和函数的键值对。

这些键就是你的条件，相应的值就是你想根据条件调用的函数。

让我们讨论一些用 Python 实现 case 语句的方法和例子。

另外，请阅读: Python 列表字典

Python 中的简单 case 语句

如上所述，我们可以使用多个 if-else 块来实现 Python 中的 case 语句。这个方法背后的思想可以通过下面的例子来理解。

if <case variable> == <case 1>:
    <function or statement for case 1>
elif <case variable> == <case 2>:
    <function or statement for case 2>
elif <case variable> == <case 3>:
    <function or statement for case 3>
.
.
.
elif <case variable> == <case n>:
    <function or statement for case n>
else:
    <default case statement or function>

Python 中的 Switch case 示例

假设您想根据指定的数字打印一年中的月份名称。例如， 1 到 12 代表一年中从一月到十二月的月份。

在这种情况下，您可能需要使用 case 语句。但是，让我们看看如何在 if-else 语句的帮助下实现它。

def printMonth(num):
    if num == 1:
        month =' January'
    elif num == 2:
        month = 'February'
    elif num == 3:
        month = 'March'
    elif num == 4:
        month= 'April'
    elif num == 5:
        month= 'May'
    elif num == 6:
        month = 'June'
    elif num == 7:
        month = 'July'
    elif num == 8:
        month = 'August'
    elif num == 9:
        month= 'September'
    elif num == 10:
        month= 'October'
    elif num == 11:
        month= 'November'
    elif num == 12:
        month= 'December'
    return month

print('Month is:', printMonth(10))

• 在上面的函数中，我们根据指定的数字在每个 if 块中指定月份的名称。

The function returned the expected month name

你可以看到我们提供了数字 10 作为输入，函数返回十月。同样，我们在函数中定义了从 1 到 12 的所有情况。

这样，就可以使用 if-else 语句在 Python 中实现 case 语句。

阅读: Python 字典扩展

Python 开关案例默认值

当使用 if-else 语句在 python 中实现 switch case 语句时，可以在程序的最后一个 else 部分定义默认 case 值。

以我们在上一节中执行的程序为例。如果一个人输入一个除了 1 到 12 以外的数字，程序将抛出一个错误。

但是，您可以在 else 部分中定义默认事例。我已经用默认情况实现了相同的程序:

def printMonth(num):
    if num == 1:
        month =' January'
    elif num == 2:
        month = 'February'
    elif num == 3:
        month = 'March'
    elif num == 4:
        month= 'April'
    elif num == 5:
        month= 'May'
    elif num == 6:
        month = 'June'
    elif num == 7:
        month = 'July'
    elif num == 8:
        month = 'August'
    elif num == 9:
        month= 'September'
    elif num == 10:
        month= 'October'
    elif num == 11:
        month= 'November'
    elif num == 12:
        month= 'December'
    else:
        month= 'Invalid Month'
    return month

print('Month is:', printMonth(13))

这次我将传递 13 作为案例值。现在让我们看看输出。

Default case value

您可以看到默认的 case 值被返回。这样，您可以使用 if-else 语句在 Python 中的 switch case 实现中定义一个默认 case。

阅读: Python 字符串列表

Case 语句字典 Python

还可以使用字典在 Python 中实现 case 语句。让我们看看如何实现这一点。

 dict={
        <case 1>: <function or statement for case 1>,
        <case 2>: <function or statement for case 2>,
        <case 3>: <function or statement for case 3>,
        .
        .
        .
        <case n>: <function or statement for case n>
    } 

为了执行特定情况下的语句或函数，可以使用 Python 字典的 get() 方法。

dict.get(<case value>), <default case value>)

现在让我们看一个例子。考虑下面的 python 代码。

dict={
    1: 'Sunday',
    2: 'Monday',
    3: 'Tuesday',
    4: 'Wednesday',
    5: 'Thursday',
    6: 'Friday',
    7: 'Saturday'
}

print('Entered Number is 2\. Day of the week is:',dict.get(2))

我们创建了一个字典来使用 case 语句。从 1 到 7 的数字将是不同的情况，我们将打印与这些数字对应的星期几。

我们已经使用了 get() 函数来获取所提供的键的值。

The output of the program

Python switch case 语句默认

假设在上面的程序中，我们试图实现一个没有在字典中定义的 case 值。在这种情况下，我们将得到 None 作为输出。

但是，我们可以定义自己的默认大小写值，以防字典中不存在该值。

为此，我们可以在检索字典值时将默认值传递给 get() 方法。我们必须将默认值作为第二个参数传递给 get() 方法。

具有默认 case 值的上述程序可以重写为:

dict={
    1: 'Sunday',
    2: 'Monday',
    3: 'Tuesday',
    4: 'Wednesday',
    5: 'Thursday',
    6: 'Friday',
    7: 'Saturday'
}

print('Entered Number is 9\. Day of the week is:',dict.get(9, 'Not Valid'))

Default case output

get() 函数试图检索关键字 9 的值。但是，由于这个键值不在字典中，get()函数返回默认值，即无效。

因此。这样，您可以使用字典在 Python 中的 switch case 实现中定义默认的 case 值。

阅读: Python 字典复制

使用函数在 Python 中切换大小写

现在让我们用一个函数执行同样的例子，使它更有用。

def switch(num):
    dict={
        1: 'Sunday',
        2: 'Monday',
        3: 'Tuesday',
        4: 'Wednesday',
        5: 'Thursday',
        6: 'Friday',
        7: 'Saturday'
    }
    return dict.get(num, 'Invalid Day')
num= 5
print(' The number is:', num, 'and the day is:',switch(num))

The output of the program

您可以看到我们的功能正在按预期工作。您可以在 num 变量中输入案例值。

使用类和对象切换 Python 中的大小写

您还可以使用类和对象在 Python 中实现切换大小写功能。

这种方法背后的思想是为 switch 函数创建一个类，并为每种情况定义该类中的所有方法或函数。

稍后，我们将创建该类的一个对象，并调用该类的一个函数，并将大小写值指定为参数。

class Switch:
    # Defining a function for every case
    def case_1(self):
        print('January')
    def case_2(self):
        print('February')
    def case_3(self):
        print('March')
    def case_4(self):
        print('April')
    def case_5(self):
        print('May')
    def case_6(self):
        print('June')
    def case_7(self):
        print('July')
    def case_8(self):
        print('August')
    def case_9(self):
        print('September')
    def case_10(self):
        print('October')
    def case_11(self):
        print('November')
    def case_12(self):
        print('December')

    # Defining a function to decide which function to call
    def circle(self, cases):
        method = 'case_' + str(cases)
        return getattr(self, method)()

# Declaring an object
switcher= Switch()

# Calling the switch case method
switcher.circle(12)

The expected function is called

在上面的代码中， circle 函数会决定调用哪个 case，调用哪个函数。

我们将两个字符串 case_ 和 str(cases) 连接起来，组成函数名。然后我们将把这个字符串传递给 getattr() 函数。

getattr() 函数有两个参数。第一个是对象名，在我们的例子中是 self ，第二个是我们想要返回的对象的属性名。该属性名将被定义为字符串。

这样，您可以使用类和对象来实现 Python 中的 switch case 功能。

阅读: Python 字典多键

使用用户输入切换 Python 中的大小写

让我们看一个例子，在这个例子中，我们将接受用户的输入，并相应地返回一个结果。看看下面的 Python 代码；

def returnUserInfo(user_id):
    user_info={
        1001: 'James',
        1002: 'Rosy',
        1003: 'Ben',
        1004: 'John',
        1005: 'Mary'
    }
    return user_info.get(user_id, 'Invalid User ID')

user_id= int(input('Enter the user ID:'))
print(returnUserInfo(user_id))

• 在上面的代码中，可以将 user_id 变量与 case 语句的 case 变量进行比较。
• user_id 被传递给一个函数，该函数是 switch 语句的替代。该函数根据 user_id 值返回结果。
• 您可以将 get() 函数的第二个参数与 switch case 语句中的默认情况进行比较。

使用 Python 中 switch case 的计算器

让我们创建一个计算器，以便更好地理解如何在 Python 中实现 switch case 语句。我们可以使用各种方法，但是对于这个例子，我们将使用使用 Python 字典的映射方法。

# Defining the arithmetic functions

def addition(num1, num2):
    return num1 + num2
def subtraction(num1, num2):
    return num1 - num2
def multiply(num1, num2):
    return num1 * num2
def realDivision(num1, num2):
    return num1 / num2
def intDivision(num1, num2):
    return num1 // num2
def modulus(num1, num2):
    return num1 % num2

# Defining the switch function

def switch(operation, num1, num2):

    dict={
        1: addition(num1, num2),
        2: subtraction(num1, num2),
        3: multiply(num1, num2),
        4: realDivision(num1, num2),
        5: intDivision(num1, num2),
        6: modulus(num1, num2)
    }
    return dict.get(operation, 'Invalid Operation')

# Taking the operands from the users

num1= int(input('Enter the first number: '))
num2= int(input('Enter the second number: '))

# Taking user input to choose an operation

print('''Press 1 for Addition
Press 2 for Subtraction
Press 3 for Multiplication
Press 4 for real number Division
Press 5 for integer Division
Press 6 for finding the remainder after division''')
num= int(input('Enter a number of your choice: '))

# Calling the switch function
print('Result is: ', switch(num, num1, num2))

• 在上面的 Python 代码中，我们为各种算术运算定义了单独的函数。

• 然后，我们在 switch 函数中使用一个字典，将函数调用存储在一个键值对中。

• 这个开关函数有三个参数:

  • 操作:1 到 6 之间的值，决定要调用的函数。
  • num1 :执行运算的第一个操作数。
  • num2 :第二个操作数。

• 如果输入了有效数字，即 1 到 6 之间的数字，则开关函数将返回指定的算术函数。否则，开关功能将返回默认值，即无效操作。

• 这两个操作数将被传递给将被超过的函数，该函数将返回结果。

让我们看看不同情况下的输出:

情况 1 的输出，即加法:

Valid Input

无效案例的输出:

Invalid input

因此，您可能已经学习了如何通过将函数实现为 switch case 语句来用 Python 创建计算器。

阅读:从字符串 Python 中删除字符

Python 开关案例一行

在本节中，我们将使用 lambda 函数来用 Python 实现上面的计算器程序。

我们将在一行中实现所有的算术函数。这意味着我们不会单独创建函数。相反，我们将在 switch case 字典中创建 lambda 函数，并用输入进行映射。

# Defining the switch function

def switch(operation, num1, num2):

    dict={
        1: (lambda x, y : x + y),
        2: (lambda x, y : x - y),
        3: (lambda x, y : x * y),
        4: (lambda x, y : x / y),
        5: (lambda x, y : x // y),
        6: (lambda x, y : x % y)

    }
    return dict.get(operation, 'Invalid Operation')(num1, num2)

# Taking the operands from the users

num1= int(input('Enter the first number: '))
num2= int(input('Enter the second number: '))

# Taking user input to choose an operation

print('''Press 1 for Addition
Press 2 for Subtraction
Press 3 for Multiplication
Press 4 for real number Division
Press 5 for integer Division
Press 6 for finding the remainder after division''')
num= int(input('Enter a number of your choice: '))

# Calling the switch function
print('Result is: ', switch(num, num1, num2))

lambda function for addition is called

注意，在使用 get() 方法检索函数时，我们需要传递输入值，即 (num1，num2) 。

因此，您可能已经学会了如何使用 lambda 函数在 Python 中的 switch case 语句实现内的一行中完成调用函数。

阅读: Python 在字典中查找最大值

切换 Python 字符串中的大小写

在上面几节中，我只展示了只检查数值变量的例子。但有时您也需要检查任何字符串变量，如 case 语句中的情况。

我将把一些字符串值映射到字典中的一些函数。然后我将调用一个对应于所提供的键的函数，即字符串大小写。请看下面的例子:

def area():
    radius = float(input('Enter the radius of circle:'))
    print('Area of circle is: ', 3.14 * radius * radius)
def circumference():
    radius = float(input('Enter the radius of circle:'))
    print('Circumference of circle is:', 2 * 3.14 * radius)
def default():
    print('Invalid Operation')

def switch(operation):
    dict={
        'area' : area,
        'circumference' : circumference
    }
    return dict.get(operation, default)()

operation = input('Enter an operation to perform on circle:')
switch(operation)

• 上面的程序有两种情况，即求圆的面积或求圆的周长。
• 我们向开关函数传递一个字符串值，开关函数根据给定的字符串值调用一个函数。
• 如果字典中没有字符串值，将调用默认函数。
• 请注意，在字典中，我们只是存储要执行的函数的引用，所需的函数在 return 语句中调用。
• 让我们看看输出:

The output of every string case

您可以看到传递给 switch 函数的每个字符串的输出。

因此，您可能已经学会了如何在 Python 中实现字符串的大小写转换功能。

阅读:如何创建一个空的 Python 字典

Python 开关字母盒

在这一节中，我将向您展示一个例子，在这个例子中，您可以对字母使用 switch case 实现。

我创建了一个简单的例子来检查输入的字母是元音还是辅音。我已经用字符串'元音映射了所有的元音，表示这个字符是一个元音。

并且，如果我们给定一个辅音作为输入，将返回默认的大小写，即‘辅音’。

def switch(alphabet):
    dict={
        'a': 'Vowel',
        'e': 'Vowel',
        'i': 'Vowel',
        'o': 'Vowel',
        'u': 'Vowel',
        'A': 'Vowel',
        'E': 'Vowel',
        'I': 'Vowel',
        'O': 'Vowel',
        'U': 'Vowel',
    }
    return dict.get(alphabet, 'Consonant')

alphabet= input('Enter an alphabet to check: ')
print('The entered alphabet is: ', switch(alphabet))

• 让我们给出一个元音字符作为输入。

Output when a vowel is entered

• 现在让我们给出一个辅音作为输入。

Output when a consonant is entered

因此，您可能已经学习了如何在 Python 中实现 switch case 语句并检查字母值的大小写。

阅读: Python 字典转 CSV

Python 切换大小写布尔值

如果您想要为布尔用例实现 switch case 语句，您可以简单地使用 if-else 语句。让我用一个例子来说明这一点。

def switch(case):
    if case == True:
        print('You have excuted the True function')
    elif case == False:
        print('You have exected the False function')
    else:
        print('You have executed the default case function')

switch(False)
switch(True)
switch('Default String')

在上面的代码中，我们定义了三个布尔用例:

• 真实的
• 错误的
• 未指定 True 或 False 时的默认用例。

Switch case implementation for boolean use cases

这样，您可以在 Python 中为布尔用例实现 switch case 功能。

阅读: Python 将字典转换为数组

Python 开关盒浮动

如果你想像 switch-case 语句那样传递一个浮点值，你可以用和我们传递任何整数值一样的方法。让我用一个例子来说明这一点。

def switch(case):
    dict={
        1.5 : 'You have choosen the case for 1.5',
        1.6 : 'You have choosen the case for 1.6',
        2.5 : 'You have choosen the case for 2.5',
        2.6 : 'You have choosen the case for 2.6',
        2.7 : 'You have choosen the case for 2.7',
    }
    return dict.get(case, ' Undefined Case ')

print(switch(2.5))
print(switch(5.6))

Switch case for the float values

我们将浮点值映射到我们想要打印的结果。我们使用 get() 方法返回对应于所提供的键的值，即一个浮动大小写值。

通过这种方式，您可以使用浮点值作为 Python 中 switch case 实现的 case 输入。

• 如何创建一个空的 Python 字典

Python 开关案例破解

在 Python 中，没有 switch case 语句，因此在 Python 的 switch case 中也没有 break 语句。然而，我们使用不同的方法来实现这种开关盒功能。

在其他编程语言中，您期望 break 语句会中断特定用例的流程。

换句话说，如果您已经在一个 case 下定义了一些语句，并且您想要在一些语句之后终止该 case，您将使用 break 语句，并且程序流将移动到下一个 case。

如果该案例是最后一个，开关案例结构将被终止。

但是，如果您使用任何方法实现 switch case 功能，您会发现不需要 break 语句。

因为函数是针对特定情况调用的。当所有语句都在函数内部执行时，程序的控制或流程会自动移到下一行。因此，不需要 break 语句。

阅读: Python 元组字典

带条件的 Python 开关案例

在这一节中，我将解释如何使用 case 语句来处理作为 case 值的一系列数字。

例如，如果事例值大于 10 且小于 2。在这种情况下，您可能希望编写 switch case 语句来处理一系列数字。

在这种情况下，您应该使用 if-else 方法来实现 switch case 功能。因为你要把 case 值和 if-else 语句进行比较。此外，就性能而言，这种方法是最快的方法。

让我给你看一个例子。

def switch(marks):
    if marks >=91 and marks <=100:
        print("Your Grade is A")
    elif marks >=71 and marks <91:
        print("Your Grade is B")
    elif marks >=51 and marks <71:
        print("Your Grade is C")
    elif marks >=35 and marks <51:
        print("Your Grade is D")
    elif marks >=0 and marks <35:
        print("Your Grade is F")
    else:
        print("Invalid Marks Entered!")

switch(61)

Switch case output for a range

通过这种方式，您可以针对一系列输入值在 Python 中实现切换大小写功能。

阅读: Python 字典 pop

Python 开关盒数组

当您想将一个数组传递给 case 语句时，可能会多次遇到这种情况。在 Python 中。我们在列表的帮助下实现了数组的概念。

因此，在这一节中，我将解释如何在 Python 中用数组实现 switch case 语句。我将用两种方式实现一个例子。

假设我们在 Python 中有一个布尔数组，我们想用它作为 switch case 语句中的一个案例。比如[1，0，1，0，1]或者[真，假，真，假，真]。

实现 1: 使用 if-else 结构

看看下面写的代码:

# defining the functions to execute
def case1():
    print('This is the function for the array [0, 1, 1, 0, 1] using if else')

def case2():
    print('This is the function for the array [0, 0, 0, 1, 1] using if else')

def case3():
    print('This is the function for the array [0, 0, 0, 1, 1] using if else')

# defining the switch function
def switch(arr):
    if arr == [0, 1, 1, 0, 1]:
        case1()
    elif arr == [0, 0, 0, 1, 1]:
        case2()
    elif arr == [1, 1, 1, 0, 0]:
        case3()
    else:
        print('Invalid Case')

# Calling the switch function

arr= [0, 0, 0, 1, 1]
switch(arr)
arr1= [0, 0, 0, 0, 0]
switch(arr1) 

在上面的代码中，您可以看到我们正在将一个列表传递给 switch 函数。然后 switch 函数根据指定的情况返回函数。

我已经为两种情况调用了 switch 函数，即有效和无效情况。您可以在下图中看到两种情况下的输出。

Switch case for array using if-else

实现 1: 使用字典映射方法

现在我将创建相同的开关功能，但是这次使用字典映射方法。

# defining the functions to execute
def case1():
    print('This is the function for the array [0, 1, 1, 0, 1] using dictionary mapping')

def case2():
    print('This is the function for the array [0, 0, 0, 1, 1] using dictionary mapping')

def case3():
    print('This is the function for the array [0, 0, 0, 1, 1] using dictionary mapping')

def default():
    print('Default Case')

# defining the switch function
def switch(arr):
    dict={
        '[0, 1, 1, 0, 1]': case1,
        '[0, 0, 0, 1, 1]': case2,
        '[0, 0, 0, 1, 1]': case3
    }
    return dict.get(arr, default)()

# Calling the switch function
arr = '[0, 1, 1, 0, 1]'
switch(arr)
arr1 = '[1, 1, 1, 1, 1]'
switch(arr1)

您可以注意到一件事，我已经将列表作为字符串传递给了 switch 函数。这是因为这个列表将是我们在字典中的键，而您不能在 Python 字典中将列表指定为键。因此，我们将列表转换成一个字符串。

Switch case for an array using the dictionary mapping method

你可以选择一种你觉得更方便使用的方法。但是在决定之前，请看一下下一节，在这一节中，我解释了根据您的需求应该选择哪种方法。

阅读: Python 循环遍历一个列表

Python switch 语句最佳实践

在这一节中，我将向您解释在 Python 中为我们上面讨论的各种技术实现 switch case 功能的最佳实践。

• 如果你有很少的情况要检查，你应该使用 if-else 方法来实现 switch case 函数。
• 这是因为，如果有一些 if-else 语句，这个方法在性能上非常快。此外，编写少量语句并不十分困难。
• 但是，如果您有大量的案例要检查，您应该使用字典映射方法。在许多情况下，它比 if else 方法更好。
• 如果您想将一个范围作为单个案例进行检查，则必须使用 if else 方法。
• 您应该避免使用类和对象方法来实现 switch case 功能。这是因为，这是一种困难而复杂的实现方法。此外，它在性能方面效率不高。

在选择合适的方法在 Python 中实现 switch case 功能时，您应该记住以下几点。

您可能会喜欢以下 Python 教程:

• Python 统计文件中的字数
• Python 列表字典
• Python 字典复制示例
• Python 字典扩展
• Python 在字典中查找最大值

因此，在本文中，我们借助一些例子讨论了 Python 中的 case 语句。此外，我们还讨论了以下主题。

• Python 有 case 语句吗？
• Python 中如何使用 case 语句？
• Python 中的简单 case 语句
• Python 中的 Switch case 示例
• Python 开关大小写默认值
• Case 语句字典 python
• Python switch case 语句默认值
• 使用函数切换 Python 中的大小写
• 使用类和对象切换 Python 中的大小写
• 使用用户输入切换 Python 中的大小写
• Python 中使用大小写开关的计算器
• Python 开关盒单线
• Python 字符串中的大小写转换
• Python 开关字母大小写
• Python 切换大小写布尔值
• Python 开关盒浮动
• Python 开关大小写中断
• 带条件的 Python 开关案例
• Python 开关盒数组
• Python switch 语句最佳实践

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

enjoysharepoint.com/

如何检查一个键是否存在于 Python 字典中

原文：https://pythonguides.com/check-if-a-key-exists-in-a-python-dictionary/

在这个 Python 教程中，我们将学习如何检查一个键是否存在于 Python 字典中。为了理解各种方法，我们将使用一些内置函数来检查 Python 字典中是否存在某个键。

作为一名开发人员，在开发 Python 项目时，我需要检查字典中是否有这个键。

在这里我们将看到:

• 如何使用 in 运算符检查 Python 字典中是否存在某个键
• 使用 get()检查 Python 字典中是否存在一个键
• 如何使用 keys()检查一个键是否存在于 Python 字典中
• 使用 has_key()检查 Python 字典中是否存在键
• 如何使用 count()检查一个键是否存在于 Python 字典中

目录

• 检查一个关键字是否存在于 Python 字典中
  • 如何使用 in 操作符检查一个键是否存在于 Python 字典中
  • 使用 get() 检查一个键是否存在于 Python 字典中
  • 如何使用 keys() 检查一个键是否存在于 Python 字典中
  • 使用 has_key() 检查 Python 字典中是否存在关键字
  • 如何使用 count() 检查一个键是否存在于 Python 字典中

检查一个关键字是否存在于 Python 字典中

在 Python 中，有许多方法可以检查一个键是否存在于 Python 字典中。我们将详细介绍如何使用操作符‘in’和 keys() 方法来检查 Python 字典中是否存在某个键。

如何使用 in 操作符检查一个键是否存在于 Python 字典中

• 在这一节中，我们将讨论如何使用 Python 中的'【T1]操作符中的' T0 '来检查字典中是否存在一个键。
• 我们可以很容易地使用 Python in 操作符和 if 语句来确定输入 Python 字典中是否存在特定的键。
• 在本例中，我们将创建一个字典，并设置该关键字在字典中是否可用的条件。

语法:

下面是 Python 中'操作符中的的语法

if value in iterable:

举例:

让我们举一个例子，看看如何在 Python 中使用'【T1]中的' T0 ']操作符来检查字典中是否存在一个键。

源代码:

Country_name = {"U.S.A": 567, "Germany":945, "Australia":189}
if "U.S.A" in Country_name:
    print("Key exists in Dictionary")
else:
    print("Key does not exist in Dictionary")

为了确定关键字“U.S.A .”是否出现在字典中，我们使用了 if 语句和 Python in 操作符

下面是下面给出的代码的截图。

How to check if a Key Exists in a Python Dictionary using in operator

这就是如何使用 in 操作符检查 Python 字典中是否存在一个键。

阅读: Python 字典排序

使用 get() 检查一个键是否存在于 Python 字典中

• 现在让我们讨论如何使用 get()检查一个键是否存在于 Python 字典中。
• 如果在字典中找到了这个键，get()方法确实返回了与之关联的值；否则，返回‘无’。
• 使用这种方法，我们可以很容易地分配一个键，并检查 python 字典中是否存在一个键。

语法:

让我们看一下语法并理解 Python 中的 get() 方法的工作原理

dict.get(key, default=None)

• 它由几个参数组成
  • key: 该参数定义了我们希望被搜索的关键字。
  • 默认值:未找到给定键时返回的值。默认情况下，该值为 None。

举例:

让我们举一个例子，使用 get() 检查一个键是否存在于 Python 字典中。

源代码:

Cars_in_USA = {'Tesla': 656, 'BMW':9345, 'Mercedes':897} 

if Cars_in_USA .get('Tesla')!=None: 
        print("The key is exist in dictionary") 

else: 
        print("The key not present in the dictionary.") 

在下面给出的代码中，我们使用了 dict.get()方法，在该方法中，我们分配了 key 元素，它将检查它是否包含在字典中。

你可以参考下面的截图

Check if a Key Exists in a Python Dictionary using get()

正如你在截图中看到的，我们已经讨论了如何使用 get()检查一个键是否存在于 Python 字典中。

阅读: Python 字典索引

如何使用 keys() 检查一个键是否存在于 Python 字典中

• 在本节中，我们将讨论如何使用 keys()来检查 Python 字典中是否存在某个键。
• 要从字典中提取所有的键，使用 Python 中的 keys() 函数。如果字典是空的，它产生一个空列表。此过程不需要任何参数。
• 因此，为了确定特定的键是否出现在 dict 中，我们使用 Python 中的 if 语句将搜索键与由 keys() 方法返回的键列表进行比较。

语法:

让我们看一下语法并理解 dict.keys() 方法的工作原理

dict.keys()

注意:这个方法不接受任何参数，它将返回键的列表。

举例:

让我们举一个例子，使用 keys()检查一个键是否存在于 Python 字典中。

源代码:

cities_in_USA = {'New York': 723, 'Los Angeles':445, 'California':924, 'Los Angeles':893} 

check_key = 'Los Angeles'

if check_key in cities_in_USA.keys(): 
        print("The key is exist in dictionary") 

else: 
        print("The key not present in the dictionary.") 

为了确定关键字 "Los Angeles" 是否出现在 dict 中，我们使用了一个 dict.keys() 方法。

下面是以下给定代码的实现。

How to check if a Key Exists in a Python Dictionary using keys

在这个例子中，我们已经了解了如何使用键来检查 Python 字典中是否存在键。

阅读: Python 字典计数

使用 has_key() 检查 Python 字典中是否存在关键字

• 在本节中，我们将讨论如何使用 has_key() 来检查一个键是否存在于 Python 字典中。
• 如果指定的键出现在字典中，该方法有一个返回 true 的key()；否则，它返回 false。
• 使用 if 语句，使用内置方法 has_key() 确定字典中是否存在该键。Python 3 中不再提供 has_key() 函数。因此，它仅限于 Python 2 使用。

语法:

下面是 Python 中 has_key()方法的语法

dict.has_keys()

举例:

Country_name = {"U.S.A": 567, "Germany":945, "Australia":189}

if Country_name.has_key('Germany'): 
        print("Key exists in Dictionary") 

else: 
        print("Key does not exist in Dictionary") 

你可以参考下面的截图

Check if a Key Exists in a Python Dictionary using has_key

这个错误的原因是在 Python 3 版本中已经删除了 has_key()函数。为了解决这个问题，我们必须安装 python 2.7 版本。

阅读: Python 字典初始化

如何使用 count() 检查一个键是否存在于 Python 字典中

• 现在让我们看看如何使用 count() 来检查一个键是否存在于 Python 字典中。
• 可以使用 count() 方法来确定字典中是否存在一个键；如果密钥的计数为 1，则密钥存在；否则，就不是。
• Python 中的 count() 函数返回一个元素在列表中出现的次数。如果列表中没有该元素，则返回 0。

举例:

这里我们将举一个例子，使用 count()检查一个键是否存在于 Python 字典中。

源代码:

bikes_in_USA = {'BMW': 893, 'KAWASKI': 627, 'Harley-Davidson': 734}

new_val = list(bikes_in_USA.keys())
new_result = "It is not available"
if(new_val.count('KAWASKI') == 1):
	new_result = "It is available"
print(new_result)

在上面的代码中，我们首先创建了名为 bikes_in_USA 的字典，然后使用它将它转换成列表。接下来，我们设置给定的键在字典中是否可用的条件。

下面是以下代码的截图

How to check if a Key Exists in a Python Dictionary using count

还有，查下 Python 字典相关教程。

• Python 字典包含
• Python 字典更新
• Python 列表字典
• Python 字典复制

在本文中，我们讨论了如何检查一个键是否存在于 Python 字典中，我们还讨论了以下主题。

• 如何使用 in 运算符检查 Python 字典中是否存在某个键
• 使用 get()检查 Python 字典中是否存在一个键
• 如何使用 keys()检查一个键是否存在于 Python 字典中
• 使用 has_key()检查 Python 字典中是否存在键
• 如何使用 count()检查一个键是否存在于 Python 字典中

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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检查一个列表是否存在于另一个列表 Python 中

原文：https://pythonguides.com/check-if-a-list-exists-in-another-list-python/

在本 Python 教程中，我们将学习检查一个列表是否存在于 python 中的另一个列表中，我们还将涉及以下主题:

• Python 检查所有元素是否都存在于另一个列表中
• Python 检查列表中的任何元素是否在另一个列表中
• Python 检查一个条目是否是另一个列表的子集
• Python 检查值是否存在于列表列表中
• Python 使用 itertools.chain()检查列表列表中是否存在值
• 检查元素是否存在于 list python 的列表中
• 检查一个列表是否包含另一个列表 python

目录

• Python 检查一个列表是否存在于另一个列表中
• Python 检查所有元素是否存在于另一个列表中
• Python 检查列表中的任何元素是否在另一个列表中
• Python 检查一个条目是否是另一个列表的子集
• Python 检查列表列表中是否存在值
• Python 使用 itertools.chain() 检查列表列表中是否存在值
• 检查列表 python 的列表中是否存在元素
• 检查一个列表是否包含另一个列表 python

Python 检查一个列表是否存在于另一个列表中

现在，我们可以看到如何在 Python 中检查一个列表是否存在于另一个列表中。

• 在这个例子中，我将一个变量作为列表，将另一个变量作为检查列表。
• 并且如果使用条件如果检查 _ 列表出现在列表中，那么输出将是“列表存在”，否则“列表不存在”。
• 为了获得输出，我使用了print(" List present ")。

示例:

 list = [[1,5,7,], [2, 3, 4], [3, 6, 9], [4, 8, 12]] 
check_list = [2,3,4]
if check_list in list: 
	print("List is present") 
else: 
	print("List is not present") 

我们可以看到当列表出现在时的输出。您可以参考下面的输出截图。

Python check if a list exists in another list

你可能会喜欢如何在 Turtle Python 和机器学习中使用 Python 附加图像

Python 检查所有元素是否存在于另一个列表中

现在，我们可以看到如何在 Python 中检查所有元素是否存在于另一个列表中。

• 在这个例子中，我将两个变量作为结果 1 和结果 2
• 另一个名为 new_list 的变量被声明并且如果条件被使用，如果 new_list 条件被满足它返回真否则它返回假。

示例:

fruits1 = ['Mango','orange','apple','jackfruit']
fruits2 = ['Mango','orange','apple','jackfruit']
new_list=  all(item in fruits1 for item in fruits2)
if new_list is True:
    print("True")    
else :
    print("False")

因为一个列表中的所有元素都出现在另一个列表中，所以它返回 true 作为输出。您可以参考下面的输出截图:

Python check if all elements exist in another list

Python 检查列表中的任何元素是否在另一个列表中

在这里，我们可以看到如何在 Python 中检查列表中的任何元素是否在另一个列表中。

• 在本例中，我将变量作为结果 1 和结果 2 以及另一个名为 new_list 的列表，并赋值为 new_list= any(结果 1 中的项目对应于结果 2 中的项目)，使用了关键字 any 。
• 使用 if 条件，如果 fruits2 中的任何一项出现在 fruits1 中，则返回 true，否则返回 false。

示例:

fruits1 = ['Mango','orange','apple','jackfruit']
fruits2 = ['Mango','orange','watermelon','custardapple']
new_list=  any(item in fruits1 for item in fruits2)
if new_list is True:
    print("True")    
else :
    print("False")

当条件为真时，我们可以看到输出为真。您可以参考下面的输出截图。

Python 检查一个条目是否是另一个列表的子集

现在，我们可以看到如何在 python 中检查一个条目是否是另一个列表的子集

• 在这个例子中，我将一个变量作为一个列表并赋予 search_item = 16，如果条件被用作 if search_item in(子列表中的项目在子列表中的项目的列表中)，则使用关键字中的。
• 如果条件满足，则返回“元素存在”，否则返回“元素不存在”。

示例:

list = [[2,4,6,8,10],[1,3,5,7,9],[4,8,12,16,20]]
search_item = 16
if search_item in (item for sublist in list for item in sublist):
   print("Element is Present")
else:
   print("Element Not Present")

当条件为真时，返回“元素存在”。您可以参考下面的输出截图。

Python check if an item is a subset of another list

Python 检查列表列表中是否存在值

在这里，我们可以看到如何在 Python 中检查一个列表的列表中是否存在一个值。

• 在本例中，我采用了一个变量作为条件中的 nested_list 和 value1=8 和 value2=0 和使用result 1 = value 1 in(item for sublist in nested _ list for item in sublist)。使用了关键字中的。
• 为了获得输出，我使用了 print((result1)，" \n "，(result2))。

示例:

nested_list = [[2,4,6,8,10,12,14,16], [3,6,9,12,15], [4,8,12,16,20,24]] 
value1 = 8
value2 = 0
result1 = value1 in (item for sublist in nested_list for item in sublist) 
result2 = value2 in (item for sublist in nested_list for item in sublist) 
print((result1), "\n", (result2)) 

当值出现在列表中时，它返回真，否则返回假。

Python check if a value exists in a list of lists

Python 使用 itertools.chain() 检查列表列表中是否存在值

在这里，我们可以看到如何使用 Python 中的 itertools.chain 检查一个值是否存在于 lista 的列表中。

• 在这个例子中，我从 itertools 导入了一个模块。链()是 itertool 的函数，用于迭代列表。
• 要搜索的元素给定为 element_search1 = 40 和 element_search2 = 35 为了检查给定的数目，我在 chain(*list) 中使用了 result1 = element_search1。
• 如果该数字存在，它返回真值，否则返回假值。为了得到输出，我使用了 print((结果 1)，" \n "，(结果 2)) 。

示例:

from itertools import chain 
list = [[5,10,15,20,25], [10,20,30,40], [25,50,75,90]]
element_search1 = 40
element_search2 = 35
result1 = element_search1 in chain(*list) 
result2 = element_search2 in chain(*list) 
print((result1), "\n", (result2)) 

当数字出现在列表中时，true 作为输出返回。您可以参考下面的输出截图。

Python check if a value exists in a list of lists using itertools.chain()

检查列表 python 的列表中是否存在元素

在这里，我们可以看到如何检查一个元素是否出现在 Python 中的 list列表中。

• 在这个例子中，我采用了一个变量作为 nested_list 和element = 3 和 in 条件被使用result = element in(element for sublist in nested _ list for element in sublist)。使用了关键字中的。
• 为了获得输出，我使用了 print((结果))。

示例:

nested_list = [[2,4,6,8], [3,6,9], [4,8,12]] 
element = 3
result = element in (element for sublist in nested_list for element in sublist) 
print((result))

由于元素出现在列表中，所以它返回 true 作为输出。您可以参考下面的输出截图。

Check if element is present in list of list

检查一个列表是否包含另一个列表 python

现在，我们可以看到如何在 Python 中检查一个列表是否包含另一个列表。

• 在这个例子中，我把一个变量作为一个列表、和，如果条件被用来检查。
• 如果 check_list =["orange"] 出现在列表中，则返回“列表存在”否则返回“列表不存在”。

示例:

list = [["watermelon"], ["mango"], ["orange"], ["apple"]] 
check_list = ["orange"]
if check_list in list: 
	print("List is present") 
else: 
	print("List is not present") 

因为 check_list 出现在列表中，所以它返回 true 作为输出。您可以参考下面的输出截图。

Check if a list contain another list python

您可能会喜欢以下 Python 列表教程:

• Python 向 CSV 写列表
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• Python 将元组转换为列表
• Python 元组排序列表
• Python 将图像保存到文件
• 如何使用 Python Tkinter 创建日期时间选择器

在本教程中，我们学习了 Python 中的检查一个列表是否存在于另一个列表中，并且我们也讨论了这些主题:

• Python 检查所有元素是否都存在于另一个列表中
• Python 检查列表中的任何元素是否在另一个列表中
• Python 检查一个条目是否是另一个列表的子集
• Python 检查值是否存在于列表列表中
• Python 使用 itertools.chain()检查列表列表中是否存在值
• 检查列表中是否存在元素
• 检查一个列表是否包含另一个列表 python

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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在 Python 中检查列表是否为空–39 个示例

原文：https://pythonguides.com/check-if-a-list-is-empty-in-python/

在本 Python 教程中，我们将讨论如何在 Python 中检查一个列表是否为空。我们还将检查:

• 检查 Python 中的列表是否为空
• 列表的 Python 大小
• Python 从一个列表中返回多个值
• 从列表 Python 中移除重复项
• 遍历列表 python
• 使用 python 中的 range()方法遍历列表
• 列表索引超出范围 python
• 从列表 python 中删除元素
• Python 从列表中移除最后一个元素
• 比较 python 中的两个列表
• 从列表 python 中移除第一个元素
• 替换列表 python 中的项目
• Python 获取列表中的最后一个元素
• python 结合了两个列表
• python 中列表的总和
• python 中的 Max()函数
• python 中的 Min()函数
• 统计列表 python 中某个字符的出现次数
• 检查列表 python 中是否存在元素
• 从列表 python 中移除元素
• Python 列表中的首字母大写
• 列表中的 Python 唯一值
• Python 按字母顺序排序列表
• 将列表写入文件 python
• 列表 python 中的计数元素
• Python 将文件读入列表
• Python 列表包含一个字符串
• Python 将元素从一个列表复制到另一个列表
• Python 函数返回多个值
• Python 在一个列表中找到所有出现的索引
• Python 从列表中移除多个项目
• 合并两个列表 python
• Python 列表追加到前面
• 在 python 中展平列表列表
• 列表 python 的含义
• Python 将列表保存到文件
• python 中的扩展与追加
• Python 前置到列表
• 压缩两个列表 python

目录

• 在 Python 中检查列表是否为空
• Python 大小的一个列表
• Python 从一个列表中返回多个值
• 从列表中删除重复 Python
• 遍历列表 python
• 使用 python 中的 range()方法遍历列表
• 列表索引超出范围 python
• 从列表 python 中删除一个元素
• Python 从列表中移除最后一个元素
• 比较 python 中的两个列表
• 从列表 python 中删除第一个元素
• 替换列表 python 中的项目
• Python 获取列表中的最后一个元素
• Python 组合了两个列表
• python 中一个列表的总和
• python 中的 Max()函数
• python 中的 Min()函数
• 统计列表 python 中一个字符的出现次数
• 检查列表 python 中是否存在元素
• 从列表中删除元素 python
• Python 列表中大写首字母
• Python 列表中的唯一值
• Python 按字母顺序排序列表
• 写列表到文件 python
• 计数列表 python 中的元素
• Python 将文件读入列表
• Python 列表包含一个字符串
• Python 将元素从一个列表复制到另一个列表
• Python 函数返回多个值
• Python 在一个列表中找到所有事件的索引
• Python 从列表中移除多个项目
• 合并两个列表 python
• Python 列表追加到前面
• 在 python 中展平列表列表
• 链表 python 的含义
• Python 保存列表到文件
• python 中的扩展 vs 追加
• Python 前置到列表
• Zip 二列表 python

在 Python 中检查列表是否为空

python 中的空列表总是被评估为 false，而非空列表被评估为 true，这是布尔值。在 python 中，它使用 not 运算符来确定列表是否为空。

举例:

my_list = []
if not my_list:
print('List is empty')
else:
print('List is not empty')

在编写了上面的代码之后(检查 Python 中的列表是否为空)，一旦打印，输出将显示为“List is empty”。这里，列表没有元素，所以它是空的。

关于在 Python 中检查一个列表是否为空，可以参考下面的截图。

Check if a list is empty in Python

我们还可以使用 python 中内置的 length 函数来检查列表。我们将使用 len()方法来检查列表是否为空。

举例:

my_list = []
if len(my_list)==0:
print('List is empty')
else:
print('List is not empty')

这里，如果列表为空，len()方法将返回零。关于在 Python 中检查一个列表是否为空，可以参考下面的截图。

Python Check if list is empty

这样，我们可以在 Python 中检查一个列表是否为空。

读取 Python 字符串以列出

Python 大小的一个列表

为了在 python 中找到列表的大小，我们有了 len()方法，它将给出任何对象的长度。

举例:

list1 = ["Python", "Tutorial", 12]
print("Size of list = ", len(list1))

写完上面的代码(Python 大小的列表)，你将打印出 " len() " ，然后输出将显示为 " 3 " 。这里，len()方法将给出列表中元素的大小。

你可以参考下面的列表的 Python 大小截图。

Python size of a list

这样，我们可以在 Python 中获得一个列表的长度。

阅读 Python Tkinter 事件

Python 从一个列表中返回多个值

在 Python 中，函数可以返回多个值。只需使用 return 保存多个用逗号分隔的值。使用方括号[]将给出列表。

举例:

def my_list1():
return ['Ani', 20]
result = my_list1()
print(result)

写完上面的代码(python 从一个列表中返回多个值)，你将打印出 " result " ，然后输出将显示为 " [ 'Ani '，20 ] " 。这里，返回将给出列表中的多个值。

你可以参考下面的列表的 Python 大小截图。

Python return multiple values from a list

这样，我们可以让 python 从一个列表中返回多个值。

• Python 将元组转换为列表

从列表中删除重复 Python

在 Python 中，可以使用 list 方法移除列表中的重复元素，count()将给出值的出现次数，remove()用于消除列表中的重复元素。

举例:

list1 = ["Ankita", "Sid", "Ankita", "Siya", "Sid"]
for v in list1:
if list1.count(v) > 1:
list1.remove(v)
print(list1)

写完上面的代码(从 list Python 中删除重复的)，一旦打印出 " list1 " ，那么输出将显示为 " [ "Ankita "，" Sid "，" Siya"] " 。这里，remove()方法将删除列表中的重复元素。

你可以参考下面的截图来删除列表中的重复 Python 。

Remove duplicates from list Python

同样在 Python 中，可以通过使用名为 fromkeys()的字典方法来删除列表中的重复元素。它会自动删除重复项，因为关键字在字典中不能重复。

举例:

list1 = ["Ankita", "Sid", "Ankita", "Siya", "Sid"]
list1 = list(dict.fromkeys(list1))
print(list1)

写完上面的代码(从 list Python 中删除重复的)，你将打印出 " list1 " ，然后输出将显示为 " [ "Ankita "，" Sid "，" Siya"] " 。这里，fromkeys()方法将删除列表中出现的重复元素。

您可以参考下面的截图，从列表 Python 中删除重复项。

Python list remove duplicates

这样，我们可以从列表 Python 中删除重复项。

读取循环的 Django

遍历列表 python

python 中的循环用于遍历一个列表。对序列进行迭代称为遍历。

举例:

my_value = [2, 4, 6, 8, 10]
for s in my_value:
print(s)

写完上面的代码(遍历 list python)，你将打印出 " s " ，然后输出将显示为 " 2 4 6 8 10 " 。这里，“s”是变量，它取序列中出现的项目的值，循环将继续，直到最后一个项目。

你可以参考下面的列表 python 的截图。

Loop through list python

这就是我们如何在 Python 中循环遍历列表的方法。

使用 python 中的 range()方法遍历列表

在 python 中，range()方法用于返回整数序列，它将遍历 python 中的一个列表。

举例:

my_list = [30, 15, 45, 93, 38]
for a in range(len(my_list)):
print(my_list[a])

写完上面的代码后(在 python 中使用 range()方法遍历一个列表)，一旦打印出 " my_list[a] " ，那么输出将显示为 " 30，15，45，93，38 " 。在这里，“range()”方法与循环一起使用来遍历列表。

你可以参考下面的截图，使用 python 中的 range()方法遍历一个列表。

Iterate through a list using range() method in python

这就是我们如何使用 python 中的 range()方法遍历列表。

读取 Matplotlib 日志日志图

列表索引超出范围 python

在 Python 中，我们可以通过索引访问列表中的任何元素，如果我们给出列表中不存在的索引，那么它将给出一个错误消息，即列表索引超出范围。

举例:

place = ['Delhi', 'Bangalore', 'Jaipur', 'Pune']
print(place[4])

写完上面的代码后，你将打印出 " place[4] " ，然后输出将显示为"列表索引超出范围"。这里，“位置[4]”不存在，所以它会给出一个错误消息，因为索引 4 不在列表中。

您可以参考下面的列表索引超出 python 范围的截图。

List Index out of range python

因此，如果给定的索引存在于列表中，就可以解决上述错误。

举例:

place = ['Delhi', 'Bangalore', 'Jaipur', 'Pune']
print(place[2])

这里，我们将打印列表中的“place[2]”，输出将是“斋浦尔”，这个错误通过在范围中取索引来解决。

你可以参考下面的截图。

Python List Index out of range

这样，我们可以修复错误列表索引超出 python 的范围。

阅读 Python 字典副本及示例

从列表 python 中删除一个元素

在 python 中，delete 用于从列表中删除特定的元素。它将从列表中删除指定的元素，并返回其余的元素。

举例:

number = [10, 30, 50, 70, 90]
del number[2]
print(number)

写完上面的代码后，一旦打印出 " number " ，那么输出将显示为 " [10，30，70，90] " 。这里，T5 将删除 index 2 元素，并返回剩余的元素。

您可以参考下面的截图，从列表 python 中删除元素。

Delete an element from list python

这就是我们如何在 python 中从列表中删除一个元素。

阅读 Python Tkinter 多窗口教程

Python 从列表中移除最后一个元素

在 python 中，为了从列表中移除最后一个元素，我们需要指定最后一个元素的索引，它将从列表中移除该元素。这里最后一个指标是“-1”。

举例:

roll = [11, 22, 33, 44, 55]
my_list = roll[:-1]
print(my_list)

写完上面的代码后，一旦你打印出 " my_list " ，那么输出将显示为 " [11，22，33，44] " 。这里，它将从列表中删除最后一个元素，即“55”，并返回剩余的元素。

你可以参考下面的截图来从 python 的列表中删除最后一个元素。

Python remove last element from the list

这就是我们如何在 python 中从列表中移除最后一个元素。

读取 Python 复制文件

比较 python 中的两个列表

在 python 中，为了比较两个列表，我们需要比较两个列表元素，如果元素匹配，那么将该元素附加到新变量中。

举例:

list1 = [22, 32, 45, 56, 60]
list2 = [60, 45, 55, 34, 22, 35]
list3 = []
for number in list1:
if number in list2:
if number not in list3:
list3.append(number)
print(list3)

写完上面的代码后，一旦你打印出 " list3 " ，那么输出将显示为 " [22，45，60] " 。这里，我们有两个列表，它将比较列表，如果元素匹配，那么它将被追加到“列表 3”。

可以参考下面的截图来对比 python 中的两个列表。

Compare two lists in python

这就是我们如何在 python 中比较两个列表的方法。

读取 Python 文件方法

从列表 python 中删除第一个元素

在 python 中，remove()方法用于从列表中移除匹配的元素。它将在列表中搜索给定的第一个元素，如果给定的元素匹配，那么它将被删除。

举例:

my_list = [30, 15, 45, 93, 38]
my_list.remove(30)
print(my_list)

写完上面的代码后，你将打印出 " my_list " ，然后输出将显示为 " [ 15，45，93，38] " 。这里， remove() 方法将删除列表中的第一个元素 " 30 " 。

可以参考下面的截图来从列表 python 中移除第一个元素。

Remove the first element from list python

这就是我们如何从 list python 中移除第一个元素。

阅读检查一个数是否是素数 Python

替换列表 python 中的项目

在 python 中，要替换列表中的项目，我们必须提到索引号和替换它的值，它将给出替换项目的列表。

举例:

my_list = [20, 34, 39, 'Apple', 'Mango', 'Orange']
my_list[1] = 55
print(my_list)

写完上面的代码后，你将打印出 " my_list " 然后输出将显示为【20，55，39，'苹果'，'芒果'，'桔子'] " 。这里，索引 1 值将被替换为 55 ，结果将是一个列表。

你可以参考下面的截图来替换列表 python 中的项目。

Replace item in list python

这就是我们如何替换列表 python 中的项目。

阅读集合的联合 Python +示例

Python 获取列表中的最后一个元素

在 python 中，为了从列表中获得最后一个元素，我们可以使用负索引，因为我们希望从列表中获得最后一个元素，所以计数将通过使用 -1 作为 索引从末尾开始。

举例:

my_list = [10,22,30,43,55]
last_item = my_list[-1]
print('Last Element: ', last_item)

写完上面的代码后，你将打印出 " last_item " ，然后输出将显示为 " 55 " 。这里，您将获得最后一个元素，即 55、和 -1 是从最后一个开始的索引。

你可以参考下面的截图 python 获取列表中的最后一个元素。

Python get last element in the list

这就是我们如何获得列表 python 中的最后一个元素。

Python 组合了两个列表

在 python 中，要合并 python 中的两个列表，我们可以简单地使用 " + " 运算符来合并两个列表。

举例:

my_list1 = [2, 4, 5]
my_list2 = [7, 8, 9, 10]
combine = my_list1 + my_list2
print(combine)

写完上面的代码后，一旦你打印出 " combine " ，那么输出将显示为 " [2，4，5，7，8，9，10] " 。这里，通过使用 " + " 操作符，两个列表元素被合并，结果将是一个包含所有元素的列表。

可以参考下面截图 python 合并了两个列表。

Python combines two lists

这就是我们如何在 python 中组合两个列表。

阅读如何用 Python 将字符串转换成日期时间

python 中一个列表的总和

在 python 中，我们有 sum() 方法来添加列表中的所有元素。

举例:

my_list1 = [ 2, 4, 5, 7, 8, 9, 10]
my_list2 = sum(my_list1)
print(my_list2)

写完上面的代码后，一旦你打印出 " my_list2 " ，那么输出将显示为 " 45 " 。这里，通过使用 sum() 方法，列表中出现的元素将被相加，并给出结果的总和。

你可以参考下面 python 中一个列表的截图 sum。

Sum of a list in python

这就是我们如何在 python 中做列表求和的方法

读取 Python 中的转义序列

python 中的 Max()函数

在 python 中，我们有一个名为 max()的内置函数，它将返回列表中具有最高值的项。

举例:

my_list = [ 2, 4, 52, 7, 88, 99, 10]
value = max(my_list)
print(value)

写完上面的代码后，你将打印出【值】，然后输出将显示为【99】。这里，通过使用 max() 函数，它将返回列表中最大的元素。

可以参考 python 中的截图 max()函数。

Max() function in python

这就是我们如何在 python 中执行 Max()函数。

python 中的 Min()函数

在 python 中，我们有一个名为 min()函数的内置函数，它将返回列表中具有最小值的项。

举例:

my_list = [ 2, 4, 52, 7, 88, 99, 10]
value = min(my_list)
print(value)

写完上面的代码后，一旦打印出 " value " ，那么输出将显示为 " 2 " 。这里，通过使用 min() 函数，它将返回列表中的最小元素。

可以参考 python 中的截图 min()函数。

Min() function in python

这就是我们如何在 python 中实现 Min()函数。

阅读 Python 列表理解λ

统计列表 python 中一个字符的出现次数

在 python 中，为了计算一个字符的出现次数，我们可以使用 list.count()来计算列表中指定值的多次出现次数。

举例:

my_list = ['u', 'v', 'u', 'x', 'z']
value = my_list.count('u')
print('Occurrences of character is: ',value)

写完上面的代码后，一旦打印出 " value " ，那么输出将显示为 " 2 " 。这里，通过使用 my_list.count('u') 我们将从列表中获得值' u '的出现次数。

你可以参考下面列表 python 中某个角色出现次数的截图。

Count occurrences of a character in list python

这就是我们如何计算一个字符在 list python 中的出现次数

检查列表 python 中是否存在元素

在 python 中，为了检查元素是否存在于列表 python 中，我们可以在"操作中使用"来检查元素是否存在于列表中，如果元素存在，则条件为真，否则为假。

举例:

my_list = ['Tom', 'Jack', 'Harry', 'Edyona']
if 'Jack' in my_list:
print("Yes, 'Jack' is present in list")

写完上面的代码后，你将打印出，然后输出将显示为“是的，‘杰克’出现在列表中”。这里，通过使用带有 if 条件的运算符中的，我们可以找到列表中是否存在的元素。

您可以参考下面的截图来检查元素是否存在于列表 python 中。

Check if element exists in list python

这就是我们如何检查元素是否存在于列表 python 中

阅读 Python 线程和多线程

从列表中删除元素 python

在 python 中，要从列表中移除元素，我们可以使用带参数的 remove() 方法从列表中移除指定的元素。

举例:

my_list = ['Tom', 'Jack', 'Harry', 'Edyona']
my_list.remove('Jack')
print('Updated list: ', my_list)

写完上面的代码后，一旦你打印出 " my_list " ，那么输出将显示为 " ['Tom '，' Harry '，' Edyona'] " 。这里， remove() 方法将从列表中删除“杰克”。

可以参考下面的截图来从列表 python 中移除元素。

Remove elements from list python

这就是我们如何从列表 python 中移除 lemon 的方法

Python 列表中大写首字母

在 python 中，对于列表中的大写首字母，我们将使用capital()方法，该方法将只大写列表中给定单词的首字母。

举例:

my_list = ['fivestar', 'gems', 'kitkat']
capital = my_list[0].capitalize()
print(capital)

写完上面的代码后，你将打印出【大写】，然后输出将显示为【五星】。这里，capital()方法会将第一个字母“five star”大写，因为索引是“[0]”。可以参考下面截图 python 大写首字母列表。

Python uppercase first letter in a list

这就是我们如何做 python 大写列表中的第一个字母

阅读使用蟒蛇龟绘制彩色填充形状

Python 列表中的唯一值

在 python 中，为了获得列表中的唯一值，我们可以使用 set() 方法，它被转换为带有一个副本的 set，然后我们必须将其转换回 list。

举例:

my_list1 = [50, 30, 20, 60, 30, 50]
my_set = set(my_list1)
my_list2 = list(my_set)
print("Unique number is: ",my_list2)

写完上面的代码(python 列表中唯一的值)，你将打印出 " my_list2 " ，然后输出将显示为 " [50，20，30，60] " 。在这里，set()方法将删除其中存在的重复元素，我们必须再次将其转换为 list。

您可以参考下面列表中 python 唯一值的截图。

Python unique values in the list

这就是我们如何在列表中处理 python 唯一值。

Python 按字母顺序排序列表

在 python 中，为了按字母顺序对列表进行排序，我们将使用 sorted() 函数，以便按照字母的位置对条目进行排序。大写字母在小写字母之前。

举例:

my_list = ['ahana', 'Aarushi', 'Vivek', 'john']
to_sort = sorted(my_list)
print(to_sort)

在编写了上面的代码(python 按字母顺序排序列表)之后，您将打印“to_sort”，然后输出将显示为“' Aarushi '，' Vivek '，' ahana '，' john']”。在这里，sorted()函数将按字母顺序对项目进行排序，这就是输出列表中大写字母在小写字母之前的原因。

关于 python 按字母顺序排序的列表，可以参考下面的截图。

Python sort list alphabetically

这就是我们如何做 python 按字母顺序排序列表

读取 Python 读取二进制文件(示例)

写列表到文件 python

在 python 中，我们可以通过将列表的内容打印到文件来将列表写入文件，列表项将被添加到输出文件的新行中。打印命令将元素写入打开的文件。

举例:

My_list1 = ['welcome', 'to', 'python']
My_file = open('output.txt', 'w')
for value in My_list1:
print(My_file, value)
My_file.close()

写完上面的代码(写一个列表到文件 python)，你会打印出(My _ file，value)然后输出就会出现。这里，列表项被一行一行地写入输出文件，循环被用来迭代列表中的每个元素。

关于 python 按字母顺序排序的列表，可以参考下面的截图。

Write a list to file python

这就是我们如何写一个列表到文件 python

计数列表 python 中的元素

在 python 中，为了计算列表中的元素总数，我们可以使用 len()函数，因为它返回列表中的元素总数。

举例:

My_list = [10, 11, 12, 13, 14, 15]
element = len(My_list)
print(element)

写完上面的代码后，你将打印出"元素"，然后输出将显示为 " 6 " 。这里，通过使用 len() 函数，我们将得到列表中元素的总数。你可以参考下面的截图来统计列表 python 中的元素。

Python count elements in list

这就是我们如何在列表 python 中计数柠檬的方法

阅读 Python 请求用户输入

Python 将文件读入列表

在 python 中，要将文件读入一个列表，我们将首先使用 open() 方法打开文件，该方法将文件路径作为一个参数，它将读取文件，分割线将去除所有字符，并给出列表。

举例:

my_file = open("out.txt")
my_line = my_file.read().splitlines()
my_file.close()
print(my_line)

写完上面的代码(python 把文件读入一个列表)，你会打印出(my _ line)然后输出就会出现。在这里，它将读取文件并拆分行，然后返回包含文件行的列表。

关于 python 将文件读入列表，可以参考下面的截图。

Python read file into a list

这就是我们如何在 python 中将文件读入列表

Python 列表包含一个字符串

在 python 中，为了发现列表是否包含一个字符串，我们在中使用操作符来检查列表是否包含给定的字符串。

举例:

my_list = ['S', 'W', 'I', 'F', 'T']
if 'F' in my_list:
print('F is present in the list')
else:
print('F is not in the list')

写完上面的代码(python 列表包含一个字符串)后，你将打印这些代码，然后输出将会出现。这里，操作符中的将检查字符串是否在列表中。你可以参考下面的截图，因为 python 列表包含一个字符串。

Python list contains a string

这就是我们如何找到包含字符串的 python 列表

阅读如何将 Python 字符串转换成字节数组并举例

Python 将元素从一个列表复制到另一个列表

在 python 中，我们可以使用内置的 copy() 方法将元素从一个列表复制到另一个列表。

举例:

first_list = []
second_list = [5, 8, 10, 18]
first_list = second_list.copy()
print(first_list)

写完上面的代码后(python 将元素从一个列表复制到另一个列表)，你将打印出 " first_list" ，然后输出将显示为 " [5，8，10，18] " 。这里，copy()方法用于复制元素，因为它从第二个列表引用到第一个列表。

你可以参考下面的截图，从一个列表到另一个列表的 python 复制元素。

Copy elements from one list to another in Python

这就是我们如何在 python 中把元素从一个列表复制到另一个列表

阅读 Python 通过引用或值传递示例

Python 函数返回多个值

在 python 中，函数可以返回多个值，并且所有值都存储在变量中，一个函数可以返回两个或多个值。

举例:

def function():
str = "Python Guides"
i = 13098
return [str, i];
my_list = function()
print(my_list)

写完上面的代码(python 函数返回多个值)，你会打印出(my _ list)然后输出会显示为 "['Python Guides '，13098]" 。这里，函数将返回多个值。

你可以参考下面的 python 函数返回多个值的截图。

这就是 python 函数如何返回多个值

Python 在一个列表中找到所有事件的索引

在 python 中，为了找到列表中所有元素的索引，我们将使用 for-loop 迭代列表中的每个元素，并将其索引追加到空列表中。

举例:

my_list = [11, 12, 13, 11]
index = []
for x in range(len(my_list)):
if my_list[x] == 11:
index.append(x)
print(index)

写完上面的代码(python 在一个列表中找到所有事件的索引)，你将打印出 "index" ，然后输出将显示为 "[0，3]" 。这里，循环将进行迭代，所需元素的所有出现都将其索引追加到一个空列表中。

你可以参考下面的 python 截图来查找列表中所有事件的索引。

Python find an index of all occurrences in a list

这就是我们如何在 list python 中找到所有事件的索引。

读取 Python pip 不被识别为内部或外部命令

Python 从列表中移除多个项目

在 python 中，为了从列表中删除多个条目，我们将使用 for-loop 遍历列表，并使用 list.append(object) 在空列表中添加对象。

举例:

my_list = [12, 13, 14, 15]
remove_element = [13, 15]
new_list = []
for element in my_list:
if element not in remove_element:
new_list.append(element)
print(new_list)

写完上面的代码(python 从列表中删除多个条目)，你将打印出 "new_list" ，然后输出将显示为 "[12，14]" 。这里，for 循环将遍历列表，并从新列表中删除[13，14]。

您可以参考下面的 python 截图，从列表中删除多个项目。

Python remove multiple items from the list

读取 Python 从列表中选择

合并两个列表 python

在 python 中，为了合并两个列表，我们将使用 extend() 方法，在 python 中将一个列表合并到另一个列表。

举例:

my_list1 = [12, 13, 14, 15]
my_list2 = ["x", "y", "z"]
my_list1.extend(my_list2)
print(my_list1)

写完上面的代码(python 合并两个列表 python)，你会打印出 "my_list1" 然后输出会显示为"【12，13，14，15，' x '，' y '，' z']" 。这里，extend()方法将合并两个列表。

可以参考下面的截图 python 合并两个列表。

Merge two lists python

Python 列表追加到前面

在 python 中，为了将元素添加到列表的字体中，我们将使用带有 "0" 的 list.insert() 作为索引，并将指定的对象插入到列表的前面。

举例:

my_list = ['y', 'z']
my_list.insert(0, 'x')
print(my_list)

写完上面的代码(python list 追加到前面)，你将打印出 "my_list" ，然后输出将显示为 "['x '，' y '，' z']" 。这里，list.insert()会将指定的元素追加到列表的前面。

可以参考截图 python 列表追加到前面。

Python list append to front

读取检查一个列表是否存在于另一个列表 Python 中

在 python 中展平列表列表

展平列表列表将所有子列表合并成一个列表。列表理解是将要使用的方法之一。

举例:

my_list = [[1,2], [3], [4,5,6]]
new_list = [item for items in my_list for item in items]
print(new_list)

写完上面的代码(在 python 中展平一个列表列表)，你将打印出 "new_list" ，然后输出将显示为 "[1，2，3，4，5，6]" 。在这里，list comprehension 遍历每个列表，每个值都被添加到打印的主列表中。

你可以参考下面的截图，在 python 中扁平化一个列表列表。

读取 Python 将元组转换为列表

链表 python 的含义

列表的均值可以通过使用列表的 sum() 和 len() 函数来计算。 sum() 将返回列表中的所有值，这些值将除以 len() 返回的元素数。

举例:

def Avg(list):
return sum(list)/len(list)
list = [5, 10, 15, 20]
a = Avg(list)
print("Average of the list =",round(a,2))

写完上面的代码(python 中列表的意思)后，一旦打印，输出将显示为“列表的平均值= 12.5”。这里，列表的值将被相加，然后除以总数。

关于 python 中列表的含义，可以参考下面的截图。

Mean of a list python

读取 Python 写列表到 CSV

Python 保存列表到文件

在 python 中，为了将列表保存到文件中，我们将使用写方法和循环来迭代列表。

举例:

fruits = ['Apple', 'Avocado', 'Banana', 'Blueberries']
with open('lfile.txt', 'w') as filehandle:
    for items in fruits:
        filehandle.write('%s\n' % items)

在编写完上面的代码(python 保存列表到文件)之后，我们必须打开保存列表项的文件。这里，使用了 "w" write 方法和循环来迭代条目。运行程序后，“lfile . txt”将包含列表项目。

你可以参考下面的 python 保存列表到文件的截图

Python save list to file

输出:

Python save list to file

阅读如何将 Python 数组写入 CSV

python 中的扩展 vs 追加

| Extend() | Append() |
| 它遍历它的参数，将每个元素添加到列表中会扩展列表。 | 将其参数作为单个元素添加到列表末尾。 |
| 列表的长度随着元素数量的增加而增加。 | 列表的长度增加一。 |
| 语法:n_list.extend(iterable) | 语法:n_list.append(object) |

Python 前置到列表

在 Python 中，在列表的开头添加值称为 prepend。我们可以在所选列表的开头添加值。

举例:

a = 10
my_list = [6, 8, 9]
p = [a] + my_list
print(p)

写完上面的代码(python 前置到 list)，你将打印出 " p " ，然后输出将显示为 " [10，6，8，9] " 。这里，值“10”被添加到列表的开头。你可以参考下面的 python 前置列表截图。

Python prepend to list

阅读 Python Tkinter Canvas 教程

Zip 二列表 python

我们将使用 zip() 来压缩列表。然后我们将使用 list() 将 zip 对象转换为包含原始列表中压缩对的列表。

举例:

l1 = [5, 2, 4]
l2 = [1, 3, 2]
zip_x = zip(l1, l2)
zip_lst = list(zip_x)
print(zip_lst)

写完上面的代码(zip two lists python)之后，一旦你将打印 " zip_lst " 那么输出会出现为 " [(5，1)，(2，3)，(4，2)] " 。这里，我们将第一个列表中的两个列表元素对与第二个列表中的元素进行压缩。

可以参考下面截图 zip 二列表 python

Zip two lists python

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• Python 访问修饰符+示例
• 面向对象编程 python
• Python 匿名函数

在本教程中，我们学习了如何在 Python 中检查列表是否为空。

• 检查 Python 中的列表是否为空
• 获取 Python 中列表的大小
• Python 从一个列表中返回多个值
• 从列表 Python 中移除重复项
• 遍历列表 python
• 使用 python 中的 range()方法遍历列表
• 列表索引超出范围 python
• 从列表 python 中删除元素
• Python 从列表中移除最后一个元素
• 比较 python 中的两个列表
• 从列表 python 中移除第一个元素
• 替换列表 python 中的项目
• Python 获取列表中的最后一个元素
• python 结合了两个列表
• python 中列表的总和
• python 中的 Max()函数
• python 中的 Min()函数
• 统计列表 python 中某个字符的出现次数
• 检查列表 python 中是否存在元素
• 从列表 python 中移除元素
• Python 列表中的首字母大写
• 列表中的 Python 唯一值
• Python 按字母顺序排序列表
• 将列表写入文件 python
• 列表 python 中的计数元素
• Python 将文件读入列表
• Python 列表包含一个字符串
• Python 将元素从一个列表复制到另一个列表
• Python 函数返回多个值
• Python 在一个列表中找到所有出现的索引
• Python 从列表中移除多个项目
• 合并两个列表 python
• Python 列表追加到前面
• 在 python 中展平列表列表
• 列表 python 的含义
• Python 将列表保存到文件
• python 中的扩展与追加
• Python 前置到列表
• 压缩两个列表 python

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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检查一个数是否是素数 Python

原文：https://pythonguides.com/check-if-a-number-is-a-prime-python/

在这个 Python 教程中，我们将在 python 中检查一个数是否是质数，并且我们还将在区间 Python 中打印所有质数。

目录

• 检查一个数是否是素数 python
• 打印一个区间 python 中的所有素数

检查一个数是否是素数 python

现在，让我们看看如何在 Python 中检查一个数是否是质数。质数是能被 1 和它本身整除的整数。

举例:

number = 17
if number > 1:
for a in range(2, number):
if (number % a)==0:
print(number, "is not a prime number")
break
else:
print(number, "is a prime number")

写完上面的代码后(检查一个数字是否是质数)，你将打印出“数字”，然后输出将显示为“17 是质数”。这里，range()将从 2 搜索到编号 -1 。

可以参考下面的截图来检查一个数字是否是素数 python 。

Check if a number is a prime python

这就是我们如何检查一个数是否是素数 python

打印一个区间 python 中的所有素数

在 python 中，为了打印区间中的所有素数，我们使用范围并显示该区间中的所有素数。

举例:

lower = 100
upper = 150
print("print number in an interval", lower, "and", upper, "are:")
for number in range(lower, upper + 1):
if number > 1:
for a in range(2,number):
if (number % a) == 0:
break
else:
print(number) 

写完上面的代码(在一个区间 python 中打印所有的质数)，你会打印出 "number "然后输出会显示为" 101 103 107 109 113 127 131 137 139 149 "。

这里，范围()将从 100 开始，一直检查到 150，并打印它们之间的所有质数。

可以参考下面的截图，用区间 python 打印所有素数。

这就是我们如何在一个区间 python 中打印所有素数。

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在本教程中，我们讨论了在 python 中检查一个数是否是质数，我们也看到了如何在 python 中打印所有的质数。

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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如何在 Python 中检查一个字符串是否包含子串

原文：https://pythonguides.com/check-if-a-string-contains-a-substring-in-python/

在本 Python 教程中，我们将讨论几种在 Python 中如何检查字符串是否包含子串的方法。此外，我们将查看各种示例，在 Python 中检查字符串是否包含子串。

最近，我在做一个机器学习项目，我发现它需要一些子字符串元素，并检查它是否在字符串中可用。所以，我做了一些研究，发现我们必须在 Python 中检查一个字符串是否包含子串。

在这里，我们将学习:

• 如何在 Python 中使用 in 运算符检查一个字符串是否包含子串？
• 使用 find()在 Python 中检查一个字符串是否包含子串
• 如何在 Python 中使用 count()检查一个字符串是否包含子串
• 使用索引方法在 Python 中检查字符串是否包含子串
• 如何使用正则表达式在 Python 中检查一个字符串是否包含子串
• 使用 operator.contains()在 python 中检查字符串是否包含子字符串
• 如何使用列表理解在 python 中检查一个字符串是否包含子串
• 如何在 python 中使用 split()检查一个字符串是否包含子串

目录

• Python 检查一个字符串是否包含子字符串
  • 如何在 Python 中使用 in 运算符检查一个字符串是否包含子串
  • 如何在 Python 中使用 find() 检查字符串是否包含子串
  • 如何在 Python 中使用 count() 检查字符串是否包含子串
  • 如何使用索引方法在 Python 中检查一个字符串是否包含子串
  • 如何在 Python 中使用正则表达式检查字符串是否包含子串
  • 如何在 python 中使用 operator.contains() 检查字符串是否包含子串
  • 如何使用列表理解在 python 中检查一个字符串是否包含子串
  • 如何在 python 中使用 split() 检查字符串是否包含子串

Python 检查一个字符串是否包含子字符串

在字符串中，子字符串是一组字符。在 Python 中，检查字符串是否包含子字符串时，主要有八种常用的方法，理解这些方法非常重要。

如何在 Python 中使用 in 运算符检查一个字符串是否包含子串

• 在本节中，我们将讨论如何在 Python 中使用操作符中的来检查一个字符串是否包含子串。
• Python 支持字符串的操作符中的。因此，我们可以用它来确定一个字符串是否是另一个字符串的一部分。
• 如果子字符串包含 in 字符串，此方法将返回 true，否则将返回 false。

语法:

让我们看看语法，理解 Python 中操作符中的工作原理。

sub in str

举例:

这里我们将举一个例子，以及如何在 Python 中使用运算符中的来检查一个字符串是否包含子串。

源代码:

Country_name=" 'U.S.A', 'Germany' ,'Australia' "
sub_string="U.S.A"
# Using in operator
result= sub_string in Country_name
# Display the Content
print("Check substring is availabe or not :", result)

在下面的代码中，我们首先创建了一个名为 Country_name 的字符串。接下来，我们定义了一个变量“sub_string ”,然后使用“in”操作符来检查子字符串是否存在于给定的字典中。

下面是以下给定代码的实现。

How to Check if a String contains a Substring in Python using in operator

这就是如何在 Python 中使用 运算符中的 来检查一个字符串是否包含子串。

阅读: Python 命名约定

如何在 Python 中使用 find() 检查字符串是否包含子串

• 现在让我们看看如何使用 find()在 Python 中检查一个字符串是否包含子串。
• 要确定一个字符串是否包含子字符串，可以使用其他方法，如 string.find()。字符串中子串的索引由 string.find(substring)返回。
• 如果子字符串存在于原始字符串中，string.find()函数将返回一个非负数。这可以用作检查字符串是否包含子字符串的条件。

语法:

下面是 Python 中 string.find() 函数的语法

string.find(substring)

注意:这个函数只接受一个子串参数。

举例:

这里我们举个例子，用 find()在 Python 中检查字符串是否包含子串。

源代码:

new_str = "U.S.A, Australia, Germany"
new_sub_str = 'Australia'
if new_str.find(new_sub_str) > -1:
    print('It contains substring.')
else :
    print('sub-String does not contain.')

在上面的代码中，我们首先定义了字符串并使用了 str.find() 函数，并设置了条件如果给定的子字符串小于-1 那么它将显示子字符串不包含在字符串中。

下面是以下给定代码的实现

How to Check if a string contains a Substring in Python using find

正如你在截图中看到的，我们已经讨论了如何使用 find()在 Python 中检查一个字符串是否包含子串。

阅读:用 Python 询问用户输入

如何在 Python 中使用 count() 检查字符串是否包含子串

• 在本节中，我们将讨论如何使用 count()在 Python 中检查一个字符串是否包含子串。
• count()方法在字符串中搜索子字符串的实例。如果子串不在字符串中，它给出 0。
• 子串的长度将由方法的返回值来指示。这意味着如果子串不存在，过程将返回 0。

语法:

让我们看一下语法并理解 Python 中 count()函数的工作原理

string.count(substring)

注意:这个函数只接受一个子串参数。

举例:

我们举个例子，用 count()检查一个字符串在 Python 中是否包含子串。

源代码:

cars_name = 'BMW, Volkswagen, Ford-150'

if cars_name.count('Volkswagen'):
    print('String contains the substring')
else:
    print("String doesn't contain substring")

在下面的代码中，我们使用了 count()函数，并在这个函数中设置了子字符串。接下来，我们使用 if-else 条件并设置输入子串是否包含字符串。

你可以参考下面的截图

How to Check if a String contains a Substring in Python using count

在这个例子中，我们已经了解了如何使用 count 在 Python 中检查一个字符串是否包含子串。

阅读:检查一个数是否是素数 Python

如何使用索引方法在 Python 中检查一个字符串是否包含子串

• 在这一节中，我们将讨论如何使用索引在 Python 中检查一个字符串是否包含子串。
• 使用过程识别字符串中的子字符串。如果字符串中缺少子字符串，函数将生成 ValueError，而不是返回任何内容。

语法:

下面是 Python 中 index 方法的语法

string.index(substring)

注意:这个函数只接受一个子串参数。

举例:

我们举个例子，用 count()检查一个字符串在 Python 中是否包含子串。

源代码:

cities_in_USA = "NewYork,  Los Angeles, Chicago"
try :  
    result = cities_in_USA.index("Los Angeles") 
    print ("Los Angeles contains in the string.") 
except : 
    print ("Los Angeles does not contain in the string.") 

下面是以下代码的截图

How to Check if a String contains a Substring in Python using index method

正如你在截图中看到的，我们已经讨论了如何使用索引方法在 Python 中检查一个字符串是否包含子串。

阅读:如何在 Python 中添加两个变量

如何在 Python 中使用正则表达式检查字符串是否包含子串

• 现在让我们讨论一下如何在 Python 中使用正则表达式检查一个字符串是否包含子串。
• 正则表达式提供了一种更加通用的字符串模式匹配方法。
• 使用 re.search() 函数将找到正则表达式序列的第一个实例，然后返回它。将检查所提供字符串的所有行。
• re.search() 方法将很容易匹配一个子串模式。

举例:

我们举个例子，用正则表达式在 Python 中检查一个字符串是否包含子串。

源代码:

from re import search

Country_name = "U.S.A , Germany, Australia"
substring = "Australia"

if search(substring, Country_name):
    print (" Substring exist in string!")
else:
    print (" Substring does not exist in string!")

在上面的代码中，我们使用了“re”模块来应用 re.search()函数，并设置输入子字符串在字符串中是否可用的条件。

你可以参考下面的截图

How to Check if a String contains a Substring in Python using regular expression

这是如何使用正则表达式在 Python 中检查一个字符串是否包含子串。

阅读:如何用 Python 制作矩阵

如何在 python 中使用 operator.contains() 检查字符串是否包含子串

• 在本节中，我们将讨论如何使用操作符. contains() 在 python 中检查一个字符串是否包含子串。
• 根据 string 对象是否包含特定的 string 对象，Python String 类中的 contains ()方法返回布尔值 True 或 False。

语法:

下面是 Python 中一个运算符. contains() 的语法。

operator.contains(string,substring)

注意:这个函数带两个参数 string 和 substring。

举例:

这里我们举个例子，用 python 中的*operator . contains()*检查一个字符串是否包含子串。

源代码:

import operator 

new_str = "Python is a programming language"

if operator.contains(new_str, "programming"): 
    print ("programming exists in the string.") 
else : 
    print ("programming does not exist in the string.") 

在上面的代码中，我们使用了 operator.contains()函数，并将 string 和 substring 指定为参数。

下面是以下给定代码的执行。

How to check if a string contains a substring in python using operator.contains()

这是如何在 python 中使用 operator.contains()检查一个字符串是否包含子串。

阅读: Python 程序求 n 个数之和

如何使用列表理解在 python 中检查一个字符串是否包含子串

• 这里我们将讨论如何使用列表理解在 python 中检查一个字符串是否包含子串。
• 为了确定一个字符串是否包含列表中的子串，列表理解经常被用作一种解决方案。为了确定在这个实例中是否能找到匹配，我们搜索列表和字符串项，如果找到了，结果为真。

举例:

我们举个例子，用 list comprehension 检查一个字符串在 python 中是否包含子串。

源代码:

state_name_in_USA = 'Alaska, Arizona, Alabama'

search_substring = ['Arizona']

print("Input string: ", state_name_in_USA)

new_output = [i for i in search_substring if(i in state_name_in_USA)]

print("Substring contain in string?: " + str(bool(new_output))) 

上面的代码显示了如何使用列表理解来确定文本是否包含列表元素。首先，字符串在美国的名称 state name 下初始化。

接下来，测试列表(称为搜索子串)也被初始化。在运行该函数之前，我们打印了初始字符串和列表。然后，我们使用 list comprehension 检查字符串是否包含列表元素，并报告结果。

下面是以下代码的截图

How to check if a string contains a substring in python using list comprehension.

阅读: Python 程序求偶或奇

如何在 python 中使用 split() 检查字符串是否包含子串

• 现在让我们了解一下在 python 中如何使用 split()检查一个字符串是否包含子串。
• 这个函数用于在给定的字符串被指定的分隔符分割后，将字符串分割成子字符串。
• 要确定一个子字符串是否包含在所提供的字符串中，首先，将给定的字符串分成单词，并将它们存储在一个名为 result 的变量中。

举例:

这里我们举个例子，用 split()在 python 中检查一个字符串是否包含子串。

源代码:

Bikes_in_USA = 'Aprilia Kawasaki Ducati'
substring = "Kawasaki" 

result = Bikes_in_USA.split()
if substring in result:
	print("substring contain in string")
else:
	print("It does not contain in string")

在下面给出的代码中，我们首先使用了 split()函数，它会分解成子串。接下来，我们设置子字符串是否包含字符串的条件。

下面是以下给定代码的实现

How to check if a string contains a substring in python using split

另外，看看更多的 Python 教程。

• 钻石图案的 Python 程序
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• Python 中如何在数字前加零
• 在 Python 中计算一个数的指数值
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在本文中，我们讨论了几种关于 如何在 Python 中检查一个字符串是否包含子串的方法。此外，我们还讨论了以下主题

• 如何在 Python 中使用 in 运算符检查一个字符串是否包含子串？
• 如何在 Python 中使用 find()检查一个字符串是否包含子串
• 如何在 Python 中使用 count()检查一个字符串是否包含子串
• 如何在 Python 中使用 index 方法检查一个字符串是否包含子串
• 如何使用正则表达式在 Python 中检查一个字符串是否包含子串
• 如何在 python 中使用 operator.contains()检查字符串是否包含子字符串
• 如何使用列表理解在 python 中检查一个字符串是否包含子串
• 如何在 python 中使用 split()检查一个字符串是否包含子串

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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检查 Python Pandas 中的 DataFrame 是否为空

原文：https://pythonguides.com/check-if-dataframe-is-empty-in-python-pandas/

在本教程中，我们将学习如何在 Python Pandas 中检查 DataFrame 是否为空。

如何在 Python Pandas 中检查 DataFrame 是否为空

• 在 Python Pandas 中使用 Empty 方法，我们可以检查数据帧是否为空。
• 如果 dataframe 为空，则它将返回 True，否则它将返回 False。
• 下面是检查数据帧是否为空的语法。

pandas.dataframe.empty

• 下面是在 Jupyter 笔记本上的实现。

在 Python + Examples 中检查 NumPy 数组是否为空

原文：https://pythonguides.com/check-if-numpy-array-is-empty/

在本 Python 教程中，我们将讨论如何在 Python 中检查 NumPy 数组是否为空，我们还将讨论以下几点:

1. 检查 Numpy 数组是否为空
2. 检查 Numpy 数组在 Python 中是否为数字
3. 检查 Numpy 数组是否全为零
4. 检查 Numpy 数组是否是另一个数组的子集
5. 检查 Python 中的 Numpy 数组是否都是相同的值
6. 检查 Numpy 数组是否是视图
7. 检查 Numpy 数组在 Python 中是否是浮点型
8. 检查 Numpy 数组是否在列表中
9. 检查 Numpy 数组是否已排序
10. 检查 Numpy 数组是否有负值
11. 检查 Numpy 数组是否被连接()
12. 检查 Numpy 数组中是否存在值
13. 检查 Numpy 数组是否为 Nan
14. 检查 Numpy 数组是否有重复项
15. 检查 NumPy 数组是 1d 还是 2d

目录

• 检查 Numpy 数组是否为空
• Python 检查 Numpy 数组是否为数值
• 检查 Python 中的 Numpy 数组是否全为零
• 检查 Numpy 数组是否是另一个数组的子集
• 在 Python 中检查 Numpy 数组是否都是相同的值
• 检查 Numpy 数组是否是视图
• 检查 NumPy 数组在 Python 中是否是浮点型的
• 检查 Numpy 数组是否在列表中
• Python 检查 Numpy 数组是否排序
• 检查 Numpy 数组是否有负值
• 检查 Numpy 数组在 Python 中是否是 Concatenate()
• 检查 Numpy 数组中是否有值
• 检查 Numpy 数组在 Python 中是否为 Nan
• 检查 Numpy 数组是否有重复
• 检查 NumPy 数组是一维还是二维

检查 Numpy 数组是否为空

Numpy 是 Python 中用来处理数组的流行库。数组可以是一维、二维或多维的。Numpy 广泛用于执行科学计算、矩阵运算，是机器学习和数据科学的主要组成部分。

• 在这一节中，我们将学习如何使用 Numpy 来检查数组是否为空。
• Numpy 提供了多种方法，使用这些方法我们可以识别数组是否为空。以下是方法列表:
  • numpy.any()
  • array.shape()

numpy.any()

• numpy.any() 是一个检查给定数组是否为空的方法。
• numpy.any()接受一个数组作为参数，然后为空数组返回 True ，为非空数组返回 False 。

语法:

下面是 numpy 中使用 Python 的 numpy.any() 的语法。

any(
    a, 
    axis=None, 
    out=None, 
    keepdims=<no value>, 
    *, 
    where=<no value>
    )

代码:

在这段代码中，我们用 Python 创建了一个数组。

我们举个例子，用 numpy.any 方法检查一个数组是否为空。

import numpy as np 

arr1 = np.array([])
ran = not np.any(arr1)

if ran:
    print('Array is empty')
else:
    print('Array is not empty') 

Check if numpy array is empty numpy.any

Arr.shape ():这是 NumPy 展示的一个属性，它利用一个元组给出数组的状态。我们可以利用这个来检查 NumPy 是否是一个数组。

现在举个例子，用 Arr。属性，然后检查数组是否为空。

import numpy as np 

arr2 = np.array([])
if arr2.shape[0] == 0:
   print("Array is Empty")

以下是给定代码的截图

check if numpy array is empty arr.shape

上面的代码我们可以用来检查 NumPy 数组是否为空。

阅读: Python NumPy 数组+示例

Python 检查 Numpy 数组是否为数值

• 在这一节中，我们将学习如何在 Python 中检查 Numpy 数组是否为数值。
• numeric() 函数检查字符串中的字符是否为数字字符。

举个例子，用 isnumeric()方法检查数字字符:

以下是给定代码的屏幕截图:

import numpy as np

y = np.char.isnumeric('1')
def isnumeric(y):
    try:
        float(y)
        return True #if it is numeric value it returns true
    except ValueError:
        return False #if it is not numeric value it returns false
print(y)

Check if numpy array is numeric

这就是如何检查 Numpy 数组是否为数值型。

用 Python 读平方根

检查 Python 中的 Numpy 数组是否全为零

• 在这一节中，我们将学习如何检查 Numpy 数组是否全是零。
• Numpy Np.all()函数显示给定数组中的元素是否全为零。

在这个函数中，将数组作为参数传递。如果其中一个元素为零，则返回 false，否则返回 true。

import numpy as np
dt = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0])
all_zero = not np.any(dt)
if all_zero:
    print('Array contains only 0')
else:
    print('Array has non-zero items ')

你可以参考下面的截图来查看的输出，检查 Numpy 数组是否全为零

Check if numpy array is all zeroes

这就是如何检查 Numpy 数组是否全是零。

阅读: Python 程序打印数组中的元素

检查 Numpy 数组是否是另一个数组的子集

数组的子集

• 假设我们有两个数组，当数组 A 的所有元素都包含在数组 B 中时，数组 A 被称为数组 B 的子集。

我们举个例子。a 是由元素[2，4，6，7，8]组成的数组。数组 B 由元素[2，4，6]组成。现在我们可以说 B 是数组 a 的子集。因为它包含了数组 a 的所有元素。

import Numpy as Np
p = int(input("Enter the length of an array:-"))
a=[]
for i in range(p):
   a.append(int(input("ELEMENTS:-")))
a=Np.array(a)

m=int(input("Enter the length of the sub array:-"))
b=[]
for j in range(m):
    b.append(int(input("ELEMENTS:-")))
b=Np.array(b)
if m>p:
   print("NOT SUB ARRAY ")
else:
    count=0
    for i in b:
        for j in a:
            for i ==j:
                 count+=1
    if count ==m:
        print("It is subset array")
    else:
    print("NOT sub array") 

您可以参考下面的截图来查看的输出，检查 Numpy 数组是否是另一个数组的子集

Check if numpy array is subset

上面的 python 代码，我们可以用来检查 NumPy 数组是否是另一个数组的子集。

阅读: Python 串联数组

在 Python 中检查 Numpy 数组是否都是相同的值

• 在这一节中，我们将学习如何检查 Numpy 数组是否都是相同的值。
• 使用 Np.all()函数检查所有元素是否相同。因为我们的 Numpy 数组只包含整数。

让我们举一个例子来说明 Numpy 数组是否都是相同的值

import numpy as Np
arr1 = Np.array([3,3,3,3,3])
res = Np.all(arr1 == arr1[0])
if res:
      print('All values in Array are same')
else:
      print('All values in Array are not same') 

你可以参考下面的截图来查看的输出，检查 Numpy 数组是否都是相同的值

Check if numpy array is all same values

这就是如何在 Python 中检查 Numpy 数组是否都是相同的值。

检查 Numpy 数组是否是视图

• 在这一节中，我们将学习如何检查 Numpy 数组是否是一个视图。
• 在 Numpy 数组中，视图不拥有数据，对视图的任何更改都会影响原始数组，对原始数组的任何更改都会影响视图

让我们举个例子来检查 Numpy 数组是否是 Python 中的一个视图，

import numpy as Np 

arr = Np.array([2,4,6,8])

y = arr.view()
arr[0] = 32

print(arr)
print(y) 

Check if numpy array is a view

上面的 Python 代码，我们可以用来检查 Numpy 数组是否是 Python 中的一个视图。

阅读:如何将 Python 数组写入 CSV

检查 NumPy 数组在 Python 中是否是浮点型的

Float 用于表示实数，例如 1.1、2.3。可以使用类似 F 的字符串来指定数据类型。

让我们举一个例子来说明数组的数据类型

import numpy as np

arr = np.array([1.1, 2.1, 3.1])
arr2 = np.array([2,3,4,5])

newarr = arr.astype('i')
if arr:
    print('Array is Float')
else:
    print('Array is not Float ')
print(newarr)
print(newarr.dtype)

你可以参考下面的截图来查看的输出，检查 NumPy 数组是否是 Float

这就是如何检查 NumPy 数组是否是 float 。

检查 Numpy 数组是否在列表中

• 在本节中，我们将学习如何检查 Numpy 数组是否在列表中。
• 在一个列表中创建一个 Numpy 数组，我们必须将列表对象传递给 Numpy 数组

让我们举一个例子来说明如何在数组中创建一个列表。

import numpy as np
arr =([2,3,4,5])
def inList(array, list):
    for element in list:
        if np.array_equal(element, array):
            return True
    return False

你可以参考下面的截图来查看的输出，检查 Numpy 数组是否在列表中

Check if numpy array is in list

这是如何在 Python 中检查 NumPy 数组是否在列表中。

阅读 Python 字典更新示例

Python 检查 Numpy 数组是否排序

排序是指将元素放入有序的序列中。Numpy 数组有一个名为。sort()，它将按顺序排列元素

• 在这一节中，我们将学习如何检查 Numpy 数组是否排序
• 在列表中创建一个 Numpy 数组我们有一个函数。sort()，它将按顺序排列元素

让我们举一个例子来说明数组是如何排序的

import numpy as np

arr1= np.array([6, 9, 2, 0]) # array is not sorted 
arr2 = np.arange(4,5,6) # array is sorted 

def sorted(x):
    return (np.arange(len(x)) == np.argsort(x)).all()
print(sorted(arr1))
print(sorted(arr2))

你可以参考下面的截图来查看检查 Numpy 数组是否排序的输出

Check if numpy array is sorted

这就是如何在 Python 中检查 NumPy 数组是否排序。

阅读: Python 数组的形状

检查 Numpy 数组是否有负值

• 在这一节中，我们将学习如何检查 Numpy 数组是否有负值
• 在列表中创建一个 Numpy 数组，然后使用函数 Np.negative()。

Numpy 数组有一个函数叫做 Np.negative()。当我们需要处理数组元素的负值时

让我们举一个例子来说明一个正元素是如何转化为负元素的

import numpy as np

arr1= np.array([6, 9, 2, 0])
b = np.any(arr1<0) #check for negative
print(b)

你可以参考下面的截图来查看的输出，检查 Numpy 数组是否有负值

Check if the numpy array has negative values

上面的代码，我们可以用 Python 中的来检查 Numpy 数组是否有负值。

检查 Python 中 Numpy 数组是否为 Concatenate()

• 在这一节中，我们将学习如何检查 Numpy 数组是否是 Concatenate。
• 在列表中创建一个 Numpy 数组，并使用函数 Np.concatenate()。它将组合两个给定的数组

Numpy Concatenate 函数可用于按行或按列组合两个给定的数组。首先，我们创建一个包含所有数组的元组，然后使用函数 Np.concatenate()。

让我们举一个例子来说明给定的数组是如何追加的

import Numpy as Np

arr = Np.array([2,6,7,4,8,9])
arr 2 = Np.array([4,6,7,2,3,5])
a = Np.concatenate((arr,arr 2))
print(a)

您可以参考下面的截图来查看检查 Numpy 数组是否为 Concatenate() 的输出

Check if Numpy array is Concatenate

阅读:如何将 Python 字符串转换成字节数组并举例

检查 Numpy 数组中是否有值

• 如果数组或数组的任何元素包含值，则检查数组测试中是否存在该值:

让我们举一个例子来测试 num 是否出现在 Numpy 数组中，在 arr 中使用 num，它的值为 true，否则为 false

import Numpy as Np

num = 40
arr = Np.array([[1, 30],[4, 40]])
if num in arr:
    print(True)
else:
    print(False) 

您可以参考下面的截图来查看检查 Numpy 数组中是否存在值的输出

Check if value exists in numpy array

这就是如何在 Python 中检查一个值是否存在于 Numpy 数组中。

检查 Numpy 数组在 Python 中是否为 Nan

• 要检查 Numpy 数组中的 Nan 值，我们可以使用函数 Np.isNan()。对于原始数组中为 Nan 的索引，输出数组为 true，对于其余的索引，输出数组为 false。

让我们举一个例子来检查给定数组中的 Nan 值

import Numpy as Np

num = 40
arr = Np.isNan([[1, 30],[4, 40]])
if num in arr:
    print(True)
else:
    print(False)

您可以参考下面的截图来查看检查是否为 Numpy 数组是否为 Nan 的输出

Check if the Numpy array is Nan

上面的 Python 代码我们可以用来检查 Numpy 数组在 Python 中是否为 Nan。

检查 Numpy 数组是否有重复

检查数组是否包含任何重复的元素。我们使用方法 np.unique()

import numpy as np

a=np.array([1,2,2,2,2,3])

n = np.zeros_like(a, dtype=bool)
n[np.unique(a, return_index=True)[1]] = True 
a[~n] 
print(n)

您可以参考下面的截图来查看检查 Numpy 数组是否有重复的输出

Check if numpy array has duplicates

这就是如何在 Python 中检查 Numpy 数组是否有重复。

检查 NumPy 数组是一维还是二维

一维 Numpy 数组是指单行中同质数据的集合。它也被称为矢量。当它是单行或 1D 阵列时，你只需要使用一个方括号。

二维 Numpy 数组指的是一个列表的列表中同质数据的集合。它也被称为矩阵。在 2D 数组中，你必须使用两个方括号，这就是为什么它表示列表的列表。

让我们看看，如何检查 Numpy 数组是 1d 还是 2d。

import numpy as np
b = np.array([2,5,6,7,1,7])
print(b)
print("Dimension:",b.ndim) 

您可以参考下面的截图来查看输出

Check if the numpy array is 1d or 2d

这就是在 Python 中检查 numpy 数组是 1d 还是 2d 的方法。

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在本 Python 教程中，我们学习了如何在 Python 中检查 NumPy 数组是否为空，并涵盖了以下示例:

• 检查 Numpy 数组是否为空
• 如何检查 Numpy 数组是否为数字
• 检查 Numpy 数组是否全为零
• 如何检查 Numpy 数组是否是另一个数组的子集
• 检查 Numpy 数组是否都是相同的值
• 如何检查 Numpy 数组是否是视图
• 检查 NumPy 数组是否为浮点型
• 如何检查 Numpy 数组是否在列表中
• 检查 Numpy 数组是否已排序
• Python 检查 Numpy 数组是否有负值
• 检查 Numpy 数组是否被连接()
• 如何检查 Numpy 数组中是否存在值
• 检查 Numpy 数组在 Python 中是否是 Nan
• 检查 Numpy 数组是否有重复项
• 如何检查 NumPy 数组是一维还是二维

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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在 Python 中检查两个字典是否相等

原文：https://pythonguides.com/check-if-two-dictionaries-are-equal-in-python/

在本 Python 教程中，我们将讨论如何在 Python 中检查两个字典是否相等。此外，我们还将讨论以下主题:

• 在 Python 中检查两个字典是否相等
• 在 Python 中检查两个嵌套字典是否相等
• 在 Python 中检查两个字典列表是否相等

另外，查看最近的 Python 教程:如何检查一个键是否存在于 Python 字典中

目录

• 在 Python 中检查两个字典是否相等
• 在 Python 中检查两个嵌套的字典是否相等
• 检查两个字典列表是否相等 Python

在 Python 中检查两个字典是否相等

• 在这一节中，我们将学习如何在 Python 中检查两个字典是否相等。
• 为了执行这个特定的任务，我们将使用 == 操作符，这个操作数在 Python 包中是可用的。在 Python 中，该函数将始终返回布尔值，该值指示值是假还是真。它将检查条件，如果给定值相等，则返回‘真’，否则返回‘假’。
• 在这个程序中，我们要检查两个字典在 Python 中是否相等。为了完成这个任务，首先，我们将创建名为‘my _ dictionary’、‘my _ dictionary 2’的字典，并分配键值对元素。
• 接下来，我们将应用 if-else 条件，如果给定的字典相等，则显示“字典相等”。如果给定的字典不相等，则显示“字典不相等”。

举例:

my_dictionary = {'U.S.A': 167, 'United Kingdom': 156, 'China': 456}
my_dictionary2 = {'U.S.A': 167, 'United Kingdom': 156, 'China': 456}

if my_dictionary == my_dictionary2:
    print ("Dictionaries are equal")
else:
    print ("Dictionaries are not equal")

下面是下面给出的代码的截图。

Check if two dictionaries are equal in Python

正如您在截图中看到的，输出显示了“字典相等”。

现在，当给定的字典不相等时，可能还有一种情况。让我们举一个例子，看看如何使用 == 操作符来检查 Python 中两个相等的字典。

源代码:

my_dictionary = {'U.S.A': 167, 'United Kingdom': 156, 'China': 456}
my_dictionary2 = {'U.S.A': 167, 'United Kingdom': 156,}

if my_dictionary == my_dictionary2:
    print ("Dictionaries are equal")
else:
    print ("Dictionaries are not equal 'False'")

• 在上面的代码中，我们创建了相同的字典，但是在本例中，第二个字典‘my _ dictionary 2’只有键-值对形式的 2 元素。
• 一旦执行了这段代码，输出显示“字典不相等”。
• 这背后的原因是第一个字典‘我的 _ 字典’包含 3 元素，而第二个字典包含 2 元素。

下面是以下给定代码的执行。

Check if two dictionaries are equal in Python

注:在 Python 字典中的方法 cmp()是根据官方文档对 Python 3.x 的损耗。

阅读:如何用 Python 从一个列表创建字典

在 Python 中检查两个嵌套的字典是否相等

• 在这个例子中，我们将学习如何在 Python 中检查两个嵌套的字典是否相等。
• 为了完成这个任务，我们将使用 == 操作符，这个方法将帮助用户检查两个给定的字典是否相等。
• 在 Python 字典中，数据以键-值对的形式存储，嵌套字典表示字典内部的字典，并以结构化的方式存储信息。
• 在这个例子中，首先，我们将创建一个嵌套字典，并分配国家名称及其随机值。接下来，我们将使用 if-els e 条件并检查嵌套的字典是否相等。

举例:

我们举个例子，看看 Python 中如何检查两个嵌套的字典是否相等。

源代码:

my_new_dict = {'U.S.A': {'Japan': {'Germany': 10}, 'Australia': {'China': 20}}}
my_new_dict2 = {'U.S.A': {'Japan': {'Germany': 10}, 'Australia': {'China': 20}}}

if my_new_dict == my_new_dict2:
    print ("Dictionaries are equal 'True")
else:
    print ("Dictionaries are not equal 'False'")

下面是以下给定代码的实现。

Check if two nested dictionaries are equal Python

正如您在屏幕截图中看到的，输出显示字典是相等的。

如何检查两个嵌套字典是否相等 Python 另一种方法

• 在这个程序中，我们可以很容易地使用 Deepdiff 库来检查两个嵌套的字典是否相等。首先，您已经使用 pip install DeepDiff 命令在您的机器上安装了这个包。这个方法将检查字典之间的差异。
• 假设您有两个包含键值对形式元素的字典。现在，在第一个字典中，您插入了值 10 ，在另一个字典中，您插入了 11 。
• 一旦你使用了这个函数‘deepDiff’，然后比较两个字典，检查有多少对是相同的。如果不相等，则显示‘新值’和‘旧值’。

源代码:

from deepdiff import DeepDiff

my_new_dict = {
    'United kingdom': {
        'U.S.A': {'France': 4560}, 
    'China': {'Japan': 10}
    }}
my_new_dict2 = {
    'United kingdom': {
        'U.S.A': {'France': 4560}, 
    'China': {'Japan': 10}
    }}

if DeepDiff(my_new_dict, my_new_dict2):
    print ("Dictionaries are not equal")
else:
    print ("Dictionaries are equal")

在上面的代码中，我们刚刚使用了 if-else 条件，并检查了字典是否相等。如果字典相等，则显示“字典相等”，否则返回“字典不相等”。

你可以参考下面的截图。

How to check if two nested dictionaries are equal Python

阅读: Python 列表字典

检查两个字典列表是否相等 Python

• 在这一节中，我们将学习如何检查两个字典列表是否相等。
• 在这个例子中，我们将创建一个字典，并以键值对的形式分配元素。现在，键将被视为国家名称，值将被视为列表中的‘值’。
• 接下来，我们将使用 == 操作符，它比较两个给定的字典，并检查字典元素是否相等。

举例:

让我们看一下例子，了解如何在 Python 中使用 == 操作符。

源代码:

new_dict = {
    'Country_name': 'U.S.A',
    'values': [56,78,97]
   }

new_dict2 = {
    'Country_name': 'U.S.A',
    'values': [56,78,97]
   }
if new_dict == new_dict2:
    print ("Dictionaries are equal 'True")
else:
    print ("Dictionaries are not equal 'False'") 

下面是下面给出的代码的截图。

Check if two lists of dictionaries are equal Python

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在这个 Python 教程中，我们学习了如何在 Python 中检查两个字典是否相等。

• 在 Python 中检查两个字典是否相等
• 在 Python 中检查两个嵌套字典是否相等
• 在 Python 中检查两个字典列表是否相等

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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命令出错，退出状态为 1 python

原文：https://pythonguides.com/command-errored-out-with-exit-status-1-python/

在这个 Python 教程中，我们将看到如何修复错误，Python 中的命令出错，退出状态为 1。

当我试图通过运行以下命令来安装 Python 字符串模块时，错误出现了:

pip install strings

完整的错误如下所示:

错误:命令出错，退出状态为 1:
命令:' c:\ python \ python 38 \ python . exe '-c ' import sys，setuptools，tokenize。sys . argv[0]= ' " ' " ' C:\ Users \ Administrator。SharePoint sky \ AppData \ Local \ Temp \ pip-install-e 261 r 6 Ji \ strings \ setup . py““”；文件= ' " ' " ' C:\ Users \ Administrator。SharePoint sky \ AppData \ Local \ Temp \ pip-install-e 261 r 6 Ji \ strings \ setup . py““”；f=getattr(tokenize，' " ' " ' " ' " ' " '，open)( 文件)；code=f.read()。替换(“”“”“\ r \ n”“”“”“”“”“\ n”“”)；f . close()；exec(compile(code， file ，' " ' " ' exec ' " ' " ')' egg _ info–egg-base ' C:\ Users \ Administrator。SharePoint sky \ AppData \ Local \ Temp \ pip-pip-egg-info-Hu 8 mfm _ g '
CWD:C:\ Users \ Administrator。SharePoint sky \ AppData \ Local \ Temp \ pip-install-e 261 r 6 Ji \ strings
完整输出(5 行):
Traceback(最近一次调用 last):
File " "，第 1 行，在
文件“C:\Users\Administrator。SharePoint sky \ AppData \ Local \ Temp \ pip-install-e 261 r 6 Ji \ strings \ setup . py "，第 5 行，在
导入字符串
ModuleNotFoundError:没有名为“strings”的模块
——————————————
错误:命令出错，退出状态为 1: python setup.py egg_info 检查日志以获取完整的命令输出。

下图显示了错误的屏幕截图:

Command errored out with exit status 1

目录

• 命令出错，退出状态为 1 python
• 属性错误:部分初始化的模块“random”没有属性“randint”

命令出错，退出状态为 1 python

命令没有问题，一个名为 string.py 的文件导致了问题。

正如你在下面看到的，在导致问题的同一个文件夹中有 filename string.py 。

要解决这个问题，我们需要简单地从文件夹中删除 string.py 文件。

理想情况下，我们不应该创建任何文件名为 string.py 的文件。

Command errored out with exit status 1 python

属性错误:部分初始化的模块‘random’没有属性‘randint’

上面的相同文件名(string.py)问题也可能会产生下面的错误，

AttributeError: 部分初始化的模块“random”没有属性“randint”(很可能是由于循环导入)。

按照同样的删除文件解决方案来修复这个问题。

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• Python 中的递增和递减运算符
• Python 中的构造函数
• 如何在 Python 中将 dictionary 转换成 JSON

在这里，我们学习了如何修复 Python 中的以下两个错误:

• 命令出错，退出状态为 1 python
• 属性错误:部分初始化的模块“random”没有属性“randint”

Bijay Kumar

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Python 中的注释行

原文：https://pythonguides.com/comment-lines-in-python/

在本 Python 教程中，我们将讨论如何在 python 中注释行。此外，我们还将讨论:

• python 中的注释单行
• 注释多行 python

目录

• Python 中的注释行
  • 评论单行 python
  • 注释多行 python

Python 中的注释行

在用 Python 进行编程时，我们需要用 Python 注释行。

评论单行 python

在 Python 中，单行注释以这个 " # " 开始，它会忽略用这个写的所有东西。在测试代码的时候，注释被用来阻止代码的执行，同时注释也被用来解释代码，这使得代码更具可读性。

举例:

# Single line comment
a = 'Hello World'
print(a)

写完上面的代码(注释单行 python)。在这里，你可以看到在编写代码之前，我使用了 " # " 来注释那一行。所以这样一来，注释在处理代码的同时也能工作。你可以参考下面的截图来评论单线 python。

Comment lines in Python

注释多行 python

为了在 python 中注释多行，我们将使用这个“#”，我们必须单独注释每一行，这非常单调。

举例:

# This is multiline comment
# Used for comment
# Every line in this way
a = 'Hello World'
print(a)

写完上面的代码(用 python 注释多行)。在这里，你可以看到在编写代码之前，我使用了 " # " 来注释每一行，所以这是在 python 中注释 multiline 的方法。所以这样一来，注释在处理代码的同时也能工作。你可以参考下面的截图来评论多行 python。

Comment multiple lines python

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在本教程中，我们已经看到了如何在 python 中注释行。此外，我们还讨论了如何在 python 中注释单行和多重注释。

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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比较 Python Django 中的两个整数

原文：https://pythonguides.com/compare-two-integers-in-python-django/

在这个 Python Django 教程中，我们将学习如何在 Python Django 中比较两个整数。我们还会看到与此相关的不同例子。这些是我们将在本教程中讨论的以下主题。

• Python 中的比较运算符
• 如何在 Python Django 中比较两个整数
• 比较视图中的两个整数
• 比较模板中的两个整数

目录

• Python 中的比较运算符
• 如何在 python Django 中比较两个整数
• 比较视图中的两个整数
• 比较模板中的两个整数

Python 中的比较运算符

在这一节中，我们将探索什么是比较运算符，以及 Python 中可用的不同种类的比较运算符。

在 Python 中，比较运算符也被称为关系运算符。比较运算符用于比较两个操作数的值，根据条件是否满足返回真或假。

下面列出了 Python 中可用的比较运算符。

操作员	操作员名	描述
==	平等	如果两个操作数的值相等，则该条件为真。
！=	不平等	当两个操作数的值不同时，条件为真。
>	大于	如果左操作数的值大于右操作数的值，则条件为真。
>=	大于或等于	如果左操作数的值大于或等于右操作数的值，则该条件为真。
<	不到	如果左操作数的值小于右操作数的值，则条件为真。
<=	小于或等于	如果左操作数的值小于或等于右操作数的值，则该条件为真。

Operators

阅读:Django 模板中的 If 语句

如何在 python Django 中比较两个整数

是时候学习如何使用 Django 在 HTML 页面上显示 Python 程序的输出了。到目前为止，我们只知道如何在控制台或终端上显示它。所以在这一节，我们将学习使用 Django 在 python 中比较两个整数。

使用 Django 比较两个整数有两种方法:

• 使用视图
• 使用模板

使用视图:视图是在 Django 框架中接收和响应 web 请求的 Python 函数或类。普通的 HTTP 响应、HTML 模板响应或者将用户发送到另一个页面的 HTTP 重定向响应都可以用作响应。

使用模板: Django 模板使用标签和过滤器来定义一种类似于 Python 的语言——但不是 Python。标签类似于模板语言中的关键字和函数。Python 中的关键字和函数提供了控制流和构建代码的工具。继承、条件操作、循环、注释和文本处理都由 Django 的内置标签提供。

比较视图中的两个整数

在这一节中，我们将学习如何使用 Django 的视图来比较两个整数。让我们，用各种例子来阐明我们的概念。

在开始演示之前，我将向您展示项目的 urls.py 和 app 的 urls.py 文件。因为它在所有的例子中保持不变。

PythonGuides urls.py 文件:

from django.contrib import admin
from django.urls import path, include

urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('', include('home.urls'))
] 

这意味着当您在浏览器中打开项目时，它会将您带到 home.urls。

现在，请看 home urls.py 文件:

from django.urls import path, include
from home import views

urlpatterns = [
    path('', views.home, name='home')
]

它会移动到 home 应用程序的 views.py 文件。

例#1

在这个例子中，我们使用相等运算符来比较两个整数。

views.py 文件:

from django.http import HttpResponse

# Create your views here.

def home(request):
    x = 6
    y = 6
    if(x == y):
        html = "<html><body><b>Yes, X is equals to Y </b></body></html>"
        return HttpResponse(html)
    else:
        html = "<html><body><b>No, X is not equal to Y</b></body></html>"
        return HttpResponse(html) 

我们定义两个整数，x & y，然后使用等式运算符来比较它们。我们使用 Python 中的 if-else 语句在 HTML 页面上呈现输出。

现在，如果我们运行开发服务器并移动到映射的 URL，我们将得到以下输出。

Equality Operator

例 2

在这个例子中，我们使用不等式运算符来比较两个整数。

views.py 文件:

from django.shortcuts import render

# Create your views here.

def home(request):
    x = 10
    y = 12
    result = (x != y)
    return render(request, 'home.html', {'result':result})

我们定义两个整数，x & y，然后用不等式运算符进行比较。我们将结果呈现在 HTML 页面上。

home.html页面:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>PythonGuides</title>
</head>
<body>
    <p>
        <b> X is not equal to Y: </b>{{result}}
    </p>
</body
</html>

在home.html文件中，我们只是使用变量来得到结果。最终，我们将获得以下输出。

Inequality Operator

例 3

在这个例子中，我们使用大于运算符来比较两个整数。

views.py 文件:

from django.shortcuts import render

# Create your views here.

def home(request):
    x = 10
    y = 12
    result = (x > y)
    return render(request, 'home.html', {'result':result})

我们定义两个整数，x 和 y，然后使用大于运算符来比较它们。我们将结果呈现在 HTML 页面上。

home.html页面:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>PythonGuides</title>
</head>
<body>
    <p>
        <b> X is greater than Y: </b>{{result}}
    </p>
</body
</html>

在home.html文件中，我们只是使用变量来得到结果。最终，我们将获得以下输出。

Greater Than Operator

例#4

在这个例子中，我们使用大于或等于运算符来比较两个整数。

views.py 文件:

from django.shortcuts import render

# Create your views here.

def home(request):
    x = 1500
    y = 1500
    result = (x >= y)
    return render(request, 'home.html', {'result':result})

我们定义两个整数 x & y，然后使用大于或等于运算符来比较它们。我们将结果呈现在 HTML 页面上。

home.html文件:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>PythonGuides</title>
</head>
<body>
    <p>
        <b> X is greater than or equal to Y: </b>{{result}}
    </p>
</body
</html>

在home.html文件中，我们只是使用结果变量来获得输出。最终，我们将获得以下输出。

Greater than or Equal to

阅读:使用 Python 中的 Django 将 HTML 页面转换为 PDF

比较模板中的两个整数

在这一节中，我们将学习如何使用 Django 的模板标签来比较两个整数。让我们，用各种例子来阐明我们的概念。

语法:

{% if variable boolean_operator value %}

        Statement To Print

{% endif %}

在开始演示之前，我将向您展示项目的 urls.py 和 app 的 urls.py 文件。因为它在所有的例子中保持不变。

项目的 urls.py 文件:

这里我们的项目名称是 PythonGuides。

from django.contrib import admin
from django.urls import path, include

urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('', include('home.urls'))
] 

这意味着当你在浏览器中打开你的项目时，它会把你带到你的 home.urls 。

现在，请看 home urls.py 文件:

from django.urls import path, include
from home import views

urlpatterns = [
    path('', views.home, name='home')
]

它会移动到 home 应用程序的 views.py 文件。

例#1

在这个例子中，我们使用等式模板标签来比较两个整数。

views.py 文件:

from django.shortcuts import render

# Create your views here.

def home(request):
    x = 100
    y = 150
    return render(request, 'home.html', {'x':x, 'y':y})

首先，我们将创建一个重定向到 HTML 页面的视图。在 views.py 文件中，我们定义了数字并将数字重定向到home.html页面。

home.html文件:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>PythonGuides</title>
</head>
<body>
    <p>
        {% if x == y %}
        {{ x }} is equal to {{ y }}
        {% else %}
        {{ x }} is not equal to {{ y }}
        {% endif%}
    </p>
</body
</html>

这里，我们使用{%if%}标签在模板中添加一个等式布尔操作符。标签评估变量，如果条件为“真”,则输出块的内容。

输出如下:

Equality Template Tag

例# 2

在这个例子中，我们使用小于模板标签来比较两个整数。

views.py 文件:

from django.shortcuts import render

# Create your views here.

def home(request):
    x = -10
    y =  10
    return render(request, 'home.html', {'x':x, 'y':y})

首先，我们将创建一个重定向到 HTML 页面的视图。我们在 views.py 文件中声明这些数字，并将它们重定向到 home.html 页面。

home.html文件:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>PythonGuides</title>
</head>
<body>
    <p>
        {% if x < y %}
        {{ x }} is less than {{ y }}
        {% else %}
        {{ x }} is greater than {{ y }}
        {% endif%}
    </p>
</body
</html>

这里，我们使用{%if%}和{%else%}标记在模板中添加小于布尔运算符。如果标签对变量求值，如果条件为“真”,则输出块的内容，否则输出标签内容块。

Less Than Template Tag

例# 3

在这个例子中，我们使用小于或等于模板标签来比较两个整数。

views.py 文件:

from django.shortcuts import render

# Create your views here.

def home(request):
    x = 150
    y = 150
    return render(request, 'home.html', {'x':x, 'y':y}) 

首先，我们将创建一个重定向到 HTML 页面的视图。我们在 views.py 文件中声明这些数字，并将它们重定向到 home.html 页面。

home.html文件:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
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    <title>PythonGuides</title>
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        {{ x }} is less than or equal to{{ y }}
        {% else %}
        {{ x }} is greater than or equal to {{ y }}
        {% endif%}
    </p>
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以下是输出:

Less Than or Equal To Template Tag

另外，看看更多的 Django 教程。

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在本 Django 教程中，我们讨论了如何在 Python Django 中比较两个整数。此外，我们还讨论了以下主题列表:

• 比较运算符
• 如何在 python Django 中比较两个整数
• 比较视图中的两个整数
• 比较模板中的两个整数

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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人工智能完全指南

原文：https://pythonguides.com/complete-guide-to-artificial-intelligence/

虽然人工智能被视为一种未来的科学技术，我们现在才刚刚进入这一领域，但它实际上从 20 世纪中期就已经存在了。

为了让人工智能(或 AI)成为一个概念，人们需要能够执行算术运算的数字电子机器——或我们所知的计算机。

要理解 AI，你需要知道它是如何工作的。但是要看到人工智能如何影响未来，你需要打破过去。今天我们将解释你需要知道的关于人工智能的一切，包括它的基本功能、进化、用法和好处。

目录

• 什么是人工智能？
  • 人工智能是如何工作的？
  • 人工智能的种类
    • 有限的内存
    • 无功机
    • 心理理论
    • 自我意识
• 人工智能的进化
  • 1943 年
  • 1949 年
  • 1950 年
  • 1951 年
  • 1956 年
  • 1958 年
  • 1959 年
  • 1964 年
  • 1965 年
  • 1969 年
  • 1973 年
  • 1974 年
  • 1980 年
  • 1991
  • 2005 年
  • 2008 年
  • 2011 年
  • 2014 年
  • 2016 年
  • 2018
  • 2020 年
• 人工智能什么时候用？
  • 窄 AI
  • AGI
• 使用人工智能的好处
  • 时间效率
  • 多任务处理
  • 减轻了工作量
  • 复杂任务的执行
  • 全天候运行
  • 提供更快、更智能的决策
• 总结

什么是人工智能？

将人工智能分解为简单的元素，人工智能是一种能够像人类一样思考的程序。这意味着它可以模拟人类的智能，甚至模仿我们的行动。

人工智能计算机可能表现出的最普遍的特征是学习或解决问题的能力。这意味着你可以给机器一个问题，它可以在尝试和失败后克服它。

例如，一个机器人吸尘器可以在打扫时绘制你的平面图，知道墙壁在哪里，不会撞到它们。理解布局需要几次尝试，但很快就会了解你的平面图。

然而，大多数购物者和未来学家在谈论人工智能时考虑的概念是计算机的合理化能力。这意味着接受多个正确答案，并选择一个能够最好地完成目标或产生最少问题的答案。

例如，在电影《我是机器人》中，有一次撞车事故伤害了主角德尔·史普纳和一个有孩子的家庭。机器人救了斯布纳，因为他生还的可能性更大，而斯布纳认为道义上的选择是救那个孩子。

在这种科幻场景中，人工智能机器人可以合理选择最佳拯救对象。

AI 是如何工作的？

但当然，那是一部电影，并没有展示 AI 目前在我们的世界中是如何工作的。

在现实中，人工智能系统将获得数据，大量的数据，并被告知扫描它并找到模式。该程序需要时间来理解数据，然后它会产生自己的版本。之后，它会将其创建与原始数据进行比较，然后创建一个比较测试。

例如，如果你给一台人工智能计算机输入泰勒·斯威夫特的歌曲，然后让它写一首歌，你最终会得到类似于泰勒·斯威夫特风格的音乐。

没有人工智能计算机处理的原始数据，它就无法创造最终目标。这意味着没有好的原始数据，AI 无法工作。它拥有的数据越多，就越准确。

这意味着仍然需要人类的互动来创造最终结果，人工智能无法形成尚未向其建议的概念。

AI 的种类

一般来说，AI 有四种。

有限的记忆

有限记忆 AI 可能已经活跃在你的生活中了。这是一个人工智能系统，它从过去的经验中学习，并像百科全书一样积累知识。然后，人工智能使用这些历史数据来创建预测。

许多写作程序，如 Microsoft Word，会有工具为你提示句子的其余部分。这是一种有限记忆人工智能。

其“有限”名称的原因来自于存储的不足。为了确保快速响应，数据或历史不会存储在计算机的长期内存中。

无功机

反应式机器是第一种成功的人工智能，正因为如此，它们也是最基本的。这个人工智能程序不会从过去学习。如果你给它一个问题，它每次都会以同样的方式回应。

反应式机器的一个简单例子是计算器。它可以把你的计算加起来，每次都会给你同样的回答。但最近的一项发展向你展示了我们如何继续使用这项技术，这可以在流媒体公司的推荐系统中找到。

例如，网飞使用反应式机器学习来记录你看了哪些电视节目，从而推荐哪些节目。只需观看一场表演或一部电影，程序就会做出反应，并根据这些信息为您提供新的建议。

论心性

心智理论人工智能是人工智能世界中最有趣的概念之一——“我思故我在”。

在这个概念中，计算机能够与人类进行情感交流，甚至进行有意义的对话。为此，计算机需要理解人类语言的复杂性，包括语气、习语和抽象思维。它还需要像人类一样快速地创造决策思路，以保持对话速度。

最成功的心智理论 AI 系统是一个叫做索菲亚的机器人。她可以识别面孔，有自己的面部表情，并且可以像和人说话一样自然地交谈。

自我意识

最高级的人工智能是有自我意识的。这是一个我们在科学界还没有成功创造的概念。

一个成功的有自我意识的人工智能会有欲望、情感和需求，就像人类一样。他们会意识到自己的情绪状态，并据此做出反应。

为了实现这一目标，科学家需要在机器人身上植入一种情感，然后让他们在这种情感、他们的欲望以及刺激如何影响这两者之间建立联系。

例如，“我没能完成一项工作，这让我觉得没有效率，没人要。”或者“我让人们笑了，所以我很开心。”

阅读Python 编码指南

人工智能的进化

人工生命并不是一个新概念。其实在希腊神话中，有一个关于一个叫塔罗斯的青铜人的故事。塔洛斯是由希腊发明之神赫菲斯托斯建造的。塔罗斯被设计用来向敌舰投掷巨石，预测他们的行动，并找到最好的武器制造最大的伤害。

这个概念比第一台计算机早几个世纪就诞生了，但它显示了人类总是如何看待使用机器来为我们做事。

你可以说人工智能的开端始于使小说成为现实的技术成功，但我们不能忽视将概念带入生活的理论化和抽象的想法。

1943 年

正如我们所知，人工智能可能源于几个世纪的创造性思维，但你可以说，走向人工智能的第一步来自沃尔特·皮茨和沃伦·麦卡洛。1943 年 12 月，两人发表了一篇名为《神经活动内在思想的逻辑演算》的论文。他们一起展示了大脑如何工作的理论公式。

沃尔特·皮茨是神经生理学家，沃伦·麦卡洛克是控制论专家。他们将各自的知识结合起来，产生了一个数学公式，展示了人工神经元如何像大脑的生物神经元一样工作，从而诞生了神经信息的概念。

1949 年

仅 6 年后，心理学家唐纳德·赫布出版了《行为的组织:神经心理学理论》一书。

这本书侧重于神经科学和神经心理学。它进行了多年的研究，表明大脑既是一个控制身体的功能性器官，又包含高级情感和智力概念。

在这本书之前，这个想法无法得到证实。在书中，他展示了大脑中使用频率较高的神经元变得比其他神经元更强。现在被称为赫布定律的这本书指出:

当细胞 A 的一个轴突足够靠近并刺激细胞 B，并反复或持续参与 B 的放电时，一个或两个细胞就会发生一些生长过程或代谢变化，从而使 A 作为 B 放电细胞之一的效率增加。

或者“一起放电的神经元，连在一起”。

意思是说，我们在身体上做某件事的时候，往往同时设定了一个记忆或者学习经历。力学现在使用这个系统来复制人类的思想和反应。

同年，克劳德·香农在他的论文“为下棋的计算机编程中创建了一个允许计算机下棋的理论。

1950 年

艾伦·图灵是历史课中第一个超越心理学和解剖学，将这些概念与计算机联系起来的人。从他的论文“计算机械和智能”开始，“图灵测试”诞生了。这个测试是用来看机器是否可以被认为是智能的。

这个测试很简单——你能说出一个问题的答案是计算机创造的吗？例如，如果你给某人 5 首诗，并要求他们挑出由 AI 创作的那首，而他们没有挑出 AI 生成的诗，那么可以认为 AI 是智能的。

同年，艾萨克·阿西莫夫出版了一本名为《我，机器人》的书，该书于 2004 年被改编成电影。在这本书里，有“机器人三定律”。虽然这是一部科幻小说，但许多在机器人行业工作的人认为这些法律是标准。他们是:

“第一定律——机器人不能伤害人类，也不能坐视人类受到伤害。

第二定律——机器人必须服从人类的命令，除非这些命令与第一定律相冲突。

第三定律——机器人必须保护自己的存在，只要这种保护不与第一或第二定律相冲突。"

一九五一年

利用克劳德·香农的国际象棋理论，由迪恩·埃德蒙兹和马文·明克斯组成的哈佛大学本科生团队创造了第一台神经网络计算机。这意味着计算机像大脑一样工作，能够解决问题。

1956 年

虽然在 1951 年到 1956 年之间发生了很多变化，但它们都重复了创始科学家已经知道的东西。直到约翰·麦卡锡发表了论文“达特茅斯人工智能夏季研究项目”，我们才看到了另一个重大进展。

这篇论文创造了人工智能这个术语。这篇论文是基于一个 6 到 8 周的头脑风暴项目，在这个项目中数学家和科学家联合起来研究人工智能。在两个月的时间内，该小组创建了自然语言处理理论和计算理论。

1958 年

利用这个研究项目，麦卡锡撰写了一篇名为“具有常识的程序”的研究论文。在这篇论文中，他开发了 Lisp 编程语言，这种语言允许计算机将语法与意义分开。这使得计算机能够跟随人类语言。

它还包含了一个关于计算机如何像我们一样从经验中学习的理论。麦卡锡创造了一种几乎是情感上的联系，而不是一种通过和失败的系统。

1959 年

1959 年，约翰·麦卡锡和马文·明克斯创立了麻省理工学院人工智能项目。现在被称为麻省理工学院思维机器项目，直到今天，麻省理工学院的这一领域创造了模拟思维的人工智能，可以将记忆作为学习体验，并可以像自然人体一样创造运动。

该项目的设立是为了让更多的科学家和学生从事人工智能领域的工作。

一九六四年

美国政府于 1964 年成立了 ALPAC(自动语言处理咨询委员会)。该委员会由 7 名科学家组成，他们的目标是创造一台翻译机，帮助政府官员与世界各地的人们交流。无论如何，这是公开的解释，事实上，冷战倡议意味着翻译俄语变得势在必行。

该委员会一直持续到 1966 年，当时它自己的报告认为，在试图创造一台翻译机器之前，需要对计算语言学进行更多的基础研究。从根本上说，该委员会成立得太早了。

不幸的是，美国没有首先创建一个基础团队，而是决定彻底废除 ALPAC。这反过来导致所有政府资助的人工智能项目被取消。

一九六五年

想要继续扩展人工智能学习，麦卡锡在斯坦福大学创办了人工智能实验室。

从这所大学颁发了人工智能奖学金，这创造了一个允许计算机生成的音乐和艺术发展的变革浪潮。斯坦福大学甚至创造了第一批早期机械臂。

早期的人工智能音乐不包含人声，但他们能够创建一致的基线音乐，这种音乐今天仍可以在键盘上找到。

一九六九年

斯坦福大学继续扩张，1969 年，一个专家小组开发了一个使用人工智能诊断血液感染的系统。在爱德华·肖特利弗的领导下，发明了一种叫做霉素的系统。它使用了反向链接，这是一个使用逻辑寻找未知真相的过程。例如，计算机将拥有所有药物信息(也称为解决方案),并遵循药物的规则，使用排除过程来查看哪种药物可以治愈疾病，从而确定疾病是什么。

该系统能够比普通医生更快、更准确地提供准确的医疗建议。

1973

1973 年，一份名为莱特希尔报告的谴责性报告告知英国政府，对人工智能的学术研究进展不顺利。这份报告是由英国科学研究委员会进行的，它指出“迄今为止，该领域的任何发现都没有产生当时承诺的重大影响”。

这导致政府从大多数英国大学的人工智能研究中撤出资金。由于缺乏从事人工智能研究的聪明人，英国在人工智能技术方面落后于中国等顶尖高手。

该报告的最大问题是大型现实世界问题无法由人工智能程序解决。相反，他们只擅长解决小层次的问题。尽管这意味着进步正朝着正确的方向发展，但这对英国政府来说还不够。

1974 年

这段时间被称为第一个人工智能冬天，因为莱特希尔的报告在西方世界产生了多米诺骨牌效应。由于给领先研究人员的资金减少，人工智能的进展出现了 6 年的干旱。

1980 年

在人工智能领域五年毫无进展之后，R1 诞生了。现在被称为 XCON 的 R1 是由约翰·麦克德莫特创建的一个程序。这个系统创造了一种新型的自动化，允许制造商订购新的计算机系统并得到正确的部件。

举个例子，在科技行业，卖家对技术不在行，所有东西都要分开卖。如果你今天买了一台电脑，所有的东西都已经连接上了，但是从前，每一根电线都是单独给你的。销售人员经常会给客户错误的电缆，导致客户沮丧和额外的时间。

XCON 程序将项目与符合客户需求的订单同步。这减少了发送额外零件所浪费的时间和金钱。对这个软件有一个即时的投资，我们现在认为这是标准的做法。

你甚至可以说 XCON 是进入电子商务的第一步。

在 80 年代的剩余时间里，新的系统被制造出来，所有这些都需要更新和维护。由于更新需要额外的成本，许多公司又回到了纸笔管理模式。

1991

由美国军方创建的一个名为 DART 的新人工智能程序诞生了。DART 代表动态分析和重新规划工具。该工具使用数据来处理和管理系统，以创建一个规划者。该计划可以通过多个访问点快速编辑，以确保军队官员可以看到每次行动的成本和移动，从而通过创建更合理的时间框架来降低成本。

尽管这项技术今天仍在使用，但它不足以赶走第二个人工智能冬天。

2005

2005 年，无人驾驶汽车得到大力推广。为了让这些汽车正常工作，他们必须使用人工智能。从技术上来说，第一辆自动驾驶汽车出现在 1939 年的，但它使用磁力而不是人工智能来跟随道路。

美国国防部高级研究计划局(DARPA)希望建立一支无人驾驶军用车辆车队，并需要对这项技术进行研究。为此，谁能赢得大挑战比赛，谁就能获得 200 万美元的奖金。

昵称为斯坦德利的汽车赢得了比赛。它可以在地图上导航，并利用其人工推理技能实时穿越地图上的地形。斯坦福大学和大众电子研究实验室的 100 名研究人员、学生和机械师创造了斯坦德利。

完成全程有 10 个小时的限制，这场比赛有急转弯、许多障碍和陡峭的悬崖。在参赛的 22 辆车中，只有 4 辆能跑完全程。

2008

从这一点开始，谷歌、苹果和亚马逊开始引领人工智能技术。大学或政府不再资助人工智能——而是由企业负责。

2008 年，谷歌成功开发了语音识别技术，让免提用户和盲人用户更容易获得技术。

2011

2011 年，苹果发布了有史以来第一款 Siri——一款可以通过他们的 iOS 系统操作的人工智能助手。

谷歌紧随其后，通过 YouTube 创建了一种深度学习算法。神经网络系统能够在不知道猫是什么的情况下找到猫。这显示了深度学习的新水平。

它可以通过随机观看 YouTube 视频来做到这一点，其中一些视频包含猫。然后，当视频提到猫和它看到的图像时，它可以分离出来。在足够多的视频之后，在没有人类干预的情况下，它学会了什么被归类为猫。

2014

2014 年，亚马逊将 Siri 系统开发成虚拟家庭助手 Alexa。允许用户通过语音激活来听音乐、开灯和搜索互联网。

谷歌还创造了有史以来第一辆可以通过美国驾驶考试的无人驾驶汽车。

2016

2016 年，第一个机器人公民索菲亚被创造出来。她可以回应正常的对话，就好像她只是一个真人说话的扬声器。她有幽默感，能判断另一个人的情绪状态。

2018

谷歌设法创造了一个自然语言处理器，使语言之间的翻译更容易。

2020

在全球疫情期间，人工智能算法 LinearFold 被引入，以帮助预测病毒将如何变化和适应，从而使疫苗的制造速度比以前快 120 倍。

人工智能什么时候用？

正如你从我们的人工智能简史中所看到的，人工智能工具有多种发展方式。从了解大脑功能的方式开始，到使工作生活富有成效，目前它正处于帮助人类完成日常任务的阶段——比如搜索 1 磅奶酪的克数，当你的手沾满面粉时使用语音命令。

一般来说，人工智能有两种使用方式:狭义人工智能系统和 AGI。

狭义艾

狭义 AI 因其狭义用法而得名。这个程序可以很好地完成一项任务，但是它不能做其他任何事情。

事实上，它很好地完成了任务，以至于它看起来很聪明，然而，它的小技能意味着它有更多的限制。

我们日常使用的常见狭义 AI 系统包括搜索引擎和虚拟助手，如 Siri 和 Alexa。这些系统是商业上最成功的人工智能类型，通常由机器学习提供动力。

比如你的 Alexa，你用的越多，它就越能听懂你的口音。你用得越多，它就越能理解你的需求和问题。

所有这些系统都倾向于遵循一个真正的目标，比如找到某样东西。搜索引擎会找到含有你想要的信息的网站，虚拟助手也是如此。

AGI

**AGI 代表人工智能。也被称为“强人工智能”，这个术语指的是我们从科幻节目中期待的人工智能类型。机器人、超级计算机和可以解决几乎所有问题的技术。

AGIs 是人工智能研究社区正在瞄准但尚未达到的工具。索菲亚是最接近 AGI 点的技术，但没有其他技术可以声称是 AGI。

使用人工智能的好处

随着人工智能的不断进步，你可能想知道这种假智能的意义何在。嗯，让我们的计算机进行更人性化的学习有很多好处，包括我们下面的 6 点。

时间效率

让计算机承担平凡的任务让我们变得更有效率。自动化后，需要完成的重复性任务可以在更短的时间内完成。计算机不需要休息，可以完成无聊的任务而不会分心。他们每次也会以同样的标准完成任务。

多任务

尽管许多人愿意相信，人类不能一心多用。这是因为当我们认为我们正在进行多任务处理时，我们实际上正在做一个小任务，然后切换到另一个小任务，然后又回来。我们没有同时做这些任务。

然而，计算机可以表现得好像它们同时有多个大脑。如果一个系统正在处理任务 A，另一个系统可以处理任务 B 来成功地进行多任务处理。然而，如果系统不够强大，不足以同时承担两项任务，它至少可以比我们更快地在两项任务之间切换。

这又创造了更高的效率。

减轻了工作量

人工智能中最好的工具之一是能够将工作甚至整个任务分成更实际的工作负载。例如，执法部门可以根据他们发现的事实，使用人工智能来缩小嫌疑人名单。与没有这项技术相比，人工智能工具可以更快、更准确地从名单中排除嫌疑人。

一般来说，随着算法带走你工作中的平凡元素，比如将文件分类为“紧急”、“下周到期”等等，你的工作量将会增加。这意味着你不必花一上午的时间整理行政工作，就可以开始工作了。

执行复杂任务

虽然人工智能可以高效率地完成简单的任务，但我们不能忽视它如何处理复杂的任务。例如，你可以有一个人工智能系统，它可以为你阅读大量的文书工作，并创建文件的摘要——本质上就像一个助手，告诉你在什么场合需要什么文件。

你的人工智能也可以比人类更快地找到模式并突出显示给你。这有助于更快地标记潜在问题，让您有更多的时间来解决问题。

全天候运转

当然，与人类不同，计算机不需要休息。当然，你应该时不时地打开和关闭你的电脑，但这与人类正常工作和快乐所需的时间相比是微不足道的。

你的人工智能系统可以一年 365 天，一周 7 天，一天 24 小时都在运行，让你的系统保持有序，并对任何错误或问题保持高度警惕。

提供更快更智能的决策

人类需要几小时或几分钟才能完成的事情，计算机几秒钟就能完成。普通任务和复杂任务由计算机完成比由人完成要快得多。

在纠正了打字错误、语法错误和口语误解后，即使像写作这样简单的事情也可能需要几分钟才能完成。对于一台计算机来说，“手指的滑动”不是一件事。他们不会浪费时间去纠正错误，因为根本没有错误。

汇总

人工智能每年都有更多的发展。我们目前正在经历另一轮开发，因为虚拟助手、自动驾驶汽车和像索菲亚这样的创作正在不断地进行。

在人工智能的历史上，这种生产开始于大学，由世界各地的政府承担，现在在商业世界蓬勃发展。谷歌、苹果和亚马逊正在竞争，看谁能开发出下一个最好的东西。

你也可以跟随下面的人工智能教程:

• 在熊猫中把整数转换成日期时间
• 如何在 Python 中获得前 N 行熊猫数据帧
• 如何在 Python Pandas 中向数据帧添加列

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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Python 中的复数

原文：https://pythonguides.com/complex-numbers-in-python/

我们通常需要对数字数据类型执行计算，包括复数，无论是在机器学习上工作，还是科学计算。所以在本教程中，我们将讨论如何用 Python 写一个 Python 程序来创建一个复数。我们还将讨论以下主题。

• Python NumPy 中的复数
• Python Scipy 中的复数
• Python matplotlib 中的复数
• Python 类中的复数
• Python 中的复数虚数
• Python 用户输入中的复数
• 复数 Python 实部
• Python 中复数的加法
• 复数的 Python 幂
• 字符串 Python 中的复数
• 复数除法 Python
• 如何在 Python 中进行复数乘法
• 如何在 Python 中比较复数
• 如何在 Python 中对复数进行舍入

目录

• Python 中的复数
• Python NumPy 中的复数
• Python matplotlib 中的复数
• Python 中的复数虚数
• Python 用户输入的复数
• 复数 Python 实部
• Python 中复数的加法
• Python 复数的幂
• 字符串 Python 中的复数
• 复数除法 Python
• 如何在 Python 中进行复数乘法
• 如何在 Python 中比较复数
• 如何在 Python 中舍入复数

Python 中的复数

• 当实部和虚部都给定时，complex()方法产生一个复数；否则，它将字符串转换为复数。
• 任何可以表示为 (a+b j) 的整数，其中 a 和 b 是实数，称为复数。在这种情况下，虚数 j 被定义为等于 -1 的平方根。
• 负数的平方根经常在涉及复数的计算中使用，复数通常成对出现。
• 通过简单地声明一个变量并分配一个(a+bj)类型的表达式，我们可以在 Python 中定义复数。这里，“a”和“b”应该是文字数字，而“j”可以是字母表中的任意字母。

语法:

下面是 Python 中的 complex() 函数的语法

complex([real[, imag]])

示例:

让我们举个例子，看看如何用 Python 创建一个复数

complex_number = 7+5j
print('Type of complex number is',type(complex_number))

如果不使用 complex()方法，可以产生一个复数。为此，您必须在数字后面加上“j”或“j”

下面是以下代码的截图

Complex Numbers in Python

这就是我们如何用 Python 创建一个复数程序，并且我们已经检查了数据类型。

阅读:蟒蛇皮里的熊猫

Python NumPy 中的复数

• 这里我们将讨论如何使用 NumPy Python 创建一个复数。
• 为了执行这个特定的任务，我们将使用 np.zeros() 函数 numpy.zeros() 函数是机器学习程序中经常使用的最重要的函数之一。为了创建一个零数组，使用这个函数。
• 函数的作用是:创建一个完全由零组成的指定类型和形式的新数组。

举例:

import numpy as np
# Creation of complex number
Z = np.zeros(8, dtype=complex)
# Display the Result
print(Z)

你可以参考下面的截图

Complex numbers in Python NumPy

在这个例子中，我们已经讨论了如何使用 NumPy 库创建一个复数。

阅读:什么是 Matplotlib

Python matplotlib 中的复数

• “x+易”用来表示复数。使用复杂函数，Python 将实数 x 和 y 转换为复数(x，y)。函数 real() 可以用来检索实部，imag 可以用来表示虚部()。
• 您可以在极坐标图上绘制复数。如果你有一个复数列表。

举例:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Creating of array by assigning complex numbers
numbers = np.array([2+6j, 5+9j, 1-2j, -4+9j, 7+2j, 1+9j])

# Real part
real = numbers .real
# Imaginary part
imag = numbers .imag

# plot the complex numbers
plt.plot(real, imag, 'g*')
plt.ylabel('Imaginary')
plt.xlabel('Real')
plt.show()

下面是以下给定代码的实现。

Complex numbers in Python matplotlib

这就是我们如何通过使用 matplotlib 在 Python 中创建复数。

阅读:什么是 Python Django，用于

Python 中的复数虚数

• 复数的虚部等于实数乘以 I。
• 对于困难的数字数学任务，Python 包括一个内置模块，您可以轻松地使用 cmath 模块。
• 这个模块的方法接受 int、float 和 complex 值作为输入。它甚至支持 Python 对象的复杂()和浮动()方法。
• 这个模块中的函数通常总是返回一个复数。如果返回值可以写成实整数，返回值的虚部等于 0。cmath 模块中提供了几个方法和常数。

举例:

import cmath
# Declaring integer numbers
m = 8
n = 7

# converting m and n into complex number by using complex() function
z = complex(m,n);
print(z)
# Displaying imaginary part
print ("The imaginary part of complex number is : ",z.imag)

下面是以下给定代码的实现

Complex numbers in Python imaginary

正如你在截图中看到的，我们已经讨论了如何提取复数中的虚部。

阅读:Python 中的 tensor flow

Python 用户输入的复数

• 用户可以使用 Python 输入数据。因此，我们可以请求用户输入。
• 在本例中，我们刚刚使用了输入函数。在 Python 中， input() 和 print()函数用于接收用户的输入，并产生显示在屏幕上的输出。
• 用户可以通过使用 input() 功能以文本或数字的形式向应用程序提供任何信息。

举例:

让我们举一个例子，看看如何从输入值使用输入函数，得到复数。

complx = complex(input("Enter the value:-"));
print(complx)

下面是下面给出的代码的截图。

Complex numbers in Python user input

这就是我们如何通过接受用户的输入来创建一个复数程序

阅读:Python 中的 Scikit 学的是什么

复数 Python 实部

• 在本节中，我们将讨论如何提取 Python 复数中的实数部分。
• 要找到复数的实部我们可以很容易地使用 real() 函数的概念。
• 这个模块中的函数通常总是返回一个复数。如果返回值可以写成实整数，返回值的虚部等于 0。cmath 模块中提供了几个方法和常数。

举例:

import cmath
# Declaring integer numbers
z = 4
x = 9

# converting m and n into complex number by using complex() function
y = complex(z,x);
print(y)
# Displaying imaginary part
print ("The real part of complex number is : ",y.real)

在本例中，我们声明了两个变量并为它们分配了整数值，然后使用了 complex() 函数。在该函数中，我们传递了两个输入变量，它将显示复数。

现在我们想从复数中提取实数部分，为此我们使用了 real() 函数。

下面是以下给定代码的实现。

Complex number Python real part

这就是我们如何在 Python 中从复数中得到实部。

阅读:py torch 是什么以及如何使用它

Python 中复数的加法

• 复数就是那些表达式写成 a+bi 的数，其中 a 和 b 是实数，I 是虚数。
• 为了执行这个特定的任务，我们首先定义了函数 addcomplex() ，在这个函数中，我们分配了两个变量，在这两个变量中我们分配了整数。

举例:

def addComplex( a1, b2):
 return a1 + b2

a1 = complex(8, 9)
b2 = complex(2, 5)
print( "Addition of complex number is : ", addComplex(a1,b2))

现在，为了添加两个复数，我们使用了+运算符，它将添加两个输入变量。

你可以参考下面的截图。

Addition of complex numbers in Python

这就是我们如何在 Python 中将两个输入复数相加。

阅读:如何使用 Turtle 在 Python 中绘制形状

Python 复数的幂

• 内置的 pow() 或二进制取幂运算符 ()** 都可以用于对复数进行幂运算，但不能用于 math 模块的版本，它只支持浮点值。
• 一个数的幂表示它应该乘以多少倍。幂的其他名称包括指数和指数。例如，6^2 可以被称为“6 的平方”，“6 的 2 次方”
• 在本例中，我们声明了两个变量并为它们分配了整数值，然后使用了 complex()函数。在该函数中，我们传递了两个输入变量，它将显示复数。

举例:

import cmath
# Declaring integer numbers
p = 4
q = 9

# converting m and n into complex number by using complex() function
y = complex(p,q);
print(y)
# Displaying the power of a complex number
print ("power of complex number is : ",y**2)

你可以参考下面的截图。

Python power of a complex number

正如你在截图中看到的，我们在 Python 中得到一个复数的幂。

阅读: Python 字典方法+示例

字符串 Python 中的复数

• 这里我们将讨论如何使用 Python 字符串格式的复数。
• 要执行此任务，我们将使用 complex()函数，并且要从数字或字符串创建复数，请使用 Python 中的 complex()函数。该函数返回一个复数，并接受两个可选参数。第一个参数称为实部，第二个参数称为虚部。

例:

complex_number = ('7+5j')
print('Type of complex number is',type(complex_number))

如果不使用 complex()方法，可以产生一个复数。为此，您必须在数字后面加上“j”。在本例中，我们将使用字符串复数，然后使用 type()函数获取输入数字的数据类型。

下面是以下给定代码的执行。

Complex number in string Python

正如你在截图中看到的，我们已经讨论了如何使用 Python 字符串格式的复数。

阅读:如何在 Python 中创建列表

复数除法 Python

• 在 Python 中，复数可以使用/运算符进行除法运算，它将第一个操作数除以第二个元素。
• 在本例中，我们使用了两个变量，并通过使用 complex()函数将它们转换为一个复数。接下来，我们将对给定的复数进行除法运算。

举例:

让我们举个例子，了解一下 Python 中复数的除法。

源代码:

def complex( y1, y2):
 return y1 / y2

y1 = complex(3, 6)
y2 = complex(2, 3)

print( "Division of given complex number :", (complex(y1, y2))) 

你可以参考下面的截图

Complex number division Python

在这个例子中，我们了解了如何在 Python 中划分复数输入。

阅读: Python 字典追加

如何在 Python 中进行复数乘法

• 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中进行复数乘法。
• 这里我们将使用*运算符来计算两个复数的乘积。在 Python 乘法中，我们使用星号运算符将两个数相乘。

举例:

让我们举个例子，了解一下 Python 中的复数乘法。

def complex( y1, y2):
 return y1 * y2

y1 = complex(3, 6)
print(y1)
y2 = complex(2, 3)
print(y2)

print( "Multiplication of given complex number :", (complex(y1, y2)))

在本例中，我们通过使用 complex()函数使用了两个复数，然后使用*运算符来计算两个输入数字的乘积。

下面是以下给定代码的实现。

How to multiply complex numbers in Python

这就是我们如何通过使用*运算符在 Python 中乘以复数。

阅读:如何在 Python 中反转一个数字

如何在 Python 中比较复数

• 让我们讨论一下如何在 Python 中比较两个复数。
• 为了执行这个特定的任务，首先我们将声明两个变量并分配复数，然后为了比较复数，我们将使用==运算符。
• 关系运算符通常称为比较运算符，其目的是根据操作数的值返回 true 或 false。

举例:

complex_num1 = 10+3j
complex_num2 = 40+6j
print(complex_num1 == complex_num2)

下面是以下代码的截图

How to compare complex numbers in Python

在这个例子中，我们已经理解了如何在 Python 中比较复数。

阅读: Python 方块一号

如何在 Python 中舍入复数

• 在这一节中，我们将讨论如何在 Python 中对复数进行舍入。
• 为了完成这个任务，我们将使用 round()函数，Python 自带了一个名为 round()的内置函数。它将为您提供一个浮点数作为回报，四舍五入到输入的小数点。
• 如果未提供要舍入的小数位数，它将舍入到最接近的整数，该整数被视为 0。

举例:

我们举个例子，看看在复数的情况下，如何得到四舍五入的数字。

源代码:

m = 8.45 + 7.56j
round(m.real, 1) + round(m.imag, 1) * 1j

下面是以下给定代码的实现

How to round complex numbers in Python

这就是我们如何在 Python 中获得复数数据类型的整数。

您可能也喜欢阅读以下 Python 教程。

• Python 内置函数
• 获取当前目录 Python
• Python 加法示例
• Python 中的乘法与例题

在本文中，我们讨论了如何以不同的方式和方法在 Python 中创建复数程序。此外，我们还讨论了以下主题。

• Python NumPy 中的复数
• Python Scipy 中的复数
• Python matplotlib 中的复数
• Python 类中的复数
• Python 中的复数虚数
• Python 用户输入中的复数
• 复数 Python 实部
• Python 中复数的加法
• 复数的 Python 幂
• 字符串 Python 中的复数
• 复数除法 Python
• 如何在 Python 中进行复数乘法
• 如何在 Python 中比较复数
• 如何在 Python 中对复数进行舍入

Arvind

Arvind 目前是 TSInfo Technologies 的高级 Python 开发人员。他精通 Python 库，如 NumPy 和 Tensorflow。

在 Python 中连接多个列表

原文：https://pythonguides.com/concatenate-multiple-lists-in-python/

在这个 Python 教程中，我们将探索如何在 Python 中组合两个或多个列表，并且我们还将了解在 Python 中连接多个列表的几种技术。

作为一名开发人员，在制作 Python 项目时，我得到了在 Python 中组合两个或更多列表的需求。

在这里我们将看到:

• 如何在 Python 中使用+运算符连接多个列表
• 在 Python 中使用*运算符连接多个列表
• 如何在 Python 中使用 extend()连接多个列表
• 使用列表理解方法在 Python 中连接多个列表
• 如何使用 itertools.chain()在 Python 中连接多个列表
• 如何在 Python 中使用 append()连接多个列表

将一个列表的组件连接到另一个列表的末尾的过程称为串联。让我们看看如何使用 Python 中的不同技术连接两个或多个列表。

目录

• Python 中连接多个列表的方法
  • 如何在 Python 中使用+运算符连接多个列表
  • 使用*操作符在 Python 中连接多个列表
  • 如何在 Python 中使用 extend() 连接多个列表
  • 使用列表理解方法在 Python 中连接多个列表
  • 如何使用 itertools.chain() 在 Python 中连接多个列表
  • 如何在 Python 中使用 append() 连接多个列表

Python 中连接多个列表的方法

在 Python 中，有许多将列表连接在一起的方法。我们将介绍如何在 Python 中使用加号操作符、列表理解和乘法操作符连接两个列表。

如何在 Python 中使用+运算符连接多个列表

• 在这一节中，我们将讨论如何使用 + 操作符在 Python 中连接多个列表。
• 这是最简单的连接方法。在这个过程中，创建了两个或更多列表的连接，然后将输出放在一个新的变量中。
• 两个列表可以用 "+" 操作符连接在一起。它通过将一个列表附加到另一个列表的末尾来创建一个新的列表作为输出。

语法:

以下是+运算符的语法。

List1 + List2 + .... + ListN

举例:

让我们看一个例子，并检查如何使用 + 操作符在 Python 中连接多个列表。

源代码:

**# Creation of lists** 
Country_name = ["U.S.A", "China" , "Australia"]
Country_id = [5672, 3894, 13738]
Country_Zipcode =[85001, 71601, 90001]

**# By using the + operator** 
result = Country_name + Country_id+ Country_Zipcode

**# Display the Content**
print("Concatenated list :",result)

在下面给出的代码中，我们首先用[]括号初始化了三个输入列表。接下来，我们通过使用 '+' 操作符来连接给定的列表。

下面是以下给定代码的实现。

Concatenated three lists by using the + operator

这就是如何在 Python 中使用+运算符连接多个列表。

阅读: Python 列表方法

使用*操作符在 Python 中连接多个列表

• 这里，我们将讨论如何使用 Python 中的 * 操作符在 Python 中连接多个列表。
• Python '*' 运算符使得提取任何数据类型的一组对象变得更加容易。当您使用 "*" 操作符连接任意数量的列表时，将返回结果列表。

举例:

让我们举一个例子，看看如何使用 Python 中的 * 操作符在 Python 中连接多个列表。

源代码:

States_in_USA = ['Arkansas', 'California', 'Colorado'] 
Zip_Code = [71601, 90001, 80001] 

new_output = [*States_in_USA, *Zip_Code] 

print ("Concatenated list: " ,new_output) 

在上面的代码中，我们首先声明了两个列表，然后用 * 操作符将这些列表组合起来，结果将返回连接的列表。

你可以参考下面的截图。

Concatenated three lists by using the * operator

在这个例子中，我们已经理解了如何使用 * 操作符在 Python 中连接多个列表。

阅读: Python 连接列表

如何在 Python 中使用 extend() 连接多个列表

• Python 中的两个列表可以使用 extend() 技术连接起来。 extend() 函数在遍历提供的参数后将元素添加到列表中。
• 这个方法是 Python 中的一个内置函数，这个函数很容易迭代一个可迭代的(字符串、元组、列表、集合或字典)，并通过使用 list.extend() 方法将每个条目添加到输入列表的末尾。

语法:

让我们看看语法，理解 Python 中 extend()方法的工作原理。

list.extend(iterable)

注意:提供一个 iterable 参数是必不可少的，可以是集合、元组、列表。List extend() 将元素添加到已经存在的列表中，但不返回任何值。

举例:

这里我们将举一个例子，并理解如何使用 extend 方法在 Python 中连接多个列表。

源代码:

**# Creation of two lists** 
new_val_1 = [563, 3647, 9477, 123, 8374]
new_val_2 = [423, 7453, 81234, 6754, 6732]

**# By using the list.extend() method**
new_val_1.extend(new_val_2)

**# Display the list**
print ("Concatenated list : ", (new_val_1))

在上面的代码中，我们首先创建了两个输入列表，然后使用 extend() 函数连接两个输入列表。

下面是以下给定代码的执行。

Concatenated three lists by using the extend method

正如你在截图中看到的，我们已经讨论了如何使用 extend 方法在 Python 中连接多个列表。

阅读:如何在 Python 中反转一个列表

使用列表理解方法在 Python 中连接多个列表

• 列表理解是 Python 中连接两个列表的不同方式。基本上，列表理解包括基于已经存在的列表创建一个元素列表。
• 使用 list comprehension 可以从任何现有的 iterable 对象以简单的方式生成一个列表，并以不同的方式使用for循环创建列表。

语法:

下面是 Python 中连接列表的列表理解方法的语法。

n for m in [list1, even_numbers] for n in m

举例:

让我们举一个例子，检查如何使用 list comprehension 方法在 Python 中连接多个列表。

源代码:

**# Creation of input list**
Cars_in_USA = ['Tesla','BMW','Ford']
Bikes_in_USA = ['Kawasaki','Harley Davidson', 'Yamaha']
values=[234,334,556]
**# By using the list comprehension method**
new_output = [item for m in [Cars_in_USA, Bikes_in_USA, values] for item in m]
**# Display the Content**
print("Concatenated list :",new_output)

在上面的代码中，我们首先创建了一个名为“Cars_in_USA”、“Bikes_in_USA”和“values”的输入列表。接下来，我们组合这些输入列表，并将它们存储在一个“new_output”变量中。

下面是下面给出的代码的截图。

By using the list comprehension method we can easily combine multiple lists

这就是如何使用列表理解方法在 Python 中连接多个列表。

阅读:如何在列表中添加字符串 Python

如何使用 itertools.chain() 在 Python 中连接多个列表

• 在这一节中，我们将讨论如何使用 itertools.chain() 方法在 Python 中连接多个列表。
• itertools.chain() 方法从各种可迭代的数据中提取线性的项目序列，比如列表、字符串、元组等。
• 它基本上从所有的可迭代对象中创建一个序列，并向该序列返回一个迭代器。

语法:

让我们看一下语法并理解 Python 中 itertools.chain()方法的工作原理。

itertools.chain(list1, list2, ...., listN)

注意:在这个例子中，iterable 将是输入列表。

举例:

这里我们将举一个例子，检查如何使用*ITER tools . chain()*方法在 Python 中连接多个列表。

源代码:

 import itertools

**# Creation of input list** 
integer_values = [563, 2344, 9744,1674, 9345]
floating_values = [6.3, 8.2, 6.3, 11.7, 89.2]

**# By using the itertools.chain() method**
new_output = list(itertools.chain(integer_values, floating_values))

**# Display the new list**
print ("Concatenated new list : ", new_output)

在下面给出的代码中，我们首先导入 itertools 模块，然后创建输入列表，然后使用 itertools.chain()方法，在这个方法中，我们将输入列表作为参数传递。

你可以参考下面的截图。

How to Concatenate multiple lists in Python by using the itertools chain method

阅读:如何将列表追加到另一个列表中

如何在 Python 中使用 append() 连接多个列表

• 在这个例子中，我们将讨论如何使用 Python 中的 append() 方法连接多个列表。
• Python 中的 append() 方法向列表的末尾添加一个新项目。通过更新列表，它添加了一个元素。方法不会自动返回。

语法:

下面是 Python 中 list.append() 方法的语法。

list.append(item)

注意:item 参数定义了要添加到列表末尾的元素。

举例:

**# First input list** 
Country_name = ['China', 'Australia', 'Germany']

**# Second input list** 
Country_id = [6735, 9845, 4573]

**# appending Country_name to Country_id list**
Country_name.append(Country_id)

**# Display the Content** 
print('Concatenated list : ', Country_name)

在下面给出的代码中，我们创建了两个输入列表，然后为了连接列表，我们使用了 list1.append(list2) 方法，它将显示组合列表。

下面是以下给定代码的实现。

How to Concatenate multiple lists in Python by using the append method

您可能也喜欢阅读以下 Python 教程。

• 如何在 Python 列表的末尾插入项目
• 如何在 Python 列表中找到最小的数字
• 如何在 Python 中从列表中获取字符串值
• 如何在 Python 中从列表中获取唯一值

在本 Python 教程中，我们介绍了在 Python 中连接两个列表的六种方法:加、列表理解方法、乘、追加()、 itertools.chain() 和扩展()。

• 如何在 Python 中使用+运算符连接多个列表
• 在 Python 中使用*运算符连接多个列表
• 如何在 Python 中使用 extend()连接多个列表
• 使用列表理解方法在 Python 中连接多个列表
• 如何使用 itertools.chain()在 Python 中连接多个列表
• 如何在 Python 中使用 append()连接多个列表

Arvind

Arvind 目前是 TSInfo Technologies 的高级 Python 开发人员。他精通 Python 库，如 NumPy 和 Tensorflow。

如何在 python 中连接字符串

原文：https://pythonguides.com/concatenate-strings-in-python/

在这个 python 教程中，我们将讨论如何在 python 中连接字符串。

我们还将在这里讨论以下主题

• 如何在 python 中连接两个字符串？python 里可以加两个字符串吗？
• 如何在 python 中连接字符串和 int
• 如何在 python 中连接列表或连接字符串 python 列表
• Python 在列表中连接字符串
• Python 在 for 循环中连接字符串
• Python 在 print 语句中连接字符串
• Python 用分隔符连接字符串
• Python 用空格连接字符串
• Python 将字符串连接成多行
• Python 连接字符串和数字
• Python 连接字符串和浮点
• Python 连接字符串和列表
• Python 连接字符串和字节
• Python 连接字符串数组
• Python 通过逗号连接字符串
• Python 添加字符串开头
• Python 字符串添加反斜杠
• Python 字符串串联最佳实践
• 如何在 python 中连接两个列表
• 如何用 python 连接两个字典
• 如何用 python 连接字典
• 如何在 python 中连接字符串和变量

你是 Python 新手吗？查看基本的两个教程 Python 下载和安装步骤和 Python Hello World 程序

目录

• 如何在 python 中连接字符串
  • 1-使用+运算符
  • 2-使用 join()方法
  • 3-使用%运算符
  • 4-使用 format()函数
• 如何在 python 中连接字符串和 int
  • 1-使用 str()函数
  • 2-使用%运算符
  • 3-使用 format()函数
  • 4-使用 f 弦
• 如何在 python 中连接列表，或者如何将多个列表合并到一个 python 中？
  • 1-使用 for 循环
  • 2-使用+运算符
  • 4-使用*运算符
• Python 将字符串串联成一个列表
• Python 在 for 循环中串联字符串
• Python 在打印语句中连接字符串
• Python 用分隔符连接字符串
• Python 用空格连接字符串
• Python 串联多行字符串
• Python 连接字符串和数字
• Python 连接字符串和浮点数
• Python 连接字符串和列表
• Python 连接字符串和字节
• Python 串接字符串数组
• Python 通过逗号连接字符串
• Python 添加字符串开头
• Python 字符串加一个反斜杠
• Python 字符串串联最佳实践
• 如何用 python 连接两个字典

如何在 python 中连接字符串

现在，让我们看看如何在 python 中串联字符串，如何在 python 中串联两个字符串。python 里可以加两个字符串吗？

是的，我们可以添加或连接字符串。有多种方法来连接字符串。所有方法见下文。

1-使用+运算符

使用 +操作符是在 python 中连接字符串最常见的方式。您可以使用此运算符连接两个字符串。

如果使用 +运算符进行连接，参数应该是字符串。

举例:

myvar1 = "Python"

myvar2 = "Guides"

# use + operator to concatenate both strings

myvar3 = myvar1 + myvar2

print(myvar3)

输出将是

PythonGuides

让我们运行上面的代码，看看输出

How to concatenate strings in python

这里需要注意的一点是 python 不支持隐式字符串转换。如果您试图将一个字符串与一个非字符串类型连接起来，那么它将抛出一个错误

让我们检查一下这个

myvar1 = 3

myvar2 = "Python"

myvar3 = myvar1 + myvar2 

print(myvar3)

输出将是一个错误"类型错误:不支持+: 'int '和' str '的操作数类型"。

myvar3 = myvar1 + myvar2
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

看这里

2-使用 join()方法

您可以使用 join() 方法连接字符串。

示例:

myvar1 = "Python"

myvar2 = "Guides"

# use join() to concatenate both strings

myvar3 = "".join([myvar1, myvar2])

print(myvar3)

输出将是

PythonGuides

看这里

你可能会喜欢，如何在 Python 中加两个数和如何在 Python 中加两个变量。

3-使用%运算符

我们也可以使用 %操作符连接字符串

%运算符也可用于格式化字符串。

例如:

myvar1 = "Python"

myvar2 = "Guides"

# use % operator to concatenate both strings

print("% s % s"%(myvar1,myvar2))

在上面的示例中，我们使用了两个%s，这表明 myvar1 和 myvar2 包含字符串数据类型。

输出将是

Python Guides

看这里

4-使用 format()函数

我们还可以使用 format()函数连接字符串。它允许我们使用位置格式连接字符串。

{ }(花括号)与这个 format()函数一起使用来定位字符串。每个字符串都有一个{ }(花括号)。

示例:

myvar1 = "Python"

myvar2 = "Guides"

# use format() to concatenate both strings

print("{}{}".format(myvar1, myvar2))

输出将是

PythonGuides

看这里

如何在 python 中连接字符串和 int

在 Python 中，我们不能使用+运算符来连接一个字符串和 int 类型。我们不能将字符串与非字符串类型连接在一起。它将抛出一个错误“type error:不支持+: 'int '和' str '的操作数类型”。

下面是我们可以用来连接一个字符串和一个 int 类型的方法。

你可能喜欢， Python 程序求 n 个数之和。

1-使用 str()函数

我们可以使用 str()连接一个字符串和一个 int 类型。

示例:

myvar1 = "Python"

myvar2 = 3

# use str() to concatenate an int with a string

print(myvar1 + str(myvar2))

输出将是

Python3

看这里

2-使用%运算符

我们可以使用 %操作符连接一个字符串和一个 int 类型。

'示例:'

myvar1 = "Python"

myvar2 = 3

# use % operator to concatenate string with int

print("% s % s"%(myvar1,myvar2))

输出将是

Python 3

3-使用 format()函数

我们可以使用 format() 函数连接一个字符串和一个 int 类型。

format()的另一个好处是在连接数据之前不需要将整数转换成字符串。

示例:

myvar1 = "PythonGuides"

myvar2 = 2020

# use format() to concatenate string with int

print("{}{}".format(myvar1, myvar2))

输出将是

PythonGuides2020

在此查看输出

4-使用 f 弦

我们可以用 f 字符串连接一个字符串和一个 int 类型。

注意:f strings 仅支持 python 3.6 及以上版本。

示例:

myvar1 = "PythonGuides"

myvar2 = 2020

# use format() to concatenate string with int

print(f"{myvar1} {myvar2}")

输出将是

PythonGuides 2020

在这里查看输出

如何在 python 中连接列表，或者如何将多个列表合并到一个 python 中？

在 python 中有多种方法来连接多个列表。

1-使用 for 循环

我们可以在 python 中使用 for 循环来连接多个列表。

我们可以遍历第二个列表，并使用 for 循环继续追加第一个列表中的元素。

示例:

myvar1 = [11, 13, 15, 17, 19]

myvar2 = [23, 25, 27, 29, 31]

# using for loop to concatenate lists

for i in myvar2 :
	myvar1.append(i)
# Printing my concatenated list
print("My concatenated list using for loop : "
      + str(myvar1))

输出将是

My concatenated list using for loop : [11, 13, 15, 17, 19, 23, 25, 27, 29, 31]

在这里查看输出

2-使用+运算符

在 python 中，可以使用 +操作符来连接多个列表。

这是在 python 中连接多个列表的一种简单易行的方法。

示例:

myvar1 = [11, 13, 15, 17, 19]

myvar2 = [23, 25, 27, 29, 31]

# using + operator to concatenate lists

myvar3 = myvar1 + myvar2
# Printing my concatenated list
print("My concatenated list using + operator : "
      + str(myvar3))

输出将是

My concatenated list using + operator : [11, 13, 15, 17, 19, 23, 25, 27, 29, 31]

在这里查看输出

3-使用 extend()函数

在 python 中可以使用 extend() 来连接多个列表。

示例:

mylist1 = [11, 13, 15, 17, 19]

mylist2 = [23, 25, 27, 29, 31]

# using extend() to concatenate lists

mylist1.extend(mylist2)

# Printing my concatenated list
print("My concatenated list using extend() : "
      + str(mylist1))

输出将是

My concatenated list using extend() : [11, 13, 15, 17, 19, 23, 25, 27, 29, 31]

在这里查看输出

4-使用*运算符

使用 *操作符我们还可以在 python 中连接多个列表。

该操作符将仅适用于 python 3.6 及以上版本。

示例:

mylist1 = [11, 13, 15, 17, 19]

mylist2 = [23, 25, 27, 29, 31]

# using * operator to concatenate lists

mylist3 = [*mylist1, *mylist2]

# Printing my concatenated list
print("My concatenated list using * operator : "
      + str(mylist3))

输出将是

My concatenated list using * operator : [11, 13, 15, 17, 19, 23, 25, 27, 29, 31]

查看这里的输出

5-使用列表理解

我们还可以使用列表理解来连接多个列表。

示例:

mylist1 = [11, 13, 15, 17, 19]

mylist2 = [23, 25, 27, 29, 31]

# using list comprehension to concatenate lists

mylist3 = [b for a in [mylist1, mylist2] for b in a]

# Printing my concatenated list
print("My concatenated list using list comprehension : "
      + str(mylist3))

输出将是

My concatenated list using list comprehension : [11, 13, 15, 17, 19, 23, 25, 27, 29, 31]

在这里查看输出

6-使用 itertools.chain()方法

我们还可以连接多个列表 itertools.chain()方法。

注意:我们需要导入 itertools 名称空间。

示例:

import itertools

mylist1 = [11, 13, 15, 17, 19]

mylist2 = [23, 25, 27, 29, 31]

# using itertools.chain() method to concatenate lists

mylist3 = list(itertools.chain(mylist1, mylist2))

# Printing my concatenated list
print("My concatenated list using itertools.chain() method : "
      + str(mylist3))

输出将是

My concatenated list using itertools.chain() method : [11, 13, 15, 17, 19, 23, 25, 27, 29, 31]

在这里查看输出

Python 将字符串串联成一个列表

为了在列表中连接字符串，我们将使用进行循环，并且“+”操作符是在列表 python 中连接字符串的最常见方式。

举例:

l = ['This','is','python']
my_str = ""
for i in l:
    my_str += str(i)
str = my_str[0:]
print(my_str)

为了得到输出，我使用了 print(my_str) 。您可以参考下面的输出截图。

Python concatenate strings in a list

Python 在 for 循环中串联字符串

现在，让我们看看如何在 for 循环中连接字符串

为了连接字符串，我们将使用进行循环，并且“+”操作符是 python 中最常见的连接字符串的方式。

举例:

v = ['Welcome', 'to', 'Python']
my_str = ""
for item in v:
    my_str += item
print(my_str)

为了得到输出，我使用了 print(my_str) 。您可以参考下面的输出截图。

Python concatenate strings in for loop

Python 在打印语句中连接字符串

在这里，我们可以看到如何在打印语句中连接字符串

为了连接字符串，我们将在打印语句中使用“+”操作符。

举例:

S_name = "Tom"
print ("Welcome" + S_name)

为了获得输出，我使用了(“Welcome”+S _ name)。您可以参考下面的输出截图。

Python concatenate strings in the print statement

Python 用分隔符连接字符串

现在，我们将看到如何用分隔符将字符串连接起来

我们还可以通过在两个字符串之间使用****、分隔符来连接字符串，并且使用 "+"运算符来连接字符串，并使用逗号作为分隔符。

**举例:

s1 = 'Python'
s2 = 'Guides'
str = s1 + ',' + s2
print(str)

为了得到输出，我使用了 print(str) 。您可以参考下面的输出截图。

Python concatenate strings with a separator

Python 用空格连接字符串

在这里，我们将看到如何用空格连接字符串

我们还可以通过在两个字符串之间使用****空格“】来连接字符串，并且使用“+”运算符来连接带有空格的字符串。

**举例:

s1 = 'Pizza'
s2 = 'Burger'
str = s1 + ' ' + s2
print(str)

为了得到输出，我使用了 print(my_str) 。您可以参考下面的输出截图。

Python concatenate strings with space

Python 串联多行字符串

现在，我们将看到 python 连接多行字符串

在 Python 中，我们可以通过断开括号中的行来连接多行字符串。这里，我们使用了 "()" 来连接多行字符串。

举例:

my_str = ('Welcome to Python tutorial.'
     ' Python is one of the most famous language'
     ' and everyone enjoy coding in python ')
print(my_str)

为了得到输出，我使用了 print(my_str) 。您可以参考下面的输出截图。

Python concatenate strings multiple lines

Python 连接字符串和数字

现在，我们将看到如何连接字符串和数字

在 Python 中，我们不能使用 +操作符来连接一个字符串和数字类型。我们不能将字符串与非字符串类型连接在一起。我们将使用 str() 将数字转换为字符串类型，然后将它连接起来。

举例:

f = 'Pizza'
a = 150
print(f + str(a))

为了得到输出，我使用了 print(f + str(a)) 。您可以参考下面的输出截图。

Python concatenate strings and numbers

Python 连接字符串和浮点数

让我们看看如何连接字符串和浮动

在 Python 中，我们不能使用 +操作符来连接一个字符串和浮点类型。我们不能将字符串与非字符串类型连接在一起。我们将使用 str() 将 float 转换为 string 类型，然后将它连接起来。

举例:

s= 'Python'
f = 3.5
c = str(f)
print(s + c)

为了得到输出，我使用了 print(s + c) 。您可以参考下面的输出截图。

Python concatenate string and float

Python 连接字符串和列表

现在，我们将看到如何连接字符串和列表

为了连接字符串和列表，我们将使用****+操作符和。join()** 用于连接 python 中的字符串和列表。**

**举例:

l1 = ['Python','C','C++']
my_str = 'I like to code in: '
print(my_str + ','.join(l1))

为了得到输出，我使用了 print(my_str +'，'。加入(l1)) 。您可以参考下面的输出截图。

Python concatenate strings and list

Python 连接字符串和字节

让我们看看如何连接字符串和字节

为了连接字符串和字节，我们将使用****+运算符进行连接，并且我们还使用 str() 将字节转换为字符串类型，然后它将被连接。

**举例:

my_str = 'XXXYYYZZZ '
bytes = b'\xee\xba\xf3\xca'
print(my_str + str(bytes))

为了得到输出，我使用了 print(my_str + str(bytes)) 。您可以参考下面的输出截图。

Python concatenate strings and bytes

Python 串接字符串数组

让我们看看如何连接字符串数组

为了连接字符串数组，我们将将 numpy 作为 np 导入。这里， a1 和 a2 是两个字符串数组，它们将使用 "np.char.add(a1，a2)" 连接在一起。

举例:

import numpy as np
a1 = np.array(['Mango', 'Orange'])
a2 = np.array([' Apple', ' Grapes'])
n_arr = np.char.add(a1, a2)
print(n_arr)

为了得到输出，我使用了 print(n_arr) 。您可以参考下面的输出截图。

Python concatenate strings array

阅读:Python 中的 NumPy 是什么

Python 通过逗号连接字符串

现在，我们将看到 python 通过逗号连接字符串

为了用逗号连接字符串，我们将使用逗号分隔符和 join() 方法作为'，'。加入(my_str) 。

举例:

my_str = 'Python' 'Guides'
res = ','.join(my_str)
print(res)

为了得到输出，我使用了 print(res) 。您可以参考下面的输出截图。

Python join strings by comma

Python 添加字符串开头

在这里，我们将看到 python 添加字符串开始

在 python 中，要在开头添加字符串我们将使用进行循环进行迭代，它将在所有条目的开头插入给定的字符串。

举例:

val = [101,102,103]
print(['student{0}'.format(i) for i in val])

为了获得输出，我使用了 print(['student{0})。format(i) for i in val]) 。您可以参考下面的输出截图。

Python add string beginning

Python 字符串加一个反斜杠

让我们看看 python 字符串加一个反斜杠

在 python 中，到 在一个字符串中添加一个反斜杠我们会使用 "my_str.replace(" ' "，" \ \ ' ")然后将这个单反斜杠添加到字符串中。

举例:

my_str = "Python Guide's Tutorial"
res = my_str.replace("'", "\\'")
print(res)

为了得到输出，我使用了 print(res) 。您可以参考下面的输出截图。

Python string add a backslash

Python 字符串串联最佳实践

Python 中字符串连接的最佳实践是使用简单的连接 +操作符。这是因为它可读性强，速度快。同样，如果你使用两个字符串，那么 append() 也是最佳实践。如果您要连接一个列表和字符串，那么首选的方法是使用 join() ，因为这样可读性更好。

如何用 python 连接两个字典

这里，我们将讨论如何在 python 中连接两个字典或合并两个字典。

python 中有几种连接两个字典的方法。

1-使用 update()函数

我们可以使用 update() 方法在 python 中连接两个字典。

示例:

mydict1 = {'a': 10, 'b': 8}
mydict2 = {'d': 6, 'c': 4}
# Python code to concatenate dict using update() method
def Merge(mydict1, mydict2):
    return (mydict2.update(mydict1))

print(Merge(mydict1, mydict2))

# changes made in dict2
print(mydict2)

输出将是

None
{'d': 6, 'c': 4, 'a': 10, 'b': 8}

在这里查看输出

2-使用**(双星形)

在 python 中可以使用 ****(双星)**连接两个字典。

示例:

mydict1 = {'a': 10, 'b': 8}
mydict2 = {'d': 6, 'c': 4}

def Merge(mydict1, mydict2):
    output = {**mydict1, **mydict2}
    return output

mydict3 = Merge(mydict1, mydict2)
print(mydict3)

输出将是

{'a': 10, 'b': 8, 'd': 6, 'c': 4}

在这里查看输出

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• 11 Python 列表方法
• 如何在 Python 中创建列表
• Python For 循环示例

结论:

Python 是最流行的开源面向对象编程语言，易于学习，语法也非常简单。

本 python 教程解释了以下几点:

• 如何在 python 中连接字符串
• 如何在 python 中连接两个字符串？python 里可以加两个字符串吗？
• 如何在 python 中连接字符串和 int
• Python 在列表中连接字符串
• Python 在 for 循环中连接字符串
• Python 在 print 语句中连接字符串
• Python 用分隔符连接字符串
• Python 用空格连接字符串
• Python 将字符串连接成多行
• Python 连接字符串和数字
• Python 连接字符串和浮点
• Python 连接字符串和列表
• Python 连接字符串和字节
• Python 连接字符串数组
• Python 通过逗号连接字符串
• Python 添加字符串开头
• Python 字符串添加反斜杠
• Python 字符串串联最佳实践
• 如何在 python 中连接列表或连接字符串 python 列表
• 如何在 python 中连接两个列表
• 如何用 python 连接两个字典
• 如何用 python 连接字典
• 如何在 python 中连接字符串和变量

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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如何在 Python 中连接两个数据帧

原文：https://pythonguides.com/concatenate-two-dataframes-in-python/

在本 Python 教程中，我们将讨论几种在 Python 中 连接两个数据帧的方法。此外，我们还将看看用 Python 连接两个数据帧的各种例子。

最近，我一直在从事一个机器学习项目，我发现它需要输入两个数据帧，并将它们组合成一个数据帧。所以我研究了一下，发现我们必须在 Python 中 连接两个数据帧。

在这里我们将学习

• 如何在 Python 中使用 concat()连接两个数据帧
• 如何在 Python 中使用 dataframe.append()连接两个数据帧
• 如何在 Python 中使用 dataframe.merge()连接两个数据帧

目录

• 用 Python 连接两个数据帧
  • 如何在 Python 中使用 concat()函数连接两个数据帧
  • 如何使用 dataframe.append() 在 Python 中连接两个数据帧
  • 如何使用 dataframe.merge() 在 Python 中连接两个数据帧

用 Python 连接两个数据帧

在 Python 中，当在 Python 中连接两个数据帧时，主要有三种常用且重要的理解方法。

如何在 Python 中使用 concat()函数连接两个数据帧

• 在本节中，我们将讨论如何使用 concat() 函数在 Python 中连接两个数据帧。
• 要跨行或列组合/连接两个或多个 pandas 数据帧，请使用 pandas.concat() 。当您 concat() 两个熊猫数据帧的行时，它会生成一个新的数据帧，其中包含两个数据帧中的所有行；换句话说，它将一个数据帧附加到另一个数据帧上。
• 该功能在合并一个轴(行或列)(另一个索引)上的数据时，在不同的轴上执行设置逻辑。

语法:

让我们看一下语法，了解一下 Python 中 pandas.concat() 的工作原理。

pandas.concat
                     (
                      objs,
                      axis=0, 
                      join='outer', 
                      join_axes=None, 
                      ignore_index=False, 
                      keys=None, 
                      levels=None,
                      names=None, 
                      verify_integrity=False,
                      sort=None,
                      copy=True
                    )

• 它由几个参数组成
  • 连接一系列熊猫对象。
  • 轴:默认情况下，它取 0 值，并指定另一个轴上的索引的适当处理。
  • join: 默认取外层值。
  • ignore_index: 默认情况下，取 false 值，如果为 True，将使用一组索引代替源对象的索引。
  • keys: 一系列更新结果索引的标识符。它有助于识别输出中的源项。
  • 级别:构建多索引所需的各种级别的列表。
  • 名称:为生成的层次索引的级别名称。
  • verify_integrity: 验证新连接的轴中是否有重复项。
  • 排序:默认情况下，如果连接是“外部的”并且还没有对齐，则取 none 值。
  • 复制:如果数据是假的，不要过度复制。

举例:

这里我们将举一个例子，检查如何在 Python 中使用 concat() 函数连接两个数据帧。

源代码:

import pandas as pd

data_frame = pd.DataFrame(
	[['U.S.A', 745],
	['Austarlia', 664],
	['Germany', 178]],
	columns=['Country_name', 'values'])

data_frame_2 = pd.DataFrame(
	[['New York', 342],
	['Sydney', 145],
	['Berlin', 980]],
	columns= ['Cities_name', 'values'])

new_list = [data_frame, data_frame_2]

#concatenate dataframes
result = pd.concat(new_list, sort=False)
print(result)

在下面的代码中，我们首先导入了 Pandas 库，然后使用 pd.dataframe() 函数创建了第一个 dataframe，在这个函数中，我们为 country_name 赋值。

接下来，我们将使用 pd.dataframe() 函数创建另一个数据帧，在这个函数中，我们将元素指定为特定国家名称的城市名称。在那之后，我们使用了 pd.concat() 函数，并用 sort 参数给列表赋值。

下面是以下代码的截图

How to concatenate two Dataframes in Python using concat function

这就是如何在 Python 中使用 concat()连接两个数据帧。

阅读:如何在 Python 中把字典转换成字符串

如何使用 dataframe.append() 在 Python 中连接两个数据帧

• 现在让我们讨论如何使用 dataframe.append()在 Python 中连接两个数据帧。
• 要将另一个 dataframe 中的行添加到所提供的 dataframe 的末尾，可以使用 Pandas append()函数，该函数会创建一个新的 data frame 对象。原始数据框架用具有 NaN 值的新列和单元格更新。
• 使用 DataFrame 的 append()方法，让我们将元素从一个 DataFrame 追加到另一个 data frame。它将创建一个新的数据帧，并将所有元素作为新行追加到末尾。

语法:

让我们看一下语法并理解 Python 中 dataframe.append()的工作原理。

DataFrame.append
                           (
                            other,
                            ignore_index=False,
                            verify_integrity=False,
                            sort=None
                           ) 

• 它由几个参数组成
  • 其他:我们想要追加的数据。
  • ignore_index :如果为 true，则不使用索引标签，默认情况下，取 false 值。
  • verify_integrity :默认取 false 值。如果这是真的，那么它会；创建包含重复项的索引时出现提升值错误。
  • 排序:如果 self 和 others 的列没有对齐，则对这些列进行排序，默认情况下，取 none 值。

举例:

让我们举一个例子，看看如何使用 dataframe.append()在 Python 中连接两个数据帧。

源代码:

import pandas as pd

data_frame = pd.DataFrame(
	[['BMW', 4562],
	['Harley Davidson', 8945],
	['Kawasaki', 4509]],
	columns=['Bikes_name', 'values'])

data_frame_2 = pd.DataFrame(
	[['Volkswagen', 4678],
	['Chevrolet Silverado', 3457],
	['	Ford F-150', 1567]],
	columns= ['Cars_name', 'values'])

result = data_frame.append(data_frame_2, ignore_index = True)
print(result) 

在上面的代码中，我们首先导入了 Pandas 库，然后使用了 pd.dataframe()函数，在这个函数中，我们将元素指定为字符串和整数以及我们提到的列名。

下面是以下给定代码的实现。

How to concatenate two Dataframes in Python using dataframe.append

正如你在截图中看到的，我们已经讨论了如何使用 dataframe.append()在 Python 中连接两个数据帧。

阅读:如何在 Python 中检查一个字符串是否包含子串

如何使用 dataframe.merge() 在 Python 中连接两个数据帧

• 在本节中，我们将讨论如何使用 dataframe.merge()在 Python 中连接两个数据帧。
• Pandas merge()函数描述了将两个数据集合并成一个数据集并根据共享属性或列对齐行的过程。
• Pandas merge()是将两个数据集合并成一个数据集并根据共享属性或列对齐行的过程。它是使用 DataFrame 对象的所有常见数据库连接操作的起点。

语法:

以下是 Python 中 dataframe.merge()函数的语法

pd.merge
             (
              left,
              right,
              how='inner',
              on=None, 
              left_on=None,
              right_on=None,  
              left_index=False, 
              right_index=False,
              sort=True
             ) 

• 它由几个参数组成
  • left :该参数表示只使用左帧的关键点。
  • right: 类似于 SQL right outer join，它只使用右框架中的键，并保持键的顺序。
  • 如何:默认情况下，它采用‘inner’值。最关键地定义合并操作类型的参数是这个。它们类似于 SQL 的左外连接、右外连接、全外连接和内连接操作。
  • on: 要联接的列或索引的级别名称。在两个数据帧中，这些列都必须存在。在没有特定交集的情况下，使用两个数据帧中的列的交集。
  • left_on :要联接的左侧数据帧列或索引级别的名称。
  • right_on: 默认情况下，右边的数据帧列或索引级别不需要任何值名来连接。
  • left_index: 作为连接键，使用左侧数据帧的索引。
  • right_index: 默认情况下，它采用一个 false 值作为连接键，使用右边数据帧的索引。
  • sort: 默认情况下，它取 true 值，将其改为 False 通常会显著提高性能。

举例:

让我们举一个例子，看看如何使用 dataframe.merge()在 Python 中连接两个数据帧。

源代码:

import pandas as pd
left = pd.DataFrame({
    'id':[5,23,4,5,67],
   'emp_id':[782,785,542,908,156],
   'emp_name': ['John', 'Potter', 'Micheal', 'James', 'George']})
right = pd.DataFrame({
    'id':[5,23,4,5,67],
	  'emp_id':[856,434,290,167,894],
   'emp_name': ['Robert', 'Richard', 'Thomas', 'Daniel', 'Mark']})
print (pd.merge(left,right,on='id'))

下面是以下代码的截图

How to concatenate two Dataframes in Python using dataframe.merge

这就是如何在 Python 中使用 dataframe.merge()连接两个数据帧。

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在本文中，我们将讨论在 Python 中连接两个数据帧的几种方法。我们还讨论了以下主题。

• 如何在 Python 中使用 concat()连接两个数据帧
• 如何在 Python 中使用 dataframe.append()连接两个数据帧
• 如何在 Python 中使用 dataframe.merge()连接两个数据帧

Arvind

Arvind 目前是 TSInfo Technologies 的高级 Python 开发人员。他精通 Python 库，如 NumPy 和 Tensorflow。

Python 中的构造函数

原文：https://pythonguides.com/constructor-in-python/

在本 Python 教程中，我们将讨论 Python 中的构造函数，我们将借助例子来学习这个概念。

• python 中的构造函数是什么？
• 如何在 python 中创建构造函数
• python 中的非参数化构造函数
• python 中的参数化构造函数
• python 中的默认构造函数
• 多构造器 python
• python 中的析构函数
• 计算 python 中创建的对象数量的程序
• Python 构造函数重载
• Python 构造函数覆盖
• Python 构造函数继承
• Python 构造函数备选
• python 中的垃圾收集是什么

目录

• python 中什么是构造函数？
• 如何在 python 中创建构造函数
• python 中的非参数化构造函数
• python 中的参数化构造函数
• python 中的默认构造函数
• 多重构造器 python
• python 中的析构函数
• 计算 python 中创建的对象数量的程序
• Python 构造函数重载
• Python 构造器覆盖
• Python 构造函数继承
• Python 构造函数备选
• python 中的垃圾收集是什么
  • 参考计数
  • python 中的自动垃圾收集
  • python 中的强制垃圾收集

python 中什么是构造函数？

Python 中什么是构造函数？在 python 中，构造函数用于初始化类的实例成员，也是一种特殊类型的方法。 Python 构造函数用于创建对象。在 python 中，有两种类型的构造函数。

• 参数化构造函数
• 非参数化构造函数

如何在 python 中创建构造函数

• 为了在 Python 中创建一个构造函数，我们可以使用一个类的 __init__ () 方法。
• 当启动类时，调用此方法。
• 它将关键字“self”作为第一个参数，允许访问类的属性。

举例:

class Teacher:
def __init__(self, name, salary):
self.name = name
self.salary = salary
def disp(self):
print("Name: %s\nsalary: %d " % (self.name, self.salary))
t1 = Teacher("Jack", 100000)
t1.disp()

写完上面的代码(用 python 创建一个构造函数)后，输出将显示为 " Name: Jack salary: 100000 " 。在这里，类被初始化，它有属性名字和薪水。访问 " disp() " 方法打印 " t1 " 信息。

可以参考下面的截图来用 python 创建一个构造函数。

How to create a constructor in python

python 中的非参数化构造函数

在 Python 的非参数化构造函数中，我们不想操纵值或构造函数，它只有自身作为参数。

举例:

class Teacher:
def __init__(self):
print("Non-parameterized constructor")
def disp(self,name):
print("Welcome", name)
t1 = Teacher()
t1.disp("Jonny")

• 在编写上述代码(python 中的非参数化构造函数)之后，输出将显示为“非参数化构造函数 Welcome Jonny”。
• 这里，我的构造函数只有“self”作为参数，而在对象创建期间，它没有参数，这就是所谓的非参数化构造函数。

关于 python 中的非参数化构造函数，可以参考下面的截图。

Non-parameterized constructor in python

阅读 Python if else with examples

python 中的参数化构造函数

• Python 中的参数化构造函数，是有多个参数的构造函数。
• 以这样一种方式声明一个构造函数，它在对象创建期间接受实参，那么这种类型的构造函数被称为参数化构造函数。
• 它将第一个参数作为对被构造的实例的引用，该实例被称为“self”。

举例:

class Teacher:
def __init__(self, name):
print("Parameterized constructor")
self.name = name
def disp(self):
print("Welcome", self.name)
t1 = Teacher("Jack")
t1.disp()

编写上述代码(python 中的参数化构造函数)后，输出将显示为“参数化构造函数欢迎杰克”。这里，当创建类的对象时，立即调用构造函数。

你可以参考下面 python 中参数化构造函数的截图。

Parameterized constructor in python

python 中的默认构造函数

• Python 中的默认构造函数，是当我们没有在类中添加构造函数或者有时我们忘记声明它时的构造函数，那么我们可以说它是默认构造函数。
• 即使我们没有构造函数，我们仍然可以为类创建一个对象，因为 python 代码中隐式注入了一个默认的构造函数。

举例:

class Teacher:
roll = 10
def disp(self):
print(self.roll)
t1 = Teacher()
t1.disp()

编写上述代码(python 中的默认构造函数)后，输出将显示为一个 " 10 " 。这里，默认构造函数不接受任何参数，但它仍然初始化对象并打印卷。

python 中的默认构造函数可以参考下面的截图。

Default constructor in python

阅读 Python For 循环示例

多重构造器 python

为了在 Python 中创建多个构造函数，同一类中的那么最后定义的 init 方法将被认为是主 init 方法。

举例:

class Teacher:
def __init__(self):
print("First constructor")
def __init__(self):
print("Last constructor")
t1 = Teacher()

• 编写上述代码(python 中的多个构造函数)后，输出将显示为“最后一个构造函数”。
• 这里，对象“T1”调用了“最后一个构造函数”，而两个 init 是相同的。
• 第一个不能被对象访问，因为如果一个类中有多个构造函数，它总是调用最后一个构造函数。

关于 python 中的多个构造函数，可以参考下面的截图。

Multiple constructors python

python 中的析构函数

• 在 python 中，析构函数用于销毁对象。在 python 中，我们也有一个垃圾收集器来清理内存。
• 在 python 中， __del__ 方法被称为析构函数方法。

举例:

class Teacher:
def __init__(self):
print('Constructor is called')
def __del__(self):
print('Destructor is called')
obj1 = Teacher()

• 写完上面的代码(python 中的析构函数)后，输出将显示为“构造函数被调用，析构函数被调用”。这里， __del__ 方法充当析构函数。
• 当程序结束时，析构函数被调用。当程序结束时，对象的引用也被删除。

可以参考下面 python 中析构函数的截图。

Destructors in python

读取 Python 读取 excel 文件并在 Python 中写入 Excel

计算 python 中创建的对象数量的程序

为了对创建的对象数量进行计数，我们将创建一个类变量和一个方法，在构造函数方法中，该值将递增。

举例:

class Teacher:
count = 0
def __init__(self,name,age):
self.name = name
self.age = age
Teacher.count = Teacher.count + 1
def disp(self):
print(self.name, self.age)
t1 = Teacher('John',45)
t2 = Teacher('Simon',55)
t3 = Teacher('Angelica',52)
print("The number of objects created: ",Teacher.count)

• 写完上面的代码后(用 python 编程来计算创建的对象数)，输出将显示为“创建的对象数:****3”。
• 在构造函数方法中，我们将类变量“count”加 1，当这个类的对象被创建时，构造函数方法会自动调用，并增加值。

你可以参考下面的程序截图来统计用 python 创建的对象的数量。

Program to count the number of objects created in python

Python 构造函数重载

重载一个构造函数在 Python 中，对于一个类是允许的，它应该用不同数量的参数来实例化。

举例:

class Flowers:
def __init__(self, first_parameter1, second_parameter2 = None):
self.first_parameter1 = first_parameter1
self.second_parameter2 = second_parameter2
print(Flowers("rose").__dict__)
print(Flowers("rose", "tulips").__dict__)

• 编写上述代码(python 构造函数重载)后，输出将显示为 " {'first_parameter1': 'rose '，' second _ parameter 2 ':None } { ' first _ parameter 1 ':' rose '，' second _ parameter 2 ':' tulips ' } "。
• 这里，我们将使用 __init__() 方法的默认参数来重载构造函数。一个类的实例是用不同数量的参数创建的。

可以参考下面截图 python 构造函数重载。

Python constructor overloading

Python 构造器覆盖

Python 构造函数覆盖意味着一个方法将覆盖另一个方法。父类和子类都有构造函数，子类将重写父构造函数。

举例:

class Mother:
def __init__(self):
self.money = 23000
print("This is mother class constructor")
def show(self):
print("Mother class instance method")
class Son(Mother):
def __init__(self):
self.money = 12500
print("This is Son class constructor")
def display(self):
print("Son class instance method")
s = Son()

编写上述代码(python 构造函数覆盖)后，输出将显示为“这是子类构造函数”。这里，子类构造函数覆盖了父类构造函数，并打印子类的消息。

可以参考下面截图 python 构造函数重写。

Python constructor overriding

Python 构造函数继承

在 python 中，默认情况下父类的构造函数对子类是可用的，这被称为构造函数继承。

举例:

class Mother:
def __init__(self):
self.money = 23000
print("This is mother class constructor")
def show(self):
print("Mother class instance method")
class Son(Mother):
def display(self):
print("Son class instance method")
s = Son()

编写上述代码(python 构造函数继承)后，输出将显示为“这是母类构造函数”。这里，子类继承了父类的构造函数，对象是为子类创建的，但它会打印父类的消息。

可以参考下面截图 python 构造函数继承。

Python constructor inheritance

Python 构造函数备选

在 python 中，我们使用 "@classmethod" decorator，这对于可选的构造函数来说非常有效。

举例:

class Teacher:
def __init__(self,name,age,salary):
self.name = name
self.age = age
self.salary = salary
def details(self):
return f"name is {self.name} age is {self.age} and salary is {self.salary} "
@classmethod
def from_string(cls,string):
new = string.split(",")
print(new)
return cls(new[0],new[1],new[2])
t1 = Teacher("akhil","35", 26000)
t2 = Teacher.from_string("naksh,38, 27000")
print(t2.age)

在编写了上述代码(python 构造函数替换)之后，输出将显示为一个 " ['naksh '，' 38 '，' 27000'] " 。这里， "@classmethod" 被用作替代，它将返回列表。使用了 split 方法，当我们创建对象“T2”时，返回的 cls()将在各自的位置添加值。

可以参考下面截图 python 构造函数备选。

Python Constructor alternate

阅读在 Python 中创建元组

python 中的垃圾收集是什么

• Python 垃圾收集就是内存管理机制。
• 在 python 中，内存分配和释放方法是自动的。
• Python 会自动删除不需要的对象来释放空间。
• python 定期释放和回收不再使用的内存块的过程称为垃圾收集。
• Python 垃圾收集器在程序执行期间运行，当对象引用计数达到零时触发。
• Python 使用两种策略进行内存分配引用计数和垃圾收集。

参考计数

1. 引用计数是一种简单的技术，当程序中没有对对象的引用时，对象被释放。
2. 引用计数的工作原理是计算一个对象被系统中其他对象引用的次数。
3. 当对对象的引用被移除时，对象的引用计数被递减。
4. 引用计数变为零，然后对象被释放。

举例:

val = 10
val = 12
print(val)

编写上述代码(引用计数)后，输出将显示为“12”。在这里，对象 10 的引用计数将随着其解引用而变为 0。所以垃圾回收器释放该对象。

您可以参考下面的截图进行参考计数。

Reference Counting

注意:当对象的引用计数无法到达时，创建一个引用循环。创建参照循环的最简单方法是创建一个参照自身的对象。

python 中的自动垃圾收集

python 中的自动垃圾收集自动工作。当没有留下对变量或对象的引用时，由该对象占用的内存被垃圾收集机制释放。此外，它还提供了良好的内存管理，防止内存浪费。

举例:

class Obj:
    def __init__(self):
        print('Object is created.')
    def __del__(self):
        print('Object is destroyed.')
obj1 = Obj()
obj2 = obj1
obj3 = obj1
print("Set obj1 to None")
obj1 = None
print("Set obj2 to None")
obj2 = None
print("Set obj3 to None")
obj3 = None

• 在编写了上面的代码(python 中的自动垃圾收集)之后，输出将会出现。
• 这里，Obj 被 obj1 和 obj2 引用，obj3 也引用相同的内存位置。
• 对象创建后，调用 init()方法，当对象由于垃圾收集而被销毁时，调用 del()方法。
• 当变量被赋值为 None 时，对象的引用将被删除。
• 当没有对象的引用时，它将被自动销毁并执行 del method()。

python 中的自动垃圾收集可以参考下面的截图。

Automatic Garbage collection in python

python 中的强制垃圾收集

用户可能需要明确地为内存管理进行垃圾收集，以释放一些内存。因此，我们将导入允许显式垃圾收集的 gc 模块。垃圾收集可以通过使用 gc 模块的 collect() 函数来强制完成。

举例:

import gc
class Obj:
    def __del__(self):
        print('Object is destroyed.')
obj1 = Obj()
obj2 = obj1
obj1 = None
obj2 = None
for i in range(5):
    dic = {}
    dic[0] = dic
print('Collecting')
n = gc.collect()
print('Unreachable objects:', n)

• 在编写了上面的代码(python 中的强制垃圾收集)之后，输出将会出现。
• 这里，对象被创建，Obj 类被隐式垃圾收集器销毁。
• 但是对象 dic 的情况就不一样了，它是一个字典，再次指向自己，形成一个循环，不能被破坏。
• 因此，为了销毁由循环创建的对象，我们将使用 collect()方法。
• collect()方法运行垃圾收集并销毁引用计数为 0 的未使用的对象。
• collect 方法返回无法到达的对象的数量。不可达对象是指计数为 0 的对象。

关于 python 中的强制垃圾收集，可以参考下面的截图。

Forced Garbage Collection in python

您可能会喜欢以下 Python 教程:

• python 中的哈希表
• 如何在 Python 中从路径中获取文件名
• Python 中的块缩进
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• Python Tkinter 测验–完整教程

在本教程中，我们学习了 python 中的构造函数，也通过一个例子了解了如何使用它:

• python 中的构造函数是什么？
• 如何在 python 中创建构造函数
• python 中的非参数化构造函数
• python 中的参数化构造函数
• python 中的默认构造函数
• 多构造器 python
• python 中的析构函数
• 计算 python 中创建的对象数量的程序
• Python 构造函数重载
• Python 构造函数覆盖
• Python 构造函数继承
• Python 构造函数备选
• python 中的垃圾收集是什么

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

enjoysharepoint.com/

如何使用 bootstrap 在 Django 中构建联系人表单

原文：https://pythonguides.com/contact-form-in-django-using-bootstrap/

最近，我接到一个要求，要在 Django 中创建一个联系表单，并将数据保存到数据库中。在这里，我将一步一步地解释如何使用 bootstrap 在 Django 中构建联系人表单。

我目前正在为一个项目建设者网站的 Django 项目工作，那里需要一个自举联系表格，所以我做了一些研究，并决定写一篇关于它的文章。

在这里我们将看到:

• 如何使用 bootstrap 在 Django 中构建联系人表单
• 如何在 Django 中使用各种控件，如文本框，文本区，下拉菜单，日期选择器
• 将联系人表单数据保存到 SQLite 数据库
• 如何从 Django 管理界面查看提交的数据

有不同的方法，我们可以在 Django 中创建联系表单，比如使用表单、脆表单、HTML 等。但是我们将集中使用 bootstrap 在 Django 中创建一个联系表单。

在本文的最后，你也可以下载代码:使用 bootstrap 在 Django 中构建一个联系人表单。

这是我们将在这里建造的。

Contact form in Django using bootstrap example

目录

• 使用 bootstrap 的 Django 联系表
  • 设置项目
  • 在 Django 中创建模型
  • 创建模板
  • 定义视图
  • 执行 Django 应用程序
  • 从 Django 管理界面查看提交的数据
• 使用 bootstrap 完整代码在 Django 下载联系表
• 结论

使用 bootstrap 的 Django 联系表

现在，让我们一步一步地看看如何使用 bootstrap 在 Django 中构建联系人表单。

设置项目

项目是基于 Django 的 web 应用程序。总是只有一个项目，里面有各种应用程序。因此，我们需要首先为我们的联系人表单建立一个项目和一个 app。

首先，使用下面给出的命令在 Django 中创建一个名为 ProjectGuides 的项目。

django-admin startproject ProjectGuides

通过在终端键入下面的命令，在 Django 项目中创建一个名为 Contact 的 Django 应用程序。

python manage.py startapp Contact

将联系人应用添加到位于 settings.py 文件中的已安装应用列表中。

settings.py

Django 默认在项目目录中包含一个 urls.py 文件。它将新构建的应用程序联系人映射到其中。

from django.contrib import admin
from django.urls import path,include

urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('',include('Contact.urls')),
]

在 Django 中创建模型

Django 模型是数据库中用来存储项目数据的表。

要在 Django 中创建模型，打开 app 目录中的 models.py 文件，并添加下面给出的代码。

from django.db import models

# Create your models here.

select_budget = (
    ("1", "45000"),
    ("2", "30000"),
    ("3", "20000"),
    ("4", "15000"),
    ("5", "10000"),
)

class Contact(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=250)
    organization = models.CharField(max_length=400),
    email = models.EmailField()
    description = models.TextField(max_length=1200)
    budget = models.IntegerField(choices=select_budget,default='3')
    date = models.DateField()

    def __str__(self):
        return self.email

在这里，我们创建一个模型类 Contact ，它具有以下字段。

1. 名称是 Django CharFields，用于接收用户输入的名称。这个字符字段有 250 个字符的限制。
2. 组织是 Django CharFields，用于从用户处获取组织名称输入。这个字符字段有 400 个字符的限制。
3. 电子邮件是 Django EmailField，允许用户保存电子邮件地址。
4. 描述字段是 Django 文本字段。它有 1200 个字符的限制。
5. 预算是 Django IntegerField。有一个选择选项，它们是可用作字段选项的序列，由项目的可重复项组成，我们为此定义了一个名为 select_budget 的元组。
6. 日期是 Django 日期字段，用于接收用户输入的日期。

并使用 def __str__(self) 来更改 Django 模型中对象的显示名称。当我们返回 self.email 时，它会将项目名称显示为电子邮件。

将联系人模型注册到管理站点，以便用户可以在管理应用程序中查看它。打开 admin.py 文件，添加下面给出的代码。

from django.contrib import admin
from .models import Contact

# Register your models here.

admin.site.register(Contact)

创建模板

我们的主要目标是使用 bootstrap 在 Django 中建立一个联系表单。在 Django HTML 中，CSS、Javascript 和 Bootstrap 应该在一个模板中创建，我们就这么做吧。

在主项目目录中创建一个名为 Templates 的子目录来存储所有的项目模板。

之后，打开 settings.py 文件来配置 Django 模板系统，然后更新 DIRS 来引用模板文件夹的位置。

settings.py

要使用 bootstrap 在 Django 中创建联系人表单，我们需要创建一个 HTML 文件。这个文件定义了联系表单字段，所以我们在模板文件夹中创建contact.html，并包含下面给出的代码。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Contact Us</title>
    <style>
        .vl {
            border-left: 4px solid green;
            height: 600px;
        }
    </style>
</head>

<!-- Bootstrap CSS -->
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@4.0.0/dist/css/bootstrap.min.css"
    integrity="sha384-Gn5384xqQ1aoWXA+058RXPxPg6fy4IWvTNh0E263XmFcJlSAwiGgFAW/dAiS6JXm" crossorigin="anonymous">

</head>

<body>
    <div class="mt-md-5">
        <div class="container">
            <div class="row">
                <div class="col-sm">
                    <h3 align="center">Welcome to PythonGuides</h3>
                    <br>
                    <hr>
                    <p> PythonGuides is Website Builder who offers 5000+ website blocks that includes articles,
                        online shops, gallaeries, articles, blog posts, chat buttons, google maps, social feeds, etc.
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                </div>
                <div class="vl">
                </div>
                <div class="col-sm">
                    <h3 align="center">HOW CAN WE HELP?</h3>
                    <br>
                    <hr>
                    <br>
                    <form method="POST" class="post-form" enctype="multipart/form-data">
                        {% csrf_token %}
                        <div class="form-row">
                            <div class="form-group col-md-6">
                                <label for="name">Name:</label>
                                <input type="text" class="form-control" id="name" name="name" placeholder=" Your Name">
                            </div>
                            <div class="form-group col-md-6">
                                <label for="organization">Organization:</label>
                                <input type="text" class="form-control" id="organization" name="organization"
                                    placeholder="Your Organization">
                            </div>
                        </div>
                        <div class="form-group">
                            <label for="email">Email:</label>
                            <input type="email" class="form-control" id="email" name="email"
                                placeholder="Your Email Address">
                        </div>
                        <div class="form-group">
                            <label for="description">Project Description:</label>
                            <textarea class="form-control" id="description" name="description" rows="3"></textarea>
                        </div>
                        <div class="form-row">
                            <div class="form-group col-md-6">
                                <label for="budget">Budget:</label>
                                <select id="budget" name='budget' class="form-control">
                                    <option selected>Choose</option>
                                    <option value="1">45000</option>
                                    <option value="2">30000</option>
                                    <option value="3">20000</option>
                                    <option value="4">15000</option>
                                    <option value="5">10000</option>
                                </select>
                            </div>
                            <div id="date" class="md-form md-outline input-with-post-icon datepicker" inline="true">
                                <label for="date">Delivery Date:</label>
                                <input placeholder="Select date" type="date" id="date" name="date" class="form-control">

                            </div>
                        </div>
                        <button type="submit" class="btn btn-success">Submit</button>
                    </form>
                </div>

            </div>
        </div>

    </div>

    <!-- jQuery first, then Popper.js, then Bootstrap JS -->
    <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.2.1.slim.min.js"
        integrity="sha384-KJ3o2DKtIkvYIK3UENzmM7KCkRr/rE9/Qpg6aAZGJwFDMVNA/GpGFF93hXpG5KkN"
        crossorigin="anonymous"></script>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/popper.js@1.12.9/dist/umd/popper.min.js"
        integrity="sha384-ApNbgh9B+Y1QKtv3Rn7W3mgPxhU9K/ScQsAP7hUibX39j7fakFPskvXusvfa0b4Q"
        crossorigin="anonymous"></script>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@4.0.0/dist/js/bootstrap.min.js"
        integrity="sha384-JZR6Spejh4U02d8jOt6vLEHfe/JQGiRRSQQxSfFWpi1MquVdAyjUar5+76PVCmYl"
        crossorigin="anonymous"></script>
</body>

</html>

首先，通过在任何其他样式表之前添加样式表到页面标题的链接来加载 CSS。然后，使用 div 类 mt-md-5 添加引导填充。

之后，为了提供一个响应固定宽度的容器，使用 div 类容器，并在其中使用 div 类行和 div 类 col-sm 类在单行小设备上创建两个等宽的列。

为了在联系表单的左侧描述我们的网站，我们在第一列中使用了 h3 、 br 、 hr 和 p 标签。

现在，我们在标题标签内的样式元素中利用 div 类 v1 ，在两列之间画一条垂直线。

为了使用 bootstrap 构建联系人表单，我们在第二列中使用了表单标签 h3 、 br 、 hr 和。

下面是我们使用 bootstrap div 类 form-group 定义的联系人表单字段。

• 对于名称和组织字段，我们使用输入 type="text" ，它定义了一个单行文本。
• 我们利用输入 type="email" 标签在 email 字段中定义一个电子邮件地址。
• 在表单中使用 textarea 元素，收集用户输入的描述。
• 选择名称属性为下拉列表指定预算。
• 输入 type="date" 用于定义用于输入日期的日期字段。
• 最后，添加一个提交按钮来提交表单。

我们的一些组件的功能依赖于 JavaScript。为此，他们特别需要我们的 JavaScript 插件、Popper.js 和 jQuery，为了启用下面的脚本，我们将它们添加到结束的 body 标签之前。

成功提交联系表单后，我们希望将其呈现到其他页面，因此我们再次获得成功消息和联系表单链接。为此，我们在模板文件夹中再创建一个名为success.html的 HTML 文件。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Document</title>
</head>

<body>
    <h2 style="text-align: center; color: red;" "></h2style>We sent your message</h2>
    <p> You can send another in the <a href=" {% url 'contact' %}">Contact Page</a></p>
</body>

</html>

在这里， h2 标签用于创建标题并在中间对齐文本，并将其颜色设置为红色。我们使用了文本对齐和颜色属性。然后，为了将它连接回联系人表单，我们在 p 标签中使用了 a href 标签。

阅读:点击 Django 中的 HTML 按钮运行 Python 函数

定义视图

Django view 是一个 Python 函数，我们在其中放置应用程序的业务逻辑，并向用户返回一个响应。

为了创建使用 bootstrap 创建联系人表单的主要逻辑，我们打开 views.py 文件并添加下面给出的代码。

from django.shortcuts import render
from .models import Contact

# Create your views here.

def contact(request):
    if request.method == 'POST':
        name = request.POST['name']
        organization = request.POST['organization']
        email = request.POST['email']
        description = request.POST['description']
        budget = request.POST['budget']
        date = request.POST['date']
        data = Contact(name=name,organization=organization, email=email, description=description, budget=budget, date=date)
        data.save()
        return render(request, 'success.html')
    else:
        return render(request,'contact.html') 

首先从 models.py 中导入联系人，然后调用 if 语句，检查请求方式是否为 POST 。

如果是，我们使用请求获取名称、组织、电子邮件、描述、预算和日期。POST['字段名'] 方法。然后， Contact() 方法接收所有字段作为输入，并将其初始化为一个数据变量。然后，我们使用 save() 方法将数据保存到模型中，并将用户呈现给success.html。

如果否，用户将得到一个空的联系人表单，通过 render() 函数中的contact.html显示。

为了调用视图，我们必须用 URL 映射它，所以我们必须在 app 目录下创建一个 urls.py 文件。在其中添加下面的代码。

from django.urls import path
from Contact import views

urlpatterns = [
    path("contact", views.contact, name="contact"),   
]

阅读: Python Django 获取管理员密码

执行 Django 应用程序

当我们使用模型时，我们首先需要为指定的模型生成一个迁移。在终端中运行以下命令。

python manage.py makemigartions

为了反映数据库，我们需要迁移它。下面给出了迁移命令。

python manage.py migrate

为了为这个特定的 Django 项目启动一个开发服务器，我们在终端中运行下面的命令。

python manage.py runserver

要打开联系人表单，请展开 URL，如下所示。

127.1.1.0/contact

它成功地打开了我们使用 bootstrap 创建的 Django 联系人表单，如下所示。

Contact Form in Django using bootstrap

现在，填写这张联系表，并点击提交按钮，如下所示。

Contact Form In Django using bootstrap

点击提交后，会移至成功页面。如果我们单击联系页面链接，我们将再次重定向到空白联系表单。

Success Page

阅读: Python 改 Django 版本

从 Django 管理界面查看提交的数据

Django 为其用户提供了一个管理面板，我们可以通过它查看我们从表单保存到数据库的数据。首先，我们必须通过下面给出的命令为它创建一个超级用户。

python manage.py createsuperuser

点击联系人 app 下的联系人。我们会将数据保存在数据库中。这是样品。

Admin Panel with save data from contact form

这就是如何使用 bootstrap4 在 Django 中创建联系人表单。

阅读: Python Django 设置时区

使用引导程序下载 Django 中的联系表完整代码

代码如下:

Build a contact form using bootstrap

结论

这样，我们在 Django 项目中使用 bootstrap 成功地创建了一个工作联系表单。我们还学会了利用数据库，保存联系表格中的数据，并在管理面板中查看数据。

此外，我们还讨论了以下主题。

• 如何使用 bootstrap 在 Django 中构建联系人表单
• 如何在 Django 中使用各种控件，如文本框，文本区，下拉菜单，日期选择器
• 将联系人表单数据保存到 SQLite 数据库
• 如何从 Django 管理界面查看提交的数据

您可能也喜欢阅读下面的 Python Django 教程。

• Python Django 表单验证
• 如何在 Django 中创建模型
• Python Django app 上传文件
• Python Django MySQL CRUD

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

enjoysharepoint.com/

如何用 Django 和 SQLite 创建联系人表单

原文：https://pythonguides.com/contact-form-with-django-and-sqlite/

最近，我接到一个在 Django 中创建联系人表单并将数据保存到 SQLite 数据库的请求。在这里，我将一步一步地解释如何用 Django 和 SQLite 创建联系人表单。

作为一名 Python Django 开发人员，我需要为一个培训课程创建一个网站，在这个网站上，我需要一个带有 SQLite 数据库的联系表单。

在这里我们将看到:

• 如何将 HTML 表单中的数据保存到数据库中
• 如何在 Django 中使用各种控件，如文本框、文本区、电子邮件和单选按钮
• 如何在 Django 中删除必需的表单验证
• 如何在电话号码上添加自定义验证
• 如何在 Django 中使用 HTML 构建联系人表单
• 如何从 Django 管理界面查看提交的数据

有不同的方法，我们可以在 Django 中创建联系表单，比如使用 Form、ModelForm 类和 HTML。但是我们将关注使用 HTML 在 Django 中创建一个联系表单。

在本文的最后，你也可以下载代码:与 Django 和 SQLite 的联系方式。

这是我们将在这里建造的。

Contact Form with Django and SQLite

目录

• 与 Django 和 SQLite 的联系表
  • 使用 Django 创建模型
  • 定义带验证的 Django 表单
  • 定义 Django 视图
  • 执行 Django 应用程序
  • 从 Django 管理界面查看提交的数据
• 下载包含 Django 和 SQLite 完整代码的 Django 联系表
• 结论

与 Django 和 SQLite 的联系表

现在，让我们一步一步地看看如何将数据从 HTML 格式保存到数据库中。

首先，我们需要使用下面给出的命令在 Django 中建立一个项目。这里的 TrainingGuides 是项目的名称。

django-admin startproject TrainingGuides

通过在终端键入下面的命令，在 Django 项目中创建一个名为 Contact 的 Django 应用程序。

python manage.py startapp Contact

将联系人应用添加到位于 settings.py 文件中的已安装应用列表中。

settings.py

Django 中的请求首先到达位于项目目录中的 urls.py ，然后到达 app 目录中 urls.py 中的匹配 URL。在其中添加下面的代码。

from django.contrib import admin
from django.urls import path,include

urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('',include('Contact.urls')),
]

阅读: Python Django 获取管理员密码

使用 Django 创建模型

为了存储项目数据，创建 Django 模型，这些模型基本上是我们数据库中的表。为此，打开 app 目录中的 models.py 文件，并添加下面给出的代码。

from django.db import models

# Create your models here.

select_mode_of_contact = (
    ("email", "E-Mail"),
    ("phone", "Phone"),
)
select_question_categories = (
    ("certification", "Certification"),
    ("interview", "Interview"),
    ("material", "Material"),
    ("access_duration","Access and Duration"),
    ("other", "Others"),
)

class Contact(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=250)
    email = models.EmailField()
    phone = models.CharField(max_length=10)
    mode_of_contact = models.CharField('Conatct by', max_length=50,choices=select_mode_of_contact,default='email')
    question_categories = models.CharField('How can we help you?', max_length=50,choices=select_question_categories,default='certification')
    message = models.TextField(max_length=3000)

    def __str__(self):
        return self.email

在这里，我们创建一个模型类 Contact ，它具有以下字段。

1. 的名字是姜戈·查菲尔斯。并且该字符字段有 25 个字符的限制。
2. 电子邮件是 Django EmailField，允许用户保存电子邮件地址。
3. 电话是 Django CharField。并且该字符字段有 10 个字符的限制。
4. 联系方式和问题类别是 Django CharField。这些字符字段有 50 个字符的限制。此外，还有一个选择选项，它们是可用作字段选项的序列，由项目的可重复项组成，我们为此定义了一个名为 select_mode_of_contact 和select _ question _ categories的元组。
5. 消息字段是 Django 文本字段。并且有 3000 个字符的限制。

并使用 def __str__(self) 来更改 Django 模型中对象的显示名称。当我们返回 self.email 时，它会将项目名称显示为电子邮件。

将联系人模型注册到管理站点，以便用户可以在管理应用程序中查看它。打开 admin.py 文件，添加下面给出的代码。

from django.contrib import admin
from .models import Contact

# Register your models here.

admin.site.register(Contact)

阅读: Python Django vs 金字塔

定义带验证的 Django 表单

我们的主要目标是使用 HTML 在 Django 中建立一个联系表单。因此，在主项目目录中创建一个名为 Templates 的子目录来存储所有的项目模板。

之后，打开 settings.py 文件配置 Django 模板系统，更新 DIRS 指向模板文件夹的位置。

settings.py

要使用 HTML 在 Django 中创建联系人表单，我们需要创建一个 HTML 文件。为了定义联系表单字段，我们在模板文件夹中创建contact.html，并包含下面给出的代码。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Contact</title>
</head>

<body>
    <div style="margin:80px">
        <h1 align="center">Contact Us</h1>
        <hr>
        <h4>Contact us directly if you have any queries. We will get in touch with you shortly.</h4>
        <hr>
        <br>
        <form method="post">
            {% csrf_token %}
            <table>
                <tr>
                    <th>
                        <label for="name">Name:</label>
                    </th>
                    <td>
                        <input type="text" id="name" name="name" required>
                    </td>
                </tr>
                <tr>
                    <th>
                        <label for="email">E-mail:</label>
                    </th>
                    <td>
                        <input type="email" id="email" name="email" required>
                    </td>
                </tr>
                <tr>
                    <th>
                        <label for="phone">Phone:</label>
                    </th>
                    <td>
                        <input type="tel" id="phone" name="phone" pattern="[0-9]{3}-[0-9]{2}-[0-9]{3}">
                    </td>
                </tr>
                <tr>
                    <th>
                        Contact me by:
                    </th>
                    <td>
                        <label for="email">E-Mail</label>
                        <input type="radio" id="email" name=contact value="email">

                        <label for="phone">Phone</label>
                        <input type="radio" id="phone" name=contact value="phone">
                    </td>
                </tr>
                <tr>
                    <th>
                        <label for="queries">How can we help you?:</label>
                    </th>
                    <td>
                        <select name="queries" id="queries">
                            <option value="certification">Certification</option>
                            <option value="interview">Interview</option>
                            <option value="material">Material</option>
                            <option value="access_duration">Access and Duration</option>
                            <option value="other">Others</option>
                        </select>
                    </td>
                </tr>
                <tr>
                    <th>
                        <label for="message">Message:</label>
                    </th>
                    <td>
                        <textarea id="message" name="message" rows=10 cols=40 maxlength=3000 required></textarea>
                    </td>
                </tr>
            </table>
            <button type="submit">Submit</button>
        </form>
</body>

</html>

• 首先使用 HTML 标签 h1 和 h4 将标题添加到表单中。
• 然后用方法 POST 调用表单标签，这样表单在提交时就被发布了。
• 为了防止表单受到网络攻击，并允许我们安全地发送信息，在表单元素中添加 csrf_token 。
• 然后，调用表的标签来创建一个 HTML 表，并在这个表内调用 tr 标签来定义表的行。
• 接下来，在每个表格行中，我们调用 th 标记，该标记将表格标题定义为姓名、电子邮件、电话、通过、联系我，我们能为您做些什么？和消息。
• 然后为了定义这些头，我们称之为 td 标签。
• 下面是我们在 td 标签中定义的字段。
  • 对于名称字段，我们使用输入 type="text "，来定义单行文本。
  • 我们利用输入 type="email" 标签在 email 字段中定义一个电子邮件地址。
  • 输入 type="tel" 用于定义用于输入电话号码的电话字段。我们还在这个字段上添加了自定义验证。
  • 输入 type="radio" 用于将联系方式字段定义为单选按钮。单选按钮用于描述一组相关选项，一次只能选择一个。
  • 选择名称= 属性为下拉列表指定了问题类别。
  • 在表单中使用了 textarea 元素，来收集用户输入的消息。
• 我们还通过将必需的属性传递给输入标签，在姓名、电子邮件和消息字段上设置必需的字段验证。
• 最后，添加一个提交按钮来提交表单。

我们希望在成功提交后将联系表单呈现到另一个页面，因此我们再次收到成功消息和联系表单链接。为此，我们将另一个名为success.html的 HTML 文件添加到模板文件夹中。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Document</title>
</head>

<body>
    <h2 style="text-align: center; color: red;" "></h2style>We sent your message</h2>
    <p> You can send another in the <a href=" {% url 'contact' %}">Contact Page</a></p>
</body>

</html>

标签 h2 用于创建标题，属性 text-align 和 color 用于文本居中、对齐并将其颜色改为红色。然后，在 p 标签中，我们使用 a href 标签将其链接到联系人表单。

阅读: Python 改 Django 版本

定义 Django 视图

为了创建使用 HTML 创建联系人表单的主要逻辑，我们打开 views.py 文件并添加下面给出的代码。

from django.shortcuts import render
from .models import Contact

# Create your views here.

def contact(request):
    if request.method == 'POST':
        name = request.POST.get('name')
        email = request.POST.get('email')
        phone = request.POST.get('phone')
        mode_of_contact = request.POST.get('contact')
        question_categories = request.POST.get('queries')
        message = request.POST.get('message')
        contact_data = Contact(name=name, email=email, phone=phone, mode_of_contact=mode_of_contact, question_categories=question_categories, message=message)
        contact_data.save()
        return render(request, 'success.html')
    return render(request, 'contact.html') 

• 导入 models.py 文件中定义的联系人模型。
• 然后调用 if 语句，检查请求方法是否为 POST 。
  • 如果是，使用请求获取表单中定义的所有字段。POST.get('html-field-name)
  • 现在，将它传递给模型的构造器并使用 save() 保存数据，并将用户呈现给【success.html】的。

*** 如果请求方法是 GET ，则使用 render() 函数向用户呈现一个空白的联系人表单。**

**为了调用视图，我们必须将它与 URL 关联起来，因此我们必须在 app 目录中创建一个名为 urls.py 的文件。在其中包含以下代码。

from django.urls import path
from Contact import views

urlpatterns = [
    path("contact", views.contact, name="contact"),   
]

阅读: Python Django vs ReactJS

执行 Django 应用程序

创建模型之后，您必须做的第一件事就是为它创建一个迁移。您可以使用命令执行此操作。

python manage.py makemigrations

现在已经创建了迁移，您必须使用 migrate 命令将任何更改实际应用到数据库。

python manage.py migrate

要为这个特定的 Django 项目启动一个开发服务器，我们可以在终端运行一个特殊的命令。

python manage.py runserver

通过如下所示展开 URL，我们可以访问联系表单。

127.1.1.0/contact

它成功地打开了使用 HTML 和 SQLite 创建的联系人表单，如下所示。

Contact Form using HTML

现在，填写这张联系表，并点击提交按钮，如下所示。

HTML Contact Form

一旦我们点击提交，我们将被带到成功页面。如果我们点击联系页面链接，我们将再次被带到一个未填写的联系表格。

Success Page

阅读: Python Django MySQL CRUD

从 Django 管理界面查看提交的数据

它还会将数据保存在数据库中。因此，创建一个超级用户，打开管理应用程序并查看它。

Save Data from HTML Form to Database

这就是如何用 Django 和 SQLite 创建联系人表单。

下载 Django 与 Django 和 SQLite 的联系表，完成代码

代码如下:

Contact Form with Django and SQLite

结论

这样，我们成功地创建了一个 Contact 表单，它将来自 HTML 表单的数据保存到数据库中，该表单具有各种控件，如 textbox、textarea、email 和单选按钮。我们还学习了删除必需的验证，并在管理界面上查看提交的表单数据。

此外，我们还讨论了以下主题。

• 如何将 HTML 表单中的数据保存到数据库中
• 如何在 Django 中使用各种控件，如文本框、文本区、电子邮件和单选按钮
• 如何在 Django 中删除必需的表单验证
• 如何在电话号码上添加自定义验证
• 如何在 Django 中使用 HTML 构建联系人表单
• 如何从 Django 管理界面查看提交的数据

您可能也喜欢阅读下面的 Python Django 教程。

• Python Django MySQL CRUD
• Python Django 表单验证
• 如何在 Django 中创建模型
• 用姜戈脆皮蛋糕制作蛋糕
• 如何将 Google reCAPTCHA 添加到 Django 表单中

Tanya Puri

拥有丰富 Django 和 Matplotlib 经验的 Python 开发人员，目前在 TSInfo Technologies 工作。我正在成为专业程序员、博客写手和 YouTuber 的路上。**

如何在 Python 中将列表转换成数据帧

原文：https://pythonguides.com/convert-a-list-to-dataframe-in-python/

在这个 Python 教程中，我们将讨论几种在 Python 中将列表转换为数据帧的方法。此外，我们将查看各种例子来将元组列表转换成 Python 中的字符串。

最近，我在做一个机器学习项目，我发现它需要一些列和行元素，而不是 Python 列表。所以我做了一些研究，发现我们必须用 Python 把列表转换成数据帧。

在这里我们将学习

• 如何使用 DataFrame()在 Python 中将列表转换为数据帧
• 使用 zip()在 Python 中将列表转换为数据帧
• 如何在 Python 中使用多维列表将列表转换为数据帧
• 使用字典中的列表将列表转换为 Python 中的数据帧
• 如何在 Python 中使用带有索引和列名的列表将列表转换为数据帧

目录

• 用 Python 将列表转换成数据帧
  • 如何使用 dataframe() 在 Python 中将列表转换为数据帧
  • 使用 zip() 在 Python 中将列表转换为数据帧
  • 如何使用多维列表在 Python 中将列表转换为数据帧
  • 使用字典中的列表将列表转换成 Python 中的数据帧
  • 如何在 Python 中使用带有索引和列名的列表将列表转换为数据帧

用 Python 将列表转换成数据帧

在 Python 中，将列表转换为数据帧时，主要有六种常用且重要的理解方法。

如何使用 dataframe() 在 Python 中将列表转换为数据帧

• 在这一节中，我们将讨论如何使用 DataFrame()在 Python 中将列表转换为 dataframe。
• 使用 Python 的 pd.dataframe() 方法将列表转换为 dataframe。一个名为 pandas dataframe()的内置库函数接受一个列表作为参数，并从中创建一个 dataframe。

语法:

让我们看一下语法，了解一下 Python 中 pd.dataframe() 的工作原理。

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

• 它由几个参数组成
  • 数据:数据可以是多种不同的格式，包括数据帧、数据数组、系列、地图、列表、字典、常量等等。
  • index: 如果没有提供索引，np.arange(n)将被用作结果帧中行标签的默认索引。
  • 列:如果没有传递索引，则仅显示 true

举例:

import pandas as pd  
**# Creating the list**

Country_name = ['U.S.A','Germany','Australia','China']  
**# Using the pd.dataframe()**
new_result = pd.DataFrame(Country_name)  
**# Display the Content**
print("Converted list to dataframe :",new_result) 

在上面的代码中，我们首先导入 Pandas 库，然后创建一个名为“Country_name”的列表并分配元素。

接下来，我们使用 pd.dataframe() 并将列表作为参数传递，它以 dataframe 的形式显示输出。

下面是以下代码的截图

Converting a list to DataFrame in Python using dataframe

这是如何在 Python 中使用 DataFrame 将列表转换为 dataframe。

阅读:在 Python 中把字符串转换成浮点数

使用 zip() 在 Python 中将列表转换为数据帧

• 现在让我们看看如何使用 zip()在 Python 中将列表转换为 DataFrame。
• Python 中内置的 zip()函数允许用户组合任意数量的 iterables (list、str 等。)从作为输入传递的每个 iterable 中获取项目。
• 这里我们将创建两个列表第一个是字符串列表，而第二个是整数列表。然后，我们的列表被传递给 dataframe 函数。

语法:

下面是 Python 中的 zip() 函数的语法

zip(*iterables)

举例:

让我们举个例子，看看如何使用 zip()在 Python 中将一个列表转换成 DataFrame。

源代码:

import pandas as pd

Cars_in_USA = ['BMW', 'Tesla', 'Volkswagen']

new_values = [674, 723, 178]

new_result = pd.DataFrame(list(zip( Cars_in_USA, new_values)), columns = ['Cars_name', 'value'])

print(new_result)

在下面给出的代码中，我们首先创建了一个列表，然后使用 pd.dataframe()方法内的 zip()函数将两个列表按照列的顺序组合起来。

下面是以下代码的截图

Converting a list to DataFrame in Python using a zip

正如你在截图中看到的，我们已经讨论了如何在 Python 中使用 zip 将列表转换为数据帧。

阅读: Python 将二进制转换成十进制

如何使用多维列表在 Python 中将列表转换为数据帧

• 在本节中，我们将讨论如何使用多维列表在 Python 中将列表转换为数据帧。
• 在这个例子中，我们将创建一个多维列表，看看如何将它们转换成一个列表。为此，我们将使用 pd.dataframe() ，它会将一个列表转换成一个数据帧。

举例:

这里我们将举一个例子，并检查如何使用多维列表在 Python 中将列表转换为数据帧。

源代码:

import pandas as pd  
#list contains integer and string values 
Bikes_in_USA = [['Harley Davidson', 7453], ['BMW', 4532], ['Sports bike', 9123]]  
new_output = pd.DataFrame(Bikes_in_USA, columns = ['Bikes_name', 'bike_number'])  
# Display the Content
print("Converted list into dataframe :",new_output) 

在下面给出的代码中，我们首先导入 Pandas 库，然后创建多维列表，并为其分配 pd.dataframe()函数以及我们提到的列名。

你可以参考下面的截图。

Converting a list to DataFrame in Python using a multidimensional list

在这个例子中，我们已经理解了如何使用多维列表在 Python 中将列表转换为数据帧。

阅读:在 Python 中把元组转换成字符串

使用字典中的列表将列表转换成 Python 中的数据帧

• 这里我们将讨论如何使用字典中的列表将 Python 中的列表转换为数据帧。
• 在这个例子中，对于字典的键值，我们使用输入列表，然后将它们转换成 dataframe。

举例:

让我们举一个例子，看看如何使用字典中的列表将 Python 中的列表转换为 DataFrame。

源代码:

import pandas as pd  
#list_values having strings  
States_in_USA = ['Alabama', 'Alaska', 'Arizona']  
zip_code = [35242,36117,36695]    
new_dict = {'U.S.A states':States_in_USA, 'Zip_code':zip_code}  
new_output = pd.DataFrame(new_dict)  
print("Converted list into dictionary :",new_output) 

在上面的代码中，我们首先创建了列表并将它们分配给一个字典。接下来，我们使用了 pd.dataframe() 函数，在这个函数中，我们将字典传递到一个列表中，该列表将被转换为 dataframe。

下面是以下给定代码的实现。

Converting a list to DataFrame in Python using lists in the dictionary

阅读: Python 将字典转换为数组

如何在 Python 中使用带有索引和列名的列表将列表转换为数据帧

• 在本节中，我们将讨论如何在 Python 中使用带有索引和列名的 list 将 list 转换为 DataFrame。
• 这里，我们首先创建一个具有索引值和列名的数据框架，我们还将使用 pd.dataframe() 函数。

举例:

让我们举一个例子，看看如何在 Python 中使用带有索引和列名的 list 将 list 转换成 DataFrame。

源代码:

 import pandas as pd  
# Creation of list 
Country_name = ['U.S.A', 'Germany', 'Australia']  
new_result = pd.DataFrame(Country_name,index = [0,1,2], columns = ['Country_name'])  
# Display the Content 
print("Converted list to DataFrame :",new_result) 

下面是下面给出的代码的截图。

Converting a list to DataFrame in Python using a list with index and column names

另外，看看更多的 Python 教程。

• 如何在 Python 中把字符串转换成日期时间
• 如何在 Python 中将 dictionary 转换成 JSON
• 如何用 Python 把 DateTime 转换成 UNIX 时间戳
• 如何将 Python 字符串转换成字节数组并举例

在本文中，我们已经讨论了如何在 Python 中将列表转换为数据帧，并且还讨论了以下主题。

• 如何使用 DataFrame()在 Python 中将列表转换为数据帧
• 使用 zip()在 Python 中将列表转换为数据帧
• 如何在 Python 中使用多维列表将列表转换为数据帧
• 使用字典中的列表将列表转换为 Python 中的数据帧
• 如何在 Python 中使用带有索引和列名的列表将列表转换为数据帧

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

enjoysharepoint.com/

如何在 Python 中将集合转换成列表

原文：https://pythonguides.com/convert-a-set-to-a-list-in-python/

在本 Python 教程中，我们将讨论如何在 Python 中将集合转换为列表。我们将讨论在 Python 中将集合转换成列表所需的过程和技术。

最近，我在做一个 Python 项目，我们得到一个要求，我们必须存储唯一的数字，这就是我们使用 Python set 的原因..但是在某些情况下，如果我们想要改变这个数字，我们需要 Python 列表。

我们将讨论一些简单的技术，这些技术可以很容易地将 Python 的 set 对象转换成 List 对象。

在这里我们将看到:

• 如何在 Python 中使用 list()将集合转换为列表
• 使用 frozenset()将 set 对象转换为 Python 列表
• 如何在 Python 中使用 dict.fromkeys()将集合转换为列表
• 使用 frozenset()将 set 对象转换为 Python 列表
• 如何在 Python 中使用 for 循环将集合转换为列表
• 使用列表理解将集合对象转换为 Python 列表
• 如何使用 map 和 lambda 在 Python 中将集合转换为列表
• 使用 unpack 将 set 对象转换为 Python 列表

目录

• 在 Python 中把集合转换成列表
  • 如何在 Python 中使用 list() 将集合转换为列表
  • 使用 frozenset() 将集合对象转换为 Python 列表
  • 如何在 Python 中使用 dict.fromkeys() 将集合转换为列表
  • 使用 frozenset() 将集合对象转换为 Python 列表
  • 如何在 Python 中使用 for 循环将集合转换为列表
  • 使用列表理解将集合对象转换为 Python 列表
  • 如何使用 map 和 lambda 在 Python 中将集合转换为列表
  • 使用 unpack 将 set 对象转换为 Python 列表

在 Python 中把集合转换成列表

有许多方法可以将集合转换成列表。但是首先，让我们快速解释一下 Python 集合和列表。

集合是 Python 中数据类型的可迭代和可变的无序集合。

Python 使用列表来存储不同种类数据的顺序。因为 Python 列表是可变的类型，我们可以在它们生成后改变它们的元素。

如何在 Python 中使用 list() 将集合转换为列表

• 在本节中，我们将讨论如何使用 list() 方法在 Python 中将集合转换为列表。
• 像集合、元组或字典这样的迭代器被 list()方法转换成列表。这个方法可以很容易地将 Python 集合转换成列表。
• 如果您在 list() 函数中提供 Python 集合作为参数， list() 函数的输出将是一个具有相同元素的列表。

语法:

下面是 Python 中 list() 方法的语法。

list(iterator)

注意:这个方法只有一个参数，它定义了集合、元组等迭代器。

举例:

让我们举一个例子，检查如何使用 list() 方法在 Python 中将集合转换为列表。

源代码:

# define set
Bikes_in_USA = {'Aprilia, Kawasaki, Ducati'}

# By Using list() method 
new_output = list(Bikes_in_USA)

# Display the new list
print("Convert set into list :", new_output)

在下面的代码中，我们首先创建了名为‘Bikes _ in _ USA’的集合。接下来，我们想将输入集转换成一个列表。为此，我们使用了 list()方法，在这个方法中，我们将输入 iterable 作为参数传递。

下面是以下给定代码的实现

convert a set into a list in Python by using the list method

这是如何在 Python 中通过使用 list 方法将集合转换成列表。

阅读: Python 将元组转换为列表

使用 frozenset() 将集合对象转换为 Python 列表

• 现在让我们讨论如何使用 frozen()将 set 对象转换为 Python 列表。
• 函数 frozenset() 返回一个带有迭代元素选项的新 frozenset 对象，它是一个不可变的无序数据项集合。
• 使用 list 函数将该集合转换为一个列表，并提供该集合作为一个参数，以接收 list 对象作为输出。

语法:

让我们看一下语法并理解 Python 中的 frozenset() 方法的工作原理。

frozenset([iterable])

注意:这个方法只有一个参数，它定义了集合、元组等迭代器。

举例:

让我们举一个例子，检查如何使用 frozenset() 方法在 Python 中将 set 对象转换为 list。

源代码:

# Input set
Country_name = {"U.S.A, Germany, Australia"}
new_val=frozenset(Country_name)

# Convert them into a list by using the list() method
result= list(new_val)
# Display the new list
print("Converted into list :", result)

在上面的代码中，我们首先使用花括号{}初始化集合。接下来，我们使用了 frozenset() 方法，在方法内部，我们传递了输入集。

之后，我们使用 list() 方法将输入集转换成一个列表。

下面是以下代码的截图

Convert a set object to a list in Python by using the frozenset method

正如你在截图中看到的，我们已经讨论了如何使用 frozenset 方法在 Python 中将 set 对象转换为 list。

阅读: Python 字符串列表

如何在 Python 中使用 dict.fromkeys() 将集合转换为列表

• 在本节中，我们将讨论如何使用 dict.fromkeys() 方法在 Python 中将集合转换为列表。
• dict.fromkeys() 方法使用作为键提供的 iterable (字符串、列表、集合或元组)和指定的值构建一个新字典，然后使用 list 方法将它们转换成列表。

语法:

下面是 Python 中 dict.fromkeys() 方法的语法。

dictionary.fromkeys(sequence, value)

• 它由几个参数组成
  • sequence: 一个名为 sequence 的可迭代对象将作为新字典的键。
  • value: 默认取 none 值，是每个键的值。

举例:

让我们举一个例子，检查如何使用 dict.fromkeys() 方法在 Python 中将集合转换为列表。

源代码:

# define set
state_name_in_USA = {'Alaska','Hawaii', 'Colorado '}

# By Using list() method 
new_output = list(dict.fromkeys(state_name_in_USA))

# Display the new list
print("Convert set into list :", new_output)

在给定的示例中，我们定义了名为“美国州名”的输入集。接下来，我们使用 list()方法，在这个方法中，我们使用了 dict.fromkeys()方法的概念来获取值并将它们存储在一个列表中。

你可以参考下面的截图。

How to convert a set to a list in Python by using the dict.fromkeys method

在这个例子中，我们已经了解了如何在 Python 中使用 dict.fromkeys() 方法将集合转换为列表。

阅读: Python 字典值列表

使用 frozenset() 将集合对象转换为 Python 列表

• 在这个例子中，我们将讨论如何使用 sorted 方法在 Python 中将集合转换成列表。
• 内置的 Python 函数 sorted() 从给定的列表中产生一个排序列表。它接受字符串、整数和两种对象类型。
• 在 python 中，我们可以很容易地使用 sorted() 方法将集合转换为列表。在这个方法中，我们不能同时存储整数值和字符串。

语法:

下面是 Python 中的 sorted() 方法的语法。

sorted(iterable, key, reverse)

举例:

这里我们将举一个例子，并检查如何使用 sorted 方法在 Python 中将集合转换为列表。

源代码:

# Input set
Cars_in_USA ={ "Ford F-150, BMW"}

# By using the sorted() method
new_result = sorted(Cars_in_USA )

# Display the new list
print("Convert set into list :",new_result)

在下面给定的代码中，我们使用了 sorted() 方法将给定的集合转换成一个列表。执行代码后，输出显示一个新列表。

下面是以下给定代码的执行。

Converted a set object to a list in Python by using the sorted method

这是如何在 Python 中使用 sorted 方法将 set 对象转换为 list。

阅读:如何在 Python 中反转一个列表

如何在 Python 中使用 for 循环将集合转换为列表

• 将使用 for 循环对集合进行迭代，并使用 append() 方法将每个元素添加到列表中。
• Python 中的 append() 方法在列表的末尾添加一个新项目。通过更新列表，它添加了一个元素。方法不会自动返回。

语法:

下面是 Python 中的 list.append() 方法的语法

list.append(item)

注意:item 参数定义了要添加到列表末尾的元素。

举例:

让我们举一个例子，看看如何使用 for 循环在 Python 中将集合转换为列表。

# Initialize the set
new_values = {562, 2673, 9256, 914}
empty_list = []
for m in new_values:
    empty_list.append(m)
print(empty_list)

在上面的代码中，我们初始化输入集，然后创建一个空列表来存储结果。接下来，我们使用 for 循环迭代这些值，并使用 append()函数将这些值存储在一个列表中。

你可以参考下面的截图。

Convert a set to a list in Python by using the for loop

这是如何在 Python 中使用 for 循环将集合转换为列表。

阅读:如何在列表中添加字符串 Python

使用列表理解将集合对象转换为 Python 列表

• 在本节中，我们将讨论如何使用 list comprehension 方法在 Python 中将 set 对象转换为 list。
• 列表理解是 Python 中连接两个列表的不同方式。基本上，列表理解包括基于已经存在的列表创建一个元素列表。
• 使用 list comprehension 可以从任何现有的 iterable 对象以简单的方式生成一个列表，并以不同的方式使用for循环创建列表。

举例:

这里我们将举一个例子，并检查如何使用 list comprehension 方法在 Python 中将 set 对象转换为 list。

input_set = {67, 28, 19, 28, 99}

new_result = [i for i in input_set]
print("Converted list is:", new_result)

在上面的代码中，我们定义了输入集，然后使用 list comprehension 方法将它们转换成一个列表。

下面是下面给出的代码的截图。

Converted a set object to a list in Python by using the list comprehension method

在这个例子中，我们已经知道我们通过使用 list comprehension 方法将一个 set 对象转换为 Python 中的一个 list。

阅读: Python 程序循环遍历一个列表

如何使用 map 和 lambda 在 Python 中将集合转换为列表

• 这里我们将讨论如何使用 Python 中的 map 和 lambda 函数将集合转换为列表。
• Python 中的 lambda 函数是一个匿名函数，这意味着它没有名字。这是一个简单的函数，只有一个表达式和任意数量的输入。
• 不直接使用 for 循环，您可以使用 Python 的内置 map() 函数处理和转换 iterable 中的每一项。

语法:

下面是 Python 中 lambda 函数的语法

lambda argument(s): expression

举例:

让我们举个例子，看看如何使用 map 和 lambda 函数在 Python 中将集合转换成列表。

源代码:

# Initialize the set 
Cars_in_USA ={ "Range Rover, BMW"}

# By using map and lambda function
new_output = list(map(lambda l: l, Cars_in_USA))

# Display the list
print("Converted list is:", new_output)

在下面的代码中，我们初始化了名为 'Cars_in_USA' 的集合，然后使用了 map 和 lambda 函数。

下面是以下代码的截图

How to convert a set to a list in Python by using the map and lambda function

这是如何在 Python 中使用 map 和 lambda 函数将集合转换为列表。

阅读:如何在 Python 中从列表中获取字符串值

使用 unpack 将 set 对象转换为 Python 列表

• 在这个例子中，我们将讨论如何使用 Python 中的 unpack 方法将集合转换为列表。
• 在这个方法中，我们提取列表文字中的集合，以便将它转换成一个列表。必须使用代表集合中每个元素的符号 * 。
• 在这种情况下， * 运算符也被称为集合(或可迭代)解包运算符。它增强了解包功能，使我们能够将大量的值收集或打包到一个变量中。

举例:

这里我们将举一个例子，并检查如何通过使用 Python 中的 unpack 方法将集合转换为列表。

源代码:

**# defined Set**
Country_name = {(67, 'U.S.A'), (25, 'France'), (96, 'Germany'),(15, 'Australia'), (34, 'China')}

**# Unpack the set**
new_result = [*Country_name]

**# Display the Content**
print("Converted list is:", new_result)

你可以参考下面的截图。

Converted a set object to a list in Python by using the unpack method

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• 检查一个列表是否存在于另一个列表中 Python

在本 Python 教程中，我们讨论了如何在 Python 中将集合转换为列表。我们还介绍了以下给定的方法

• 如何在 Python 中使用 list()将集合转换为列表
• 使用 frozenset()将 set 对象转换为 Python 列表
• 如何在 Python 中使用 dict.fromkeys()将集合转换为列表
• 使用 frozenset()将 set 对象转换为 Python 列表
• 如何在 Python 中使用 for 循环将集合转换为列表
• 使用列表理解将集合对象转换为 Python 列表
• 如何使用 map 和 lambda 在 Python 中将集合转换为列表
• 使用 unpack 将 set 对象转换为 Python 列表

Arvind

Arvind 目前是 TSInfo Technologies 的高级 Python 开发人员。他精通 Python 库，如 NumPy 和 Tensorflow。

如何在 Python 中将字符串转换为日期时间

原文：https://pythonguides.com/convert-a-string-to-datetime-in-python/

在这个 python 教程中，我们将讨论 Python 将字符串转换成日期时间。我们还将检查:

• Python 将字符串转换为日期时间对象
• 如何在 Python 中将字符串转换为时区为的日期时间
• Python 将一个字符串转换成不带格式日期时间
• Python 将字符串转换为日期时间熊猫
• Python 将字符串转换为 datetime iso 格式
• Python 将字符串转换为毫秒级的日期时间
• Python 将字符串转换为日期时间 yyyy-mm-dd
• Python 将字符串转换为时间戳
• Python 将字符串转换为 datetime.date
• Python 将日期时间转换为字符串
• 如何在 Python 中将字符串转换为 datetime UTC

目录

• 在 Python 中把字符串转换成日期时间
• 如何在 Python 中把字符串转换成 datetime 对象
• 用 Python 把一个字符串转换成日期时间熊猫
• Python 将字符串转换为时区为的日期时间
• Python 将一个字符串转换成以毫秒为单位的日期时间
• Python 将字符串转换为不带格式的日期时间
• Python 将字符串转换为 datetime iso 格式
• Python 将字符串转换为日期时间 yyyy-mm-dd
• 如何在 Python 中把字符串转换成时间戳
• Python 将字符串转换为 datetime.date
• Python 将日期时间转换为字符串
• 如何在 Python 中把一个字符串转换成 datetime UTC

在 Python 中把字符串转换成日期时间

让我们看看，如何用 python 把一个字符串转换成 datetime 。

在这个例子中，我导入了一个名为 datetime 的模块。

示例:

import datetime
print((datetime.datetime.now()))

为了得到输出，我们将打印((datetime.datetime.now())) 。您可以参考下面的输出截图:

Python Converting a string to DateTime

阅读如何将 Python 数据帧转换成 JSON

如何在 Python 中把字符串转换成 datetime 对象

让我们看看，如何在 python 中将一个字符串转换成 datetime 对象。

• 在这个例子中，我已经导入了一个名为 datetime 的模块，将一个变量作为dt _ string = " 2020-12-18 3:11:09传递，并将 format =" % Y-% M-% d % H:% M:% S "。
• 我已经使用了 strptime 字符串。这个字符串根据格式表示一个时间。
• dt _ object = datetime . datetime . strptime(dt _ string，format) 用于创建日期时间对象。

示例:

import datetime
dt_string = "2020-12-18 3:11:09" 
format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
dt_object = datetime.datetime.strptime(dt_string, format)
print("Datetime: ", dt_object)
print("Minute: ", dt_object.minute)
print("Hour: ", dt_object.hour)
print("Second: ", dt_object.second)

获取日期时间对象 print("Datetime:"，dt_object) ，获取分钟对象 print("Minute:"，dt_object.minute) ，获取小时对象 print("Hour:"，dt_object.hour) ，获取第二个对象 print("Second:"，dt_object.second) 。

您可以参考下面的输出截图:

Python converting a string to datetime object

读取 Python 龟写函数

用 Python 把一个字符串转换成日期时间熊猫

现在，我们可以看到如何在 python 中将字符串转换成日期时间熊猫。

在这个例子中，我有一个模块叫做熊猫。Pandas 是一个用于数据科学的图书馆。在这里，我们将进口熊猫作为 pd 。 pd.to_datetime(dt) 方法用于使用 python 中的熊猫将字符串 datetime 转换为 datetime 对象。

示例:

import pandas as pd
dt = ['21-12-2020 8:40:00 Am']
print(pd.to_datetime(dt))
print(dt)

使用 print(pd.to_datetime(dt)) 将输出作为 datetime 对象。

您可以参考下面的输出截图:

Python converting a string to datetime pandas

阅读 Matplotlib 另存为 pdf

Python 将一个字符串转换成时区为的日期时间

现在，我们可以看到如何在 python 中将一个字符串转换成时区为的 datetime。

在这个例子中，我导入了一个名为时区的模块。datetime . now(time zone(' UTC '))用于获取时区的当前时间。格式被指定为 time = "%Y-%m-%d %H:%M:%S%Z%z "。****% z用于获取时区以及日期时间。****

示例:

from datetime import datetime
from pytz import timezone
time = "%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z%z"
time = datetime.now(timezone('UTC'))
print('UTC :', time)

为了得到输出，使用了 print('UTC:'，time) 。在下面的截图中，我们可以看到输出。

Python converting a string to datetime with timezone

阅读如何在 Pandas 中把浮点数转换成整数

Python 将一个字符串转换成以毫秒为单位的日期时间

让我们看看如何在 python 中将一个字符串转换成毫秒级的日期时间。

在这个例子中，我导入了一个名为 datetime 的模块。dt = datetime . datetime . now()用于获取当前时间。在这里， %f 用于获取以毫秒为单位的时间。

示例:

import datetime
dt = datetime.datetime.now()
dt.strftime('%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f')
print(dt)

要获得以毫秒为单位的日期时间输出，请打印(dt) 。您可以参考下面的输出截图:

Python converting a string to datetime with milliseconds

阅读如何在 Python 中获得前 N 行熊猫数据帧

Python 将字符串转换为不带格式的日期时间

现在我们可以看到，在 python 中如何在没有格式的情况下将 string 转换成 datetime。

在这个例子中，我导入了一个名为解析器的模块。解析函数将自动解析 dt 变量中的字符串。 dateutil 模块是标准日期时间模块的扩展。传递的日期时间字符串没有格式。

示例:

from dateutil import parser
dt = parser.parse("Dec 21 2020  1:01PM")
print(dt)

为了得到最终结果，使用 print(dt) 。下面的屏幕截图显示了输出:

Python converting a string to datetime without format

Python 将字符串转换为 datetime iso 格式

在这里，我们可以看到如何在 python 中将一个字符串转换成 datetime iso 格式

在这个例子中，我导入了一个名为 datetime 的模块，并使用了。isoformat 将当前时间转换为 iso 格式。

示例:

from datetime import datetime
dt = datetime.now()
print(dt.isoformat())

为了得到 iso 格式的输出，这里我使用了 print(dt.isoformat()) 。您可以看到下面的输出截图:

Python converting a string to datetime iso format

阅读 Python 将二进制转换成十进制

Python 将字符串转换为日期时间 yyyy-mm-dd

现在我们可以看到，如何用 python 把一个字符串转换成 datetime yyyy-mm-dd 。

• 在这个例子中，我导入了一个名为 datetime 的模块。并将输入作为“2020-12-21”赋给变量作为 dt_string，，格式作为 format = "%Y-%m-%d "。
• strptime 是根据格式表示时间的字符串。
• dt _ object = datetime . datetime . strptime(dt _ string，format) 在这两个参数中传递的一个是 dt_string 另一个是 format 。

示例:

import datetime
dt_string = "2020-12-21" 
format = "%Y-%m-%d" 
dt_object = datetime.datetime.strptime(dt_string, format)
print(dt_object)

为了获得输出，本例中使用了 print(dt_object) 。您可以参考下面的输出截图:

Python converting a string to datetime yyyy-mm-dd

如何在 Python 中把字符串转换成时间戳

在这里，我们可以看到如何在 Python 中将一个字符串转换成时间戳。

在这个例子中，我已经导入了一个名为 datetime 的模块，并分配了一个输入字符串作为日期，而 strptime 字符串用于获取格式中的时间。 Timestamp() 是一个以秒的形式返回时间的函数。

示例:

import datetime 
date = "21/12/2020"
time = datetime.datetime.strptime(date,"%d/%m/%Y") 
ts = datetime.datetime.timestamp(time) 
print(ts) 

为了得到输出，使用打印(ts) 。在下面的屏幕截图中，您可以看到时间以秒为单位的输出。

Python converting a string to timestamp

Python 将字符串转换为 datetime.date

• 在这里，我们可以看到如何在 python 中将一个字符串转换成 datetime.date 。
• 在这个例子中，我导入了一个名为 datetime 的**模块，并传递了一个输入字符串作为2020/12/21**
• 为了只获取日期格式作为输出，我们必须手动分割并传递输入字符串的分割字符串。并使用 int 数据类型对其进行转换，同时为输入字符串分配索引值。

示例:

import datetime
month = '2020/12/21'
date = datetime.date(int(month.split('/')[0]),int(month.split('/')[1]),int( month.split('/')[2]))
print(date)

使用打印(日期)以获得输出。你可以参考下面的输出截图。

Python converting a string to datetime.date

Python 将日期时间转换为字符串

在这里，我们可以看到如何在 python 中将日期时间转换为字符串。

在这个例子中，我导入了一个名为 datetime 的模块。 datetime.now() 用于获取当前日期时间。在这里， strftime 是一个用于获取时间正确格式的字符串， "%d" 仅用于获取日期字符串。

示例:

 from datetime import datetime
result = datetime.now()
date = result.strftime("%d")
print(date)

为了得到日期输出，我使用了 print(date) 。下面的屏幕截图显示了输出:

Python converting a datetime to string

如何在 Python 中把一个字符串转换成 datetime UTC

在这里，我们可以看到如何在 Python 中将一个字符串转换成 datetime utc 格式。

• 在这个例子中，我导入了名为 pytz 和 datetime 的模块。并将时区指定为 pytz.timezone("亚洲/加尔各答")。
• Pytz 是一个用于时区计算的库， lc.localize() 用于创建一个简单的时区。一个简单的 datetime 对象称为 timezone naive， lc_datetime.astimezone() 是一个用于根据所需时区设置时间的函数。

示例:

import pytz, datetime
lc = pytz.timezone ("Asia/kolkata")
datetime = datetime.datetime.strptime ("2020-12-22 10:11:12", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
lc_datetime = lc.localize(datetime)
utc_date_time = lc_datetime.astimezone(pytz.utc)
print(utc_date_time)

为了得到 UTC 格式的时间输出 print(utc_date_time) ，它将返回日期和时间。您可以参考下面的输出截图。

Python converting a string to datetime utc

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在这篇 Python 教程中，我们学习了如何在 Python 中将字符串转换成日期时间。此外，我们还讨论了以下主题:

• Python 将字符串转换为日期时间对象
• Python 将字符串转换为时区为的日期时间
• Python 将一个字符串转换成不带格式日期时间
• Python 将字符串转换为日期时间熊猫
• Python 将字符串转换为 datetime iso 格式
• Python 将字符串转换成以毫秒为单位的日期时间
• Python 将字符串转换为日期时间 yyyy-mm-dd
• Python 将字符串转换为时间戳
• 如何在 Python 中将字符串转换为 datetime.date
• Python 将日期时间转换为字符串
• Python 将字符串转换为日期时间 UTC

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

enjoysharepoint.com/

如何在 python 中将整数转换成字符串

原文：https://pythonguides.com/convert-an-integer-to-string-in-python/

在本 Python 教程中，我们将学习如何在 python 中将整数转换成字符串。

此外，我们还将讨论:

• 将整数转换为字符串的 Python 代码
• 如何在 python 中将字符串转换成整数
• 在 python 中将字符串转换为浮点型
• 如何在 Python 中将字节转换成字符串
• 在 Python 中将浮点数转换为整数
• 如何在 Python 中将整数转换成浮点数
• 在 Python 中将整数转换为复数
• Python 将字符串转换为日期时间
• Python 将浮点转换为字符串
• Python 将 int 转换为 binary
• Python 将 int 转换成八进制
• Python 将 int 转换为十六进制
• 将对象转换为字符串 python
• Python 将字符串转换为十六进制
• Python 将字符串转换成字典
• Python 将整数转换为字节
• 在 python 中将字节转换为整数
• Python 将字母转换成数字
• 检查字符串是否是数字 python

Python 可以在不同的平台上工作，如 windows、mac、pi 等。为了使用 Python，我们需要在操作系统中安装 Python 解释器。在这里，我使用 Python IDLE。但是也可以用 Pycharm，Spyder 等。

如果您是 Python 的新手，请查看以下教程:

• Python 下载和安装步骤
• Python Hello World 程序(一步一步使用 Pycharm + Visual Studio 代码)
• 如何在 Python 中创建字符串

目录

• 在 python 中把整数转换成字符串
• 如何在 python 中将字符串转换成整数
  • 将字符串转换成整数的 Python 代码
• 如何在 python 中把字符串转换成浮点数
  • 将字符串转换成浮点数的 Python 代码
• 如何在 Python 中把字节转换成字符串
  • 将字节转换成字符串的 Python 代码
• 如何在 Python 中把浮点数转换成整数
  • 将浮点数转换为整数的 Python 代码
• 如何在 Python 中把整数转换成浮点数
  • 将整数转换成浮点数的 Python 代码
• 如何在 Python 中把整数转换成复数
  • Python 代码将整数转换成复数
• Python 将字符串转换为日期时间
  • 将字符串转换为日期时间的 Python 代码
• Python 将浮点转换成字符串
• Python 将 int 转换成 binary
• Python 将 int 转换成八进制
• Python 将 int 转换成十六进制
• 将对象转换成字符串 python
• Python 将字符串转换成十六进制
• Python 将字符串转换成字典
• Python 将 int 转换成 bytes
• 在 python 中把字节转换成整数
• Python 将字母转换成数字
• 检查一个字符串是否是数字 python

在 python 中把整数转换成字符串

现在，我们将看到如何在 Python 中将整数转换成字符串。

要在 python 中将整数转换为字符串，我们需要遵循以下步骤:

第一步

• 为了将整数转换为字符串，我们内置了函数 str() ，它将参数转换为字符串格式。
• 该函数可以接受任何整数作为输入，并且可以产生一个字符串作为输出。

第二步

• 首先，我们需要取一个整数值。在下面的 python 代码中，你可以看到，我把值取为“123”。
• 然后我们需要将字符串值存储在“value _ str”中。
• 现在打印 "value_str" ，它会将整数转换成字符串。

下面显示了将整数转换为字符串的 Python 代码。

value=123
value_str=str(value)
value_str

第三步

在编写完上面的 Python 代码(将整数转换为字符串)后，您将打印 value_str，然后输出将显示为字符串值 '123' 。另外，你可以参考下面的截图。

convert an integer to string in python

上面的 python 代码我们可以用来在 python 中将整数转换成字符串。

阅读:如何在 Python 中把 string 转换成 float

如何在 python 中将字符串转换成整数

在这里，我们将学习如何用 python 将一个字符串转换成整数。

此外，通过一个简单的例子，我们将了解如何使用 python 中的代码将字符串转换为整数，以及输出是什么。

将字符串转换成整数的 Python 代码

要在 python 中将字符串转换成整数，我们需要遵循以下步骤:

第一步

• 将字符串转换成整数。我们有内置的函数 int() 方法，它将一个字符串作为参数并返回一个整数值。
• 该函数可以将任何字符串作为输入，并将返回一个整数作为输出。

第二步

• 首先，我们需要取一个字符串值。在下面的代码中，你可以看到，我已经把值作为 "111" 作为一个字符串。
• 然后我们需要将值存储在“value _ int”中。
• 现在打印 "value_int" ，它会将字符串转换成整数。

下面显示了将字符串转换为整数的 python 代码。

value='111'
value_int=int(value)
value_int

第三步

写完上面的 Python 代码(把字符串转换成整数)。您将打印 value_int，然后输出将显示为一个整数值 111 。你也可以参考下面的截图。

Convert a String to integer in python

这是如何在 python 中把一个字符串转换成整数。

阅读:如何在 Python 中把字典转换成字符串

如何在 python 中把字符串转换成浮点数

在这个场景中，我们将学习如何在 python 中将字符串转换成浮点数。

此外，通过一个简单的例子，我们将了解如何使用代码在 python 中将字符串转换为浮点型，以及输出是什么。

将字符串转换成浮点数的 Python 代码

要在 python 中将字符串转换为浮点型，我们需要遵循以下步骤:

第一步

• 将字符串转换为浮点型。我们可以使用内置函数 float()方法将一个字符串转换为 float，它将返回一个 float 值。
• 该函数可以将任何字符串作为输入，并将返回一个浮点值作为输出。

第二步

• 首先，我们需要取一个字符串值。在下面的代码中，你可以看到，我已经把值作为 "12.5" 作为一个字符串。
• 然后我们需要将值存储在“value _ f”中。
• 现在打印 "value_f" ，它将把字符串转换成浮点型。

下面显示了将字符串转换为浮点型的 python 代码。

value = '12.5'
value_f = float(value)
value_f

第三步

写完上面的 python 代码(把字符串转换成浮点)。一旦你打印出值 f，输出将显示为浮点值 12.5 。你也可以参考下面的截图。

convert a string to float in python

阅读:追加到字符串 Python

如何在 Python 中把字节转换成字符串

在这一节中，我们将学习如何在 python 中将字节转换成字符串。

还有，举个简单的例子。我们将看到如何使用代码将 python 中的字节转换成字符串，以及输出是什么。

将字节转换成字符串的 Python 代码

要在 python 中将字节转换为字符串，我们需要遵循以下步骤:

第一步

• 为了在 python 中将字节转换成字符串，我们有 bytes 类。decode() 方法，该方法将转换字节并返回一个字符串值。
• 该函数可以将任何字节作为输入，并将返回一个字符串作为输出。

第二步

• 首先，我们需要取一个字节值。在下面的代码中，你可以看到，我已经把值作为b“hello”作为一个字节。
• 然后我们需要将值存储在“value _ b”中。
• 现在打印 "value_b" ，它会将字节值转换成字符串。

下面显示了将字节转换为字符串的 python 代码。

value = b'hello'
value_b = value.decode()
value_b

第三步

写完上面的 python 代码(把字节转换成字符串)。一旦打印出 value_b，输出将显示为一个字符串值‘hello’。你也可以参考下面的截图。

convert bytes to string in Python

上面的 Python 代码我们可以用 Python 把字节转换成字符串。

如何在 Python 中把浮点数转换成整数

在这里，我们将学习如何在 python 中把浮点数转换成整数。

还有，举个简单的例子。我们将看到如何使用 python 中的代码将 float 转换为 integer，以及输出是什么。

将浮点数转换为整数的 Python 代码

要在 python 中将浮点数转换为整数，我们需要遵循以下步骤:

第一步

• 为了在 python 中将 float 转换为 integer，我们使用了内置函数 int() ，该函数将转换正或负的 float 值，并返回整数和整数。
• 该函数可以将任何浮点数作为输入，并将返回一个整数作为输出。

第二步

• 首先，我们需要取一个浮点值。在下面的代码中，你可以看到，我已经把值作为【15.2】作为浮点数。
• 然后我们需要将值存储在“value _ I”中。
• 现在打印“value _ I”，它会将浮点值转换为整数，并带有四舍五入的数字。

下面显示了将浮点数转换为整数的 python 代码。

value = 15.2
value_i = int(value)
value_i

第三步

写完上面的 python 代码(把 float 转换成 integer)。一旦打印出值 _i，输出将显示为整数 "15" ，为整数。你也可以参考下面的截图。

Python Code to convert float to integer

如何在 Python 中把整数转换成浮点数

在这里，我们将学习如何在 python 中将整数转换成浮点数。

还有，举个简单的例子。我们将看到如何使用 python 中的代码将 integer 转换为 float，以及输出是什么。

将整数转换成浮点数的 Python 代码

要在 python 中将整数转换为浮点，我们需要遵循以下步骤:

第一步

• 为了在 python 中将 integer 转换为 float，我们使用了内置函数 float() ，它将转换整数值并返回 float 值。
• 该函数可以将任何整数值作为输入，并将返回一个浮点数作为输出。

第二步

• 首先，我们需要取整数值。在下面的代码中，你可以看到，我已经把值作为【12】作为一个整数。
• 然后我们需要将值存储在“value _ f”中。
• 现在打印 "value_f" ，它将把整数值转换成浮点数。

下面显示了将整数转换为浮点数的 python 代码。

value = 12
value_f = float(value)
value_f

第三步

写完上面的 python 代码(把整数转换成浮点数)。一旦你打印出值 f，输出将显示为一个浮点值“12.0”。你也可以参考下面的截图。

convert integer to float in Python

如何在 Python 中把整数转换成复数

在这里，我们将学习如何在 python 中将整数转换成复数。

还有，举个简单的例子。我们将看到如何使用 python 中的代码将整数转换为复数，以及输出是什么。

Python 代码将整数转换成复数

要在 python 中将整数转换为复数，我们需要遵循以下步骤:

第一步

• 要在 python 中将整数转换成复数，我们可以使用 complex() ，它会将整数转换成复数作为参数，或者将虚部加到整数上。
• 该函数可以将任何整数值作为输入，并将返回一个复数作为输出。

第二步

• 首先，我们需要取整数值。在下面的代码中，你可以看到，我已经把值作为【10】的一个整数。
• 然后我们需要将值存储在“复杂值”中。
• 现在打印“复数值”，它会将整数值转换成复数。

下面是将整数转换为复数的 python 代码。

value = 10
complex_value = complex(value)
complex_value

第三步

写完上面的 python 代码(把整数转换成复数)。一旦您打印了 complex_value，那么输出将显示为一个复数值 "10+0j" 。你也可以参考下面的截图。

convert integer to complex number in Python

这个 Python 代码可以用来在 Python 中将整数转换成复数。

Python 将字符串转换为日期时间

在这里，我们将学习如何用 python 将字符串转换成日期时间。

还有，举个简单的例子。我们将看到如何使用 python 中的代码将字符串转换为日期时间，以及输出是什么。

将字符串转换为日期时间的 Python 代码

要在 python 中将字符串转换为日期时间，我们需要遵循以下步骤:

第一步

• 为了在 python 中将字符串转换成日期时间，我们将使用 strptime() 这个函数在日期时间模块中可用，它将字符串转换成日期时间对象。
• 该函数可以将字符串值作为输入，并将 datetime 作为输出返回。

第二步

• 首先，我们需要导入 datetime 模块。之后我们可以取字符串值。在下面的代码中，你可以看到，我把值取为 "06/25/20 14:55:23" 。
• 然后我们需要将值存储在“datetime _ o”中。我们有一个日期时间的格式指令，如 "%m %d %y %H:%M%S" ，它与下面例子中的格式相匹配。
• 现在打印 "datetime_o" ，它会将字符串值转换成 datetime 格式。

下面显示了将字符串转换为日期时间的 python 代码。

from datetime import datetime
datetime_s = '06/25/20 14:55:23'
datetime_o = datetime.strptime(datetime_s,'%m/%d/%y %H:%M:%S')
print(datetime_o)

第三步

写完上面的 python 代码(把 string 转换成 datetime)。打印 datetime_o 之后，输出将显示为 "2020-06-25 14:55:23" 。你也可以参考下面的截图。

Python to convert string to datetime

注:没有世纪的年份作为零填充的十进制数，我们用 "%y" 表示年份。

Python 将浮点转换成字符串

在 python 中，为了将浮点数转换成字符串，我们使用内置的 str() 方法将浮点数转换成字符串。

举例:

my_float = 2.56
my_string = str(my_float)
print(my_string)
print(type(my_string))

写完上面的代码(python convert float to string)，你将打印出“my _ string”，然后输出将显示为“2.56”。

这里， str() 函数将把浮点值转换成字符串，我们可以通过打印 type()来检查输出是否是字符串。可以参考下面的截图 python convert float to string。

Python convert float to string

这是如何在 Python 中将 float 转换成 string。

Python 将 int 转换成 binary

在 python 中，为了将整数转换成二进制，我们将使用内置函数 bin() 将整数转换成二进制。

举例:

int = 230
print(bin(int), "in binary.")

写完上面的代码(python convert int to binary)，你将打印出 " bin(int) " ，然后输出将显示为 " 0b11100110 in binary " 。这里， bin() 函数将把 int 值转换成二进制，前缀“0b”被认为是二进制。可以参考下面的截图 python convert int to binary。

Python convert int to binary

这是如何在 Python 中把 int 转换成 binary。

Python 将 int 转换成八进制

在 python 中，为了将整数转换为八进制，我们将使用内置函数 oct() 将整数值转换为八进制。

举例:

int = 230
print(oct(int), "in octal.")

写完上面的代码(python convert int to octal)，你将打印出 " oct(int) " ，然后输出将显示为 " 0o346 in octal " 。这里， oct() 函数会将 int 值转换为八进制，前缀“0o”被认为是八进制。可以参考下面的截图 python convert int 到 octal。

Python convert int to octal

这是如何在 Python 中把 int 转换成八进制。

Python 将 int 转换成十六进制

在 python 中，为了将整数转换成十六进制，我们将使用内置函数 hex() 将整数转换成十六进制。

举例:

int = 230
print(hex(int), "in hexadecimal.")

写完上面的代码(python 将 int 转换成十六进制)，你将打印出 " hex(int) " ，然后输出将显示为"十六进制的 0x E6 "。这里， hex() 函数会将 int 值转换成十六进制，前缀“0x”被认为是十六进制。可以参考下面的截图 python 把 int 转换成十六进制。

Python convert int to hexadecimal

这就是如何在 Python 中将 int 转换成十六进制。

将对象转换成字符串 python

在 python 中，要将对象转换成字符串，我们可以使用 str() 方法将对象转换成字符串，这样对象就成了字符串形式。

举例:

my_object = 12
string_object = str(my_object)
print(string_object)
print(type(string_object)

写完上面的代码(将一个对象转换成 string python)，你将打印出 " string_object " ，然后输出将显示为一个被转换成字符串的 " 12 " 。这里， str() 函数将把对象转换成字符串，类型为‘str’。你可以参考下面的截图把一个对象转换成字符串 python。

Convert an object to string python

这是如何在 Python 中将对象转换成字符串。

Python 将字符串转换成十六进制

在 python 中，对于将字符串转换成十六进制的，我们将使用带有整数的十六进制()，然后它将被转换成十六进制。

举例:

my_string = "0xFF"
my_integer = int(my_string, 16)
my_value = hex(my_integer)
print(my_value)

写完上面的代码(python 将字符串转换成十六进制)，你将打印出 " my_ value " ，然后输出将显示为 " 0xff " 。这里，hex()方法将数字转换为十六进制。可以参考下面的截图 python 把字符串转换成十六进制。

Python convert string to hex

上面的代码我们可以用 Python 把字符串转换成十六进制。

Python 将字符串转换成字典

为了在 Python 中将字符串转换成字典，我们将使用 ast.literal_eval 将字符串转换成字典，并且我们需要导入 ast。

举例:

import ast
my_string = '{"Anaisha": 101, "Tom": 202}'
my_dictionary = ast.literal_eval(my_string)
print(my_dictionary)

写完上面的代码(python 将字符串转换成字典)，你将打印出 " my_ dictionary " ，然后输出将显示为 "{'Anaisha': 101，' Tom': 202}" 。这里，为了将字符串转换成字典，我们将调用“ast . literal _ eval”。可以参考下面的截图 python 把字符串转换成字典。

Python convert string to a dictionary

上面的 Python 代码我们可以用来把字符串转换成 Python 中的字典。

阅读:在 Python 中从一个字符串中移除一个特定的字符

Python 将 int 转换成 bytes

为了在 Python 中将整数转换成字节，我们将对具有所需数组长度的整数使用 integer.to_bytes(length，byteorder ),因为长度是数组的阶数。byteorder 设置为“big”，最高有效字节的顺序从数组的开头开始。

举例:

my_integer = 10
c = my_integer.to_bytes(2, 'big')
print(c)

写完上面的代码(python 将 int 转换成 bytes)，你将打印出 " c " ，然后输出将显示为 " b'\x00\n' " 。这里， int.to_bytes() 方法将整数转换成字节。可以参考下面的截图 python 把 int 转换成 bytes。

Python convert int to bytes

这就是如何在 Python 中将 int 转换成 bytes。

在 python 中把字节转换成整数

为了在 python 中将字节转换为 int，我们将使用 int.from_bytes() 方法，它会将字节转换为 int 值。

举例:

a_Bytes = b'\x00\n'
c = int.from_bytes(a_Bytes, byteorder='big')
print(c)

写完上面的代码(在 python 中将 bytes 转换为 int)，你将打印出 " c " ，然后输出将显示为 " 10 " 。这里， int.from_bytes() 方法将字节转换为整数值。可以参考下面的截图用 python 把 bytes 转换成 int。

Convert bytes to int in python

这是如何在 Python 中将字节转换为 int。

Python 将字母转换成数字

让我们看看如何在 python 中将字母转换成数字。

为了将字母转换成数字将产生一个列表，我们将使用 ord() 在 python 中将字母转换成数字。

举例:

letters = 'xyza'
num = []
for letter in letters:
    number = ord(letter)-96
    num.append(number)
print(num)

写完上面的代码(python 将字母转换成数字)，你将打印出 " num " ，然后输出将显示为 " [24，25，26，1] " 。这里，for 循环用于迭代字符串中的每个字母。在每次迭代中， ord(letter)-96 与字母一起作为当前字母到一个初始为空的链表中。你可以参考下面 python 把字母转换成数字的截图。

Python convert letters to a number

上面的 Python 代码，我们可以用来把字母转换成数字。

检查一个字符串是否是数字 python

在 python 中，为了检查所有字符是否都是数字，我们将使用方法 string.isnumeric() 方法，如果所有字符都是数字，该方法将返回 true，否则返回 false。

举例:

my_string = "101123"
a = my_string.isnumeric()
print(a)

写完上面的代码后(检查一个字符串是否是数字 python)，你将打印出 "a" ，然后输出将显示为" True "。这里，我们将使用 isnumeric()方法来检查字符串是否为数字。

你可以参考下面的截图 python 检查一个字符串是否是数字 python

Check if a string is number python

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在这个 Python 教程中，我们学习了用 Python 中的内置方法将几种重要的数据类型转换成不同的数据类型。比如，在 python 中将整数转换为字符串，如何在 python 中将字符串转换为整数，python 将浮点转换为字符串，python 将 int 转换为二进制，Python 将 int 转换为八进制，Python 将 int 转换为十六进制，将对象转换为字符串 Python，Python 将字符串转换为十六进制，Python 将字符串转换为字典，Python 将 int 转换为字节，Python 将字节转换为 int，Python 将字母转换为数字。

此外，通过一个简单的例子，我们看到了如何使用代码将数据类型转换为其他数据类型并输出。

Bijay Kumar

Python 是美国最流行的语言之一。我从事 Python 工作已经有很长时间了，我在与 Tkinter、Pandas、NumPy、Turtle、Django、Matplotlib、Tensorflow、Scipy、Scikit-Learn 等各种库合作方面拥有专业知识。我有与美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰等国家的各种客户合作的经验。查看我的个人资料。

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