python使用回調(diào)函數(shù)顯示下載進(jìn)度

Python中的回調(diào)函數(shù)可以用來顯示下載進(jìn)度，回調(diào)函數(shù)可以在下載過程中定期調(diào)用，以報(bào)告下載進(jìn)度。回調(diào)函數(shù)可以接受一個(gè)參數(shù)，該參數(shù)可以用來報(bào)告下載進(jìn)度，例如，可以報(bào)告已下載的字節(jié)數(shù)或已下載的文件數(shù)。回調(diào)函數(shù)可以在下載完成后調(diào)用，以報(bào)告下載是否成功。

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python中pos函數(shù)用法

Pos()功能在一個(gè)字符串中查找所包含的另一個(gè)字符串的起始位置。語(yǔ)法Pos ( string1， string2 {， start } )

參數(shù)string1：string類型，指定要從中查找子串string2的字符串string2：string類型，指定要在string1中查找的字符串start：long類型，可選項(xiàng)，指定從string1的第幾個(gè)字符開始查找。缺省值為1返回值Long。函數(shù)執(zhí)行成功時(shí)返回在start位置后string2在string1中第一次出現(xiàn)的起始位置。如果在string1中按指定要求未找到string2、或start的值超過了string1的長(zhǎng)度，那么Pos()函數(shù)返回0。如果任何參數(shù)的值為NULL，Pos()函數(shù)返回NULL。用法Pos()函數(shù)在字符串查找時(shí)區(qū)分大小寫，因此，"aa"不匹配"AA"。

拓展資料：

公式的運(yùn)用

一、數(shù)字處理

1、取絕對(duì)值函數(shù)

公式：=ABS(數(shù)字)

2、取整函數(shù)

公式：=INT(數(shù)字)

3、四舍五入函數(shù)

公式：=ROUND(數(shù)字，小數(shù)位數(shù))

二、判斷公式

1、如果計(jì)算的結(jié)果值錯(cuò)誤那么顯示為空

公式：=IFERROR(數(shù)字/數(shù)字，)

說明：如果計(jì)算的結(jié)果錯(cuò)誤則顯示為空，否則正常顯示。

2、IF語(yǔ)句的多條件判定及返回值

公式：IF(AND(單元格（邏輯運(yùn)算符）數(shù)值，指定單元格=返回值1)，返回值2，)

說明：所有條件同時(shí)成立時(shí)用AND，任一個(gè)成立用OR函數(shù)。

三、常用的統(tǒng)計(jì)公式

1、統(tǒng)計(jì)在兩個(gè)表格中相同的內(nèi)容

公式:B2=COUNTIF(數(shù)據(jù)源:位置，指定的，目標(biāo)位置)

說明：如果返回值大于0說明在另一個(gè)表中存在，0則不存在。

如果，在此示例中所用到的公式為：B2=COUNTIF(Sheet15!A:A，A2)

2、統(tǒng)計(jì)不重復(fù)的總數(shù)據(jù)

公式：C2=SUMPRODUCT(1/COUNTIF(A2:A8，A2:A8))

說明:用COUNTIF函數(shù)統(tǒng)計(jì)出源數(shù)據(jù)中每人的出現(xiàn)次數(shù)，并用1除的方式把變成分?jǐn)?shù)，最后再相加。

四、數(shù)據(jù)求和公式

1、隔列求和的應(yīng)用

公式：H3=SUMIF($A$2:$G$2，H$2，A3:G3)或=SUMPRODUCT((MOD(COLUMN(B3:G3)，2)=0)*B3:G3)

說明：如果在標(biāo)題行中沒有規(guī)則就可以用第2個(gè)公式

2、單條件應(yīng)用之求和

公式：F2=SUMIF(A:A，C:C)

說明：這是SUMIF函數(shù)的最基礎(chǔ)的用法

五、查找與引用公式

1、單條件查找

說明：VLOOKUP是excel中最常用的查找方式

六、字符串處理公式

1、多單元格字符串的合并

說明：Phonetic函數(shù)只能合并字符型數(shù)據(jù)，不能合并數(shù)值。

2、截取結(jié)果3位之外的部分

說明：LEN計(jì)算總長(zhǎng)度，LEFT從左邊截總長(zhǎng)度-3個(gè)。

python中plt.post是什么函數(shù)

2018-05-04 11:11:36

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qiurisiyu2016

碼齡7年

關(guān)注

matplotlib

1、plt.plot(x,y)

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)?

x軸數(shù)據(jù)，y軸數(shù)據(jù)，format_string控制曲線的格式字串?

format_string 由顏色字符，風(fēng)格字符，和標(biāo)記字符

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)?

plt.show()

結(jié)果

**kwards：?

color 顏色?

linestyle 線條樣式?

marker 標(biāo)記風(fēng)格?

markerfacecolor 標(biāo)記顏色?

markersize 標(biāo)記大小 等等?

plt.plot([5,4,3,2,1])? ?

plt.show()

結(jié)果

plt.plot([20,2,40,6,80])? ?#缺省x為[0,1,2,3,4,...]

plt.show()

結(jié)果

plt.plot()參數(shù)設(shè)置

Property Value Type

alpha 控制透明度，0為完全透明，1為不透明

animated [True False]

antialiased or aa [True False]

clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance

clip_on [True False]

clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch

color or c 顏色設(shè)置

contains the hit testing function

dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

dashes sequence of on/off ink in points

data 數(shù)據(jù)(np.array xdata, np.array ydata)

figure 畫板對(duì)象a matplotlib.figure.Figure instance

label 圖示

linestyle or ls 線型風(fēng)格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]

linewidth or lw 寬度f(wàn)loat value in points

lod [True False]

marker 數(shù)據(jù)點(diǎn)的設(shè)置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]

markeredgecolor or mec any matplotlib color

markeredgewidth or mew float value in points

markerfacecolor or mfc any matplotlib color

markersize or ms float

markevery [ None integer (startind, stride) ]

picker used in interactive line selection

pickradius the line pick selection radius

solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

transform a matplotlib.transforms.Transform instance

visible [True False]

xdata np.array

ydata np.array

zorder any number

確定x，y值，將其打印出來

x=np.linspace(-1,1,5)

y=2*x+1

plt.plot(x,y)

plt.show()

2、plt.figure()用來畫圖，自定義畫布大小

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1) ? ? ? ? ? #在變量fig1后進(jìn)行plt.plot操作，圖形將顯示在fig1中

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2) ? ? ? ? ? #在變量fig2后進(jìn)行plt.plot操作，圖形將顯示在fig2中

plt.show()

plt.close()

結(jié)果

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1)

plt.plot(x,y2)

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.show()

plt.close()

結(jié)果：

3、plt.subplot(222)

將figure設(shè)置的畫布大小分成幾個(gè)部分，參數(shù)‘221’表示2(row)x2(colu),即將畫布分成2x2，兩行兩列的4塊區(qū)域，1表示選擇圖形輸出的區(qū)域在第一塊，圖形輸出區(qū)域參數(shù)必須在“行x列”范圍? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?，此處必須在1和2之間選擇——如果參數(shù)設(shè)置為subplot(111)，則表示畫布整個(gè)輸出，不分割成小塊區(qū)域，圖形直接輸出在整塊畫布上

plt.subplot(222)?

plt.plot(y,xx)? ? #在2x2畫布中第二塊區(qū)域輸出圖形

plt.show()

plt.subplot(223)? #在2x2畫布中第三塊區(qū)域輸出圖形

plt.plot(y,xx)

plt.subplot(224)? # 在在2x2畫布中第四塊區(qū)域輸出圖形

plt.plot(y,xx)

4、plt.xlim設(shè)置x軸或者y軸刻度范圍

如

plt.xlim(0,1000)? #? 設(shè)置x軸刻度范圍，從0~1000 ? ? ? ? #lim為極限，范圍

plt.ylim(0,20)? ?# 設(shè)置y軸刻度的范圍，從0~20

5、plt.xticks()：設(shè)置x軸刻度的表現(xiàn)方式

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2)

plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True))? # 設(shè)置x軸刻度

plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))

結(jié)果

6、ax2.set_title('xxx')設(shè)置標(biāo)題，畫圖

#產(chǎn)生[1,2,3,...,9]的序列

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(221)

#設(shè)置標(biāo)題

ax1.set_title('Scatter Plot1')

plt.xlabel('M')

plt.ylabel('N')

ax2 = fig.add_subplot(222)

ax2.set_title('Scatter Plot2clf')

#設(shè)置X軸標(biāo)簽

plt.xlabel('X') ? ? ? ? ? #設(shè)置X/Y軸標(biāo)簽是在對(duì)應(yīng)的figure后進(jìn)行操作才對(duì)應(yīng)到該figure

#設(shè)置Y軸標(biāo)簽

plt.ylabel('Y')

#畫散點(diǎn)圖

ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') ? ? ? ? ?#可以看出畫散點(diǎn)圖是在對(duì)figure進(jìn)行操作

ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')

#設(shè)置圖標(biāo)

plt.legend('show picture x1 ')

#顯示所畫的圖

plt.show()

結(jié)果

7、plt.hist（）繪制直方圖（可以將高斯函數(shù)這些畫出來）

繪圖都可以調(diào)用matplotlib.pyplot庫(kù)來進(jìn)行，其中的hist函數(shù)可以直接繪制直方圖

調(diào)用方式：

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1，histtype='bar')

hist的參數(shù)非常多，但常用的就這六個(gè)，只有第一個(gè)是必須的，后面四個(gè)可選

arr: 需要計(jì)算直方圖的一維數(shù)組

bins: 直方圖的柱數(shù)，可選項(xiàng)，默認(rèn)為10

normed: 是否將得到的直方圖向量歸一化。默認(rèn)為0

facecolor: 直方圖顏色

edgecolor: 直方圖邊框顏色

alpha: 透明度

histtype: 直方圖類型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’

返回值 ：

n: 直方圖向量，是否歸一化由參數(shù)normed設(shè)定

bins: 返回各個(gè)bin的區(qū)間范圍

patches: 返回每個(gè)bin里面包含的數(shù)據(jù)，是一個(gè)list

from skimage import data

import matplotlib.pyplot as plt

img=data.camera()

plt.figure("hist")

arr=img.flatten()

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')??

plt.show()

例：

mu, sigma = 0, .1

s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)

a,b,c = plt.hist(s, bins=3)

print("a: ",a)

print("b: ",b)

print("c: ",c)

plt.show()

結(jié)果：

a:? [ 85. 720. 195.]? ? ? ? ?#每個(gè)柱子的值

b:? [-0.36109509 -0.1357318? ?0.08963149? 0.31499478]? ?#每個(gè)柱的區(qū)間范圍

c:? a list of 3 Patch objects? ? ? ?#總共多少柱子

8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')?

使用注意：確定了figure就一定要確定象限，然后用scatter，或者不確定象限，直接使用plt.scatter

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

a=plt.subplot()? ? ? ? ? ? #默認(rèn)為一個(gè)象限

# a=fig.add_subplot(222)

a.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結(jié)果

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結(jié)果

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.figure()

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結(jié)果

文章知識(shí)點(diǎn)與官方知識(shí)檔案匹配

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對(duì)Python中plt的畫圖函數(shù)詳解

今天小編就為大家分享一篇對(duì)Python中plt的畫圖函數(shù)詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

plt.plot()函數(shù)詳解

plt.plot()函數(shù)詳細(xì)介紹 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 參數(shù) 說明 x X軸數(shù)據(jù)，列表或數(shù)組，可選 y Y軸數(shù)據(jù)，列表或數(shù)組 format_string 控制曲線的格式字符串，可選 **kwargs 第二組或更多(x,y,format_string)，可畫多條曲線 format_string 由顏色字符、風(fēng)格字符、標(biāo)記字符組成 顏色字符 'b' 藍(lán)色 'm' 洋紅色 magenta 'g' 綠色 'y.

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plt.subplot()函數(shù)用于直接制定劃分方式和位置進(jìn)行繪圖。 函數(shù)原型 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs),一般我們只用到前三個(gè)參數(shù),將整個(gè)繪圖區(qū)域分成 nrows 行和 ncols 列,而 index 用于對(duì)子圖進(jìn)行編號(hào)。

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Python深度學(xué)習(xí)入門之plt畫圖工具基礎(chǔ)使用（注釋詳細(xì)，超級(jí)簡(jiǎn)單）

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python畫圖plt函數(shù)學(xué)習(xí)_dlut_yan的博客_python plt

figure()函數(shù)可以幫助我們同時(shí)處理生成多個(gè)圖,而subplot()函數(shù)則用來實(shí)現(xiàn),在一個(gè)大圖中,出現(xiàn)多個(gè)小的子圖。 處理哪個(gè)figure,則選擇哪個(gè)figure,再進(jìn)行畫圖。 參考博客 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(-1,1,0.1...

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Python中plt繪圖包的基本使用方法

其中，前兩個(gè)輸入?yún)?shù)表示x軸和y軸的坐標(biāo)，plot函數(shù)將提供的坐標(biāo)點(diǎn)連接，即成為要繪制的各式線型。常用的參數(shù)中，figsize需要一個(gè)元組值，表示空白畫布的橫縱坐標(biāo)比；plt.xticks()和plt.yticks()函數(shù)用于設(shè)置坐標(biāo)軸的步長(zhǎng)和刻度。plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函數(shù)分別用于設(shè)置x坐標(biāo)軸、y坐標(biāo)軸和圖標(biāo)的標(biāo)題信息。的數(shù)據(jù)處理時(shí)，發(fā)現(xiàn)了自己對(duì)plt的了解和使用的缺失，因此進(jìn)行一定的基礎(chǔ)用法的學(xué)習(xí)，方便之后自己的使用，而不需要頻繁的查閱資料。...

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栗子： 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(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 設(shè)置x或y軸對(duì)應(yīng)顯

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matplotlib-plt.plot用法

文章目錄 英語(yǔ)好的直接參考這個(gè)網(wǎng)站 matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) 將x,y繪制為線條或標(biāo)記 參數(shù)： x, y：數(shù)據(jù)點(diǎn)的水平/垂直坐標(biāo)。x值是可選的，默認(rèn)為range（len（y））。通常，這些參數(shù)是 一維數(shù)組。它們也可以是標(biāo)量，也可以是二維的（在這種情況下，列代表單獨(dú)的數(shù)據(jù)集）。 這些參數(shù)不能作為關(guān)鍵字傳遞。 fmt：格式字符串，格式字符串只是用于快速設(shè)置基本行屬性的縮

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python Plt學(xué)習(xí)

plt的簡(jiǎn)單學(xué)習(xí)

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plt.show()和plt.imshow()的區(qū)別

問題：plt.imshow()無(wú)法顯示圖像 解決方法:添加：plt.show()，即 plt.imshow(image) #image表示待處理的圖像 plt.show() 原理：plt.imshow()函數(shù)負(fù)責(zé)對(duì)圖像進(jìn)行處理，并顯示其格式，而plt.show()則是將plt.imshow()處理后的函數(shù)顯示出來。 ...

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python題庫(kù)刷題網(wǎng)站_python在線刷題網(wǎng)站

{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里技術(shù)人對(duì)外發(fā)布原創(chuàng)技術(shù)內(nèi)容的最大平臺(tái)；社區(qū)覆蓋了云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、IoT、云原生、數(shù)據(jù)庫(kù)、微服務(wù)、安全、開發(fā)與運(yùn)維9大技術(shù)領(lǐng)域。","link1":...

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python xticks_Python Matplotlib.pyplot.yticks()用法及代碼示例

Matplotlib是Python中的一個(gè)庫(kù)，它是數(shù)字的-NumPy庫(kù)的數(shù)學(xué)擴(kuò)展。 Pyplot是Matplotlib模塊的基于狀態(tài)的接口，該模塊提供了MATLAB-like接口。Matplotlib.pyplot.yticks()函數(shù)matplotlib庫(kù)的pyplot模塊中的annotate()函數(shù)用于獲取和設(shè)置y軸的當(dāng)前刻度位置和標(biāo)簽。用法： matplotlib.pyplot.yticks...

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python的plt函數(shù)_plt.plot畫圖函數(shù)

[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]plt.rcParams[‘a(chǎn)xes.unicode_minus’] = False#設(shè)置橫縱坐標(biāo)的名稱以及對(duì)應(yīng)字體格式font1 = {‘weight’ : ‘normal’,‘size’ : 15,...

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plt函數(shù)

寫評(píng)論

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如何用python表示一次函數(shù)

1、點(diǎn)擊鍵盤win+r，打開運(yùn)行窗口；在窗口中輸入cmd"，點(diǎn)擊確定，打開windows命令行窗口。

2、在cmd命令行窗口中輸入"python"，進(jìn)入python交互窗口。

3、引入matplotlib模塊的pyplot()函數(shù)，并重命名為py;引入numpy模塊，并重命名為np。

4、使用函數(shù)np.arrange(start，end，step)創(chuàng)建變量x的取值范圍，是一個(gè)一維數(shù)組，使用y=3*x+1，創(chuàng)建y是與自變量x相對(duì)應(yīng)的一維數(shù)組。

5、使用函數(shù)plt.plot(x，y)繪制一元一次函數(shù)y=3x+1的函數(shù)圖像。

6、使用函數(shù)plt.title()給圖像添加標(biāo)題，使用函數(shù)plt.xlabel()給橫軸添加標(biāo)簽，使用函數(shù)plt.ylabel()給縱軸添加標(biāo)簽，使用函數(shù)plt.tick_params()設(shè)置刻度標(biāo)記的大小。

7、使用函數(shù)plt.show()顯示整個(gè)一元一次函數(shù)的圖像。

本文標(biāo)題：python實(shí)時(shí)顯示函數(shù)的簡(jiǎn)單介紹
網(wǎng)站地址：http://chinadenli.net/article20/dojgpco.html

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