Pythone最新版是款编程人员会使用到的计算机程序设计语言。Pythone不仅可以让您快速编写代码,而且代码运行速度非常快。并且Pythone还具有非常简捷而清晰的语法特点,适合完成各种高层任务,几乎可以在所有的操作系统中运行。
Pythone软件功能
1、系统编程:提供API,能方便进行系统维护和管理,Linux下标志性语言之一,是很多系统管理员理想的编程工具。
2、图形处理:有PIL、Tkinter等图形库支持,能方便进行图形处理。
3、数学处理:NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。
4、文本处理:python提供的re模块能支持正则表达式,许多程序员利用python进行XML程序的开发。
5、数据库编程:程序员可通过遵循Python DB-API规范的模块与Microsoft SQL Server,MySQL、SQLite等数据库通信。
6、网络编程:很多大规模软件开发计划例如Zope,Mnet 及BitTorrent. Google都在广泛地使用它。
7、Web编程:应用的开发语言,支持最新的XML技术。
8、多媒体应用:能进行二维和三维图像处理,PyGame模块可用于编写游戏软件。
9、pymo引擎:因其基于python2.0平台开发,并且适用于创建秋之回忆(memories off)风格的AVG游戏,故命名为PYMO。
10、黑客编程:python有一个hack的库,内置了你熟悉的或不熟悉的函数,但是缺少成就感。
Pythone软件特色
1、简单易学
Python极其容易上手,因为Python有极其简单的说明文档 。
2、免费开源
Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。
3、可移植性
由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上。
4、面向对象
Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。
5、可扩展嵌入性
需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,可以部分程序用C或C++编写。可以把Python嵌入C/C++程序,从而向程序用户提供脚本功能。
6、丰富的库
Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作,除了标准库以外,还有许多其他高质量的库。
7、规范的代码
Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。
Pythone安装步骤
1、在188下载网将Pythone下载下来,并解压到当前文件夹中,点击其中的python-3.9.2-amd64.exe应用程序,进入安装向导界面,点击【customize Installation】自定义安装,来到安装界面,可以点击【Install】,软件会默认安装,或者您可以自行够选安装程序,点击【Browse】在打开的窗口中,您可以自行选择软件安装位置,选择完成后点击【Install】。
2、Pythone正在安装中,用户们需要耐点等待一会。
3、Grid++Report报表工具安装结束,点击close关闭即可。
Pythone使用方法
Python环境变量配置
1、找到计算机,点击鼠标右键在弹出的选项中点击【属性】。

2、然后点击【高级系统配置】。

3、点击【环境变量】。

4、在系统变量中,找到Path,双击,在打开的编辑系统变量中,在末尾添加一个英文的分号,将python软件安装路径复制就可以了。

5、点确定,打开命令行,输入python,出现以下提示即为配置成功

Pythone命令行参数
-d 在解析时显示调试信息
-O 生成优化代码 ( .pyo 文件 )
-S 启动时不引入查找Python路径的位置
-V 输出Python版本号
-X 从 1.6版本之后基于内建的异常(仅仅用于字符串)已过时。
-c cmd 执行 Python 脚本,并将运行结果作为 cmd 字符串。
file 在给定的python文件执行python脚本。
Pythone常见问题
问:python怎么换行输入?
答:1.在python中,Python 用反斜线 (“”) 作为续行符(换行符),以python3.5为例,首先运行终端或者cmd命令行(windows下),执行python3.5的命令。

2、然后输入如下图所示的内容。

问:如何使用Python绘制出图片的直方图?
答:1.打开Python的shell界面,具体是idle.exe或是idles.exe文件。

2.载入图像处理要用的图片库,skimage,和画图要用的库matplotlib.pyplot。
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt

3.读取我们图片,并将图片生成的矩阵转化成一维的向量。
img=data.camera()
arr=img.flatten()

4.采用下面指令,生成并画出直方图。
plt.figure("hist")
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red') plt.show()

5.可以看到生成的直方图

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