02.01 Python 入门演示

calendar May 5, 2026 · 4 分钟阅读 · Python 入门  ·
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Python 入门演示

简单的数学运算

整数相加，得到整数：

12 + 2

4

浮点数相加，得到浮点数：

12.0 + 2.5

4.5

整数和浮点数相加，得到浮点数：

12 + 2.5

4.5

变量赋值

Python使用<变量名>=<表达式>的方式对变量进行赋值

1a = 0.2

字符串 String

字符串的生成，单引号与双引号是等价的：

1s = "hello world"
2s

'hello world'

1s = 'hello world'
2s

'hello world'

三引号用来输入包含多行文字的字符串：

1s = """hello
2world"""
3print s

hello
world

1s = '''hello
2world'''
3print s

hello
world

字符串的加法：

1s = "hello" + " world"
2s

'hello world'

字符串索引：

1s[0]

'h'

1s[-1]

'd'

1s[0:5]

'hello'

字符串的分割：

1s = "hello world"
2s.split()

['hello', 'world']

查看字符串的长度：

1len(s)

11

列表 List

Python用[]来生成列表

1a = [1, 2.0, 'hello', 5 + 1.0]
2a

[1, 2.0, 'hello', 6.0]

列表加法：

1a + a

[1, 2.0, 'hello', 6.0, 1, 2.0, 'hello', 6.0]

列表索引：

1a[1]

2.0

列表长度：

1len(a)

4

向列表中添加元素：

1a.append("world")
2a

[1, 2.0, 'hello', 6.0, 'world']

集合 Set

Python用{}来生成集合，集合中不含有相同元素。

1s = {2, 3, 4, 2}
2s

{2, 3, 4}

集合的长度：

1len(s)

3

向集合中添加元素：

1s.add(1)
2s

{1, 2, 3, 4}

集合的交：

1a = {1, 2, 3, 4}
2b = {2, 3, 4, 5}
3a & b

{2, 3, 4}

并：

1a | b

{1, 2, 3, 4, 5}

差：

1a - b

{1}

对称差：

1a ^ b

{1, 5}

字典 Dictionary

Python用{key:value}来生成Dictionary。

1d = {'dogs':5, 'cats':4}
2d

{'cats': 4, 'dogs': 5}

字典的大小

1len(d)

2

查看字典某个键对应的值：

1d["dogs"]

5

修改键值：

1d["dogs"] = 2
2d

{'cats': 4, 'dogs': 2}

插入键值：

1d["pigs"] = 7
2d

{'cats': 4, 'dogs': 2, 'pigs': 7}

所有的键：

1d.keys()

['cats', 'dogs', 'pigs']

所有的值：

1d.values()

[4, 2, 7]

所有的键值对：

1d.items()

[('cats', 4), ('dogs', 2), ('pigs', 7)]

数组 Numpy Arrays

需要先导入需要的包，Numpy数组可以进行很多列表不能进行的运算。

1from numpy import array
2a = array([1, 2, 3, 4])
3a

array([1, 2, 3, 4])

加法：

1a + 2

array([3, 4, 5, 6])

1a + a

array([2, 4, 6, 8])

画图 Plot

Python提供了一个很像MATLAB的绘图接口。

1%matplotlib inline
2from matplotlib.pyplot import plot
3plot(a, a**2)

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x9fb6fd0>]

png

循环 Loop

1line = '1 2 3 4 5'
2fields = line.split()
3fields

['1', '2', '3', '4', '5']

1total = 0
2for field in fields:
3    total += int(field)
4total

15

Python中有一种叫做列表推导式(List comprehension)的用法：

1numbers = [int(field) for field in fields]
2numbers

[1, 2, 3, 4, 5]

1sum(numbers)

15

写在一行：

1sum([int(field) for field in line.split()])

15

文件操作 File IO

1cd ~

d:\Users\lijin

写文件：

1f = open('data.txt', 'w')
2f.write('1 2 3 4\n')
3f.write('2 3 4 5\n')
4f.close()

读文件：

1f = open('data.txt')
2data = []
3for line in f:
4    data.append([int(field) for field in line.split()])
5f.close()
6data

[[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]

1for row in data:
2    print row

[1, 2, 3, 4]
[2, 3, 4, 5]

删除文件：

1import os
2os.remove('data.txt')

函数 Function

Python用关键词def来定义函数。

1def poly(x, a, b, c):
2    y = a * x ** 2 + b * x + c
3    return y
4
5x = 1
6poly(x, 1, 2, 3)

6

用Numpy数组做参数x：

1x = array([1, 2, 3])
2poly(x, 1, 2, 3)

array([ 6, 11, 18])

可以在定义时指定参数的默认值：

1from numpy import arange
2
3def poly(x, a = 1, b = 2, c = 3):
4    y = a*x**2 + b*x + c
5    return y
6
7x = arange(10)
8x
9array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

1poly(x)

array([  3,   6,  11,  18,  27,  38,  51,  66,  83, 102])

1poly(x, b = 1)

array([ 3,  5,  9, 15, 23, 33, 45, 59, 75, 93])

模块 Module

Python中使用import关键词来导入模块。

1import os

当前进程号：

1os.getpid()

4400

系统分隔符：

1os.sep

'\\'

- 类 Class

用class来定义一个类。 Person(object)表示继承自object类； __init__函数用来初始化对象； self表示对象自身，类似于C Java里面this。

1class Person(object):
2    def __init__(self, first, last, age):
3        self.first = first
4        self.last = last
5        self.age = age
6    def full_name(self):
7        return self.first + ' ' + self.last

构建新对象：

1person = Person('Mertle', 'Sedgewick', 52)

调用对象的属性：

1person.first

'Mertle'

调用对象的方法：

1person.full_name()

'Mertle Sedgewick'

修改对象的属性：

1person.last = 'Smith'

添加新属性，d是之前定义的字典：

1person.critters = d
2person.critters

{'cats': 4, 'dogs': 2, 'pigs': 7}

网络数据 Data from Web

1url = 'http://ichart.finance.yahoo.com/table.csv?s=GE&d=10&e=5&f=2013&g=d&a=0&b=2&c=1962&ignore=.csv'

处理后就相当于一个可读文件：

1import urllib2
2ge_csv = urllib2.urlopen(url)
3data = []
4for line in ge_csv:
5    data.append(line.split(','))
6data[:4]

[['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Adj Close\n'],
 ['2013-11-05', '26.32', '26.52', '26.26', '26.42', '24897500', '24.872115\n'],
 ['2013-11-04',
  '26.59',
  '26.59',
  '26.309999',
  '26.43',
  '28166100',
  '24.88153\n'],
 ['2013-11-01',
  '26.049999',
  '26.639999',
  '26.030001',
  '26.540001',
  '55634500',
  '24.985086\n']]

使用pandas处理数据：

1ge_csv = urllib2.urlopen(url)
2import pandas
3ge = pandas.read_csv(ge_csv, index_col=0, parse_dates=True)
4ge.plot(y='Adj Close')

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xc2e3198>

png