怎么用python写程序

1、安装编译器，将工具双击打开，按照默认方式安装即可，安装完成后再开始程序中找到IDLE快捷方式，打开，可以新建一个窗口，保存为py的文件格式。

2、如果要执行该文件，应该点击菜单Run下的RunModuleF5按钮即可。

3、如果要调试，应该仔细的查看命令行回馈回来的信息，注意出错的位置，通过Alt加G命令迅速转到出错位置，仔细检出并改正。

python打印出所有的四叶玫瑰数， if m == number: #判断条件

resultappend(number) #将“四叶玫瑰数”添加至列表

print(result) #输出列表判断该数是否为四叶玫瑰数并赋值给m，将所有符合要求的数添加到列表中后输出

数据可视化是python最常见的应用领域之一，数据可视化是借助图形化的手段将一组数据以图形的形式表达出来，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的数据处理过程。

在学术界有一句话广为流传，A picture worths thousand words，就是一图值千言。在课堂上，我经常举的例子就是大家在刷朋友圈的时候如果看到有人转发一篇题目很吸引人的文章时，我们都会点击进去，可能前几段话会很认真地看，文章很长的时候后面就会一目十行，失去阅读的兴趣。

所以将数据、表格和文字等内容用图表的形式表达出来，既能提高读者阅读的兴趣，还能直观表达想要表达的内容。

python可视化库有很多，下面列举几个最常用的介绍一下。

matplotlib

它是python众多数据可视化库的鼻祖，也是最基础的底层数据可视化第三方库，语言风格简单、易懂，特别适合初学者入门学习。

seaborn

Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。

pyecharts

pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，生成的图表精巧，交互性良好，可轻松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架，得到众多开发者的认可。

bokeh

bokeh是一个面向web浏览器的交互式可视化库，它提供了多功能图形的优雅、简洁的构造，并在大型数据集或流式数据集上提供高性能的交互性。

python这些可视化库可以便捷、高效地生成丰富多彩的图表，下面列举一些常见的图表。

柱形图

条形图

坡度图

南丁格尔玫瑰图

雷达图

词云图

散点图

等高线图

瀑布图

相关系数图

散点曲线图

直方图

箱形图

核密度估计图

折线图

面积图

日历图

饼图

圆环图

马赛克图

华夫饼图

还有地理空间型等其它图表，就不一一列举了，下节开始我们先学习matplotlib这个最常用的可视化库。

制作流程图建议使用迅捷流程图制作软件。

想要画流程图，不借助软件简直画的你心情烦躁。建议大家下载流程图制作软件。打开软件的界面是这样的↓↓，点击创建新图表或者打开现有图表。

点击创建新图表后，会d出这样一个界面，选择流程图中的样式，如果领导给了具体样式就查找某个样式进行制作，没有的话可以选择任意的样式。

我选择的是一个比较简单、基本的流程图样式，内容也是我随意添加的，大家在制作流程图时点击编辑框添加内容即可。

在软件的右侧是设置文本和流程图符号的属性，点击颜色、大小、透明度、线型进行相应的设置即可。这个我就不做过多演示。

在软件的左侧是一些符号（图形），如果你是手动创建图表样式，这里的图形就可以任你发挥了，在这里的几个列表中全是图形。

点击顶部的“”在这里可以插入链接、，以及设置文本、图形的排列方式。企业会常用到插入链接和。点击插入，选择路径添加即可，或者打开拖动到这里，点击应用即可。

在软件的左下方，有一个更多图库的选项，在这其中有很多的形状，这里就不对每一个进行演示了。里面的形状是可以免费使用的，整个软件都是免费使用 *** 作的，所以在使用时大家放心。

此外在软件顶部的菜单栏上还有许多功能，绘制简单点的流程图可能很少使用，但如果绘制专业的流程图，建议大家将这些功能都摸透。了解了软件的每一个功能，才能用好这个软件，自己使用也能更加得心应手。

Hello World的条件输出

描述

获得用户输入的一个整数，参考该整数值，打印输出"Hello World"，要求：

如果输入值是0，直接输出"Hello World"

如果输入值大于0，以两个字符一行方式输出"Hello World"（空格也是字符）

如果输入值小于0，以垂直方式输出"Hello World"

a =eval(input())

if a == 0:

    print("Hello World")

elif a > 0:

    print("He\nll\no \nWo\nrl\nd")

else:

    print("H\ne\nl\nl\no\n \nW\no\nr\nl\nd")

Python可以使用turtle库来画爱心。 Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形。

实现代码如下：

from turtle import

pensize(1)

pencolor('red')

fillcolor('pink')

speed(5)

up()

goto(-30, 100)

down()

begin_fill()

left(90)

circle(120,180)

circle(360,70)

left(38)

circle(360,70)

circle(120,180)

end_fill()

up()

goto(-100,-100)

#导入包

import numpy as np

import pandas as pd

from matplotlib import pyplot as plt

from matplotlibticker import FuncFormatter

import matplotlib as mpl

mplrcParams['fontsans-serif'] = ['SimHei']  #设置简黑字体

mplrcParams['axesunicode_minus'] = False  #设置负号正常显示

#----获取数据DataFrames，indexcolumns。index表示不同值范围，columns表示十六个风向

data = pdDataFrame(wind_d_max_num_per,

                    index=['<15', '15~25', '25~35', '35~45',"≥45"],

                    columns='N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW'split())

N = 16 # 风速分布为16个方向

theta = nplinspace(0, 2nppi, N, endpoint=False) # 获取16个方向的角度值

width = nppi / 4 04  # 绘制扇型的宽度，可以自行调整05时是360，充满，有间隔的话小于05即可

labels = list(datacolumns) # 自定义坐标标签为 N ， NSN， ……# 开始绘图

pltfigure(figsize=(6,6),dpi=600)

ax = pltsubplot(111, projection='polar')

#----自定义颜色

mycolor =['cornflowerblue','orange','mediumseagreen','lightcoral','cyan']

#----循环画风玫瑰图

i=0

for idx in dataindex:

    print(idx)

    # 每一行绘制一个扇形

    radii = dataloc[idx] # 每一行数据

    if i == 0:

        axbar(theta, radii, width=width, bottom=00, label=idx, tick_label=labels,

          color=mycolor[i])

    else:

        axbar(theta, radii, width=width, bottom=npsum(dataloc[dataindex[0:i]]), label=idx, tick_label=labels,

          color=mycolor[i])

    i=i+1

#此种画法，注意bottom设置，第一个bottom为0，后续bottom需要在前一个基础上增加。

axset_xticks(theta)

axset_xticklabels(labels,fontdict={'weight':'bold','size':15,'color':'k'})

axset_theta_zero_location('N') #设置零度方向北

axset_theta_direction(-1)    # 逆时针方向绘图

#----设置y坐标轴以百分数显示

pltgca()yaxisset_major_formatter(FuncFormatter(lambda s, position: '{:0f}%'format(100s)))

pltlegend(loc=4, bbox_to_anchor=(005, -025),fontsize=12) # 将label显示出来， 并调整位置

#----保存

pltsavefig("/windrose1svg")

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