Python自动化处理电化学数据并一键出图---入门小训练

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python自动化处理电化学数据并一键出图---入门小训练，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含5829字，纯文字阅读大概需要9分钟。

内容图文

Python 画电化学图 入门小训练

如果你一直都是生化环材专业，连C语言都没有学过的同学，可以看看这个东西来进行简单的python及matplotlib的入门训练。

本文仅作为记录自己的学习代码后结合自己科研的分享，转载请说明出处，欢迎评论和讨论。

打印

#这个print是必备的函数
print('hello world','这里要给要打印输出的东西加一个引号')
print("hello world",'可以是双引号或者单引号')
print('-'*10,'分割线','-'*10)
print('print(xxxx)可以做运算')
print(1)
print(1+1)
print(3*6)
print((3+6)*(9+2))
print('-'*10,'分割线','-'*10)
print('#号后面加的东西都不打印')
print('-'*10,'分割线','-'*10)
print('''
ctrl+enter 运行
ctrl+？ 注释
''')
print('-'*10,'分割线','-'*10)
a = '今天是'
b = 6
print('占位符号的用法，(这里插入a)%s>>>5月>>>(这里插入b)%d号'%(a,b))

判断语句 if else

#判断函数，可以循环套娃

a=3333
# a=1
# b=3333
b=1
if(a>b):
    print('a>b')
elif(a==b):
    print('a=b')
else:
    print('a<b')   

循环 for

#range函数，是3到7但是不包括7，最后一个数字不包括
for i in range(3,7):
    print(i)
    print('打印出%d'%i)

#函数的赋值运算，将c赋值
# c=range(0,6)
c=range(6)
for a in c:
    print(a)

bool 运算

a=True
b=True
c=False
if(a and b):
    print('全对')
else:
    print('不全对')
    
a='ab'
b='ad'
if(a in b):
    print('a in b')
else:
    print("a not in b")
    #布尔运算就算逻辑运算，判读对错常用

函数

#这里只是一个函数的名字，没有什么特别
def hanshumingzi(a=1,b=2):
    return a+b,a,b
#定义了函数之后，然后返回，这里是新建了一个可以说是execel表吧，装新参数
c,a,b=hanshumingzi(1)#这些参数就可以运算，括号里面放1个数字，这时候就会把1赋值给函数里面的第一个数

print(c,a,b)

数组索引

import numpy as np #导入函数功能包
data=np.linspace(0,100,10)
# data=np.linspace(0,100,50)
#调用函数功能包的子菜单的linspace等差数列函数，第一个数字3是开始，第二个数字是结束，第三个数字是个数
print(data) 
#打印data盒子里面的东西
print(data[-2]) 
#打印data盒子里面的倒数第二个数字，0是第一个数字，1是第二个数字
print(data[0])

类型转换

a='9' #引号里面的东西是str的意思
print(a)
#print(a+3)#
print(type(a)) # type函数就是看看里面的东西是什么种类
b=np.float(a) # np包的子菜单的float函数就是浮点数，就是带有小数点的数字
print(b,type(b),b+3) #print函数里面可以直接做数学运算，对于float和整数才可以，对于str不可以

# 列表，数组，字典

a=['9','10'] #a是一个有两个字符串str的，()小括号是函数的意思，[]中括号是列表的意思，{}大括号是字典功能 
# a="9,10" #这样的才能打出9,10
print(a)
b=np.array(a,dtype=int)
# np函数的子菜单的array函数，第一个是对象，第二个是类型（没有也可以），会将列表转化为数组（没有逗号），可以计算和计算顺序

print(a,b,b[1]) #打印a和b，还有b的第二个

dictionary = {'快乐':'0','开心':'1','幸福':'100','运气':'试试试看'} #{键:值,key:value}
print(type(dictionary))
print(dictionary['快乐'])
print(dictionary['开心'])
print(dictionary['运气'])

猜拳游戏

import random

player_str = input('输入你的选择，石头/1 剪刀/2 布/3\n')
player = int(player_str)
computer = random.randint(1, 3)  # 逗号后加空格，虽然不影响结果，
                                                     # 但会有波浪提示
if player - computer == -1 or player - computer == 2:
    print('你赢了')
elif computer - player == -1 or computer - player == 2:
    print('电脑赢了')
else:
    print('平局')
print('因为电脑输出了', computer)  # 没有字符串自动强类型转换，不能拼接
                                                      # 直接逗号分开，他会一个个给你输出滴

九九乘法表

for i in range(1, 10):
    for j in range(1, i+1):
        print('{}x{}={}\t'.format(j, i, i*j), end='')
    print()

绘图

import matplotlib as mpl #导入matplolib，命名为mpl
import matplotlib.pyplot as plt #导入matplotlib里面的pyplot，命名为plt
import numpy as np #导入numpy，命名为np
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter #从matplot.lib的ticker选项里面导入，多重定位，格式化字符格式
mpl.rcParams["font.family"] = 'Arial'  #默认字体类型 #mpl导入暂时设置的格式母版，为arial
mpl.rcParams["mathtext.fontset"] = 'cm' #数学文字字体 #mpl导入暂时设置的数学公式字体，为cm

dt = 0.01 #令dt等于0.01
t = np.arange(dt, 20.0, dt) #t为一个数列，从0.01到20.0，间距为0.01
# print(t)
y=np.log10(t) #设计y的函数，为np的log10函数，x变量为t

# 线性坐标轴
plt.figure(figsize=(4,3), constrained_layout='True') #画图，画布，画布大小为，打开自动排版
ax=plt.gca() #ax为画图，获取当前坐标轴
ax.plot(t,y) #在这个坐标轴里，绘图，t为x，y为y
ax.grid() #在这个坐标轴里面，显示网格线，不进行任何设置，把所有网格漏出来
# # save fig
# plt.savefig('../../figures/Chapter1/plot_logt.pdf')

# x轴为对数，半对数坐标系
plt.figure(figsize=(4,3), constrained_layout='True') #画图，画布，画布大小，自动排列开票
ax=plt.gca() #坐标轴为，绘图，获取当前坐标轴

ax.loglog(t,y) #坐标轴里，画图，x和y都取对数来画图
ax.grid() #坐标轴里，显示网格线，默认
# # save fig
# plt.savefig('../../figures/Chapter1/semilogx.pdf')

plt.show() 

图中图

dt = 0.01 #令dt等于0.01
t = np.arange(dt, 20.0, dt) #t是一个np的数列函数，dt到20.0，间距为0.01
y=np.exp(t) #y是np。exp的函数，变量为t
####我感觉了，np就是一个excel软件包，里面可以放东西，可以计算，因为有很多函数
# 1. 主图
plt.figure(figsize=(4,3), constrained_layout='True') #绘图，画布，画布大小，打开自动排版
ax=plt.gca() #ax等于绘图，获取当前坐标轴
ax.plot(t,y) #ax坐标轴里，出图，t为x，y为y
#2. 图中图
axin=ax.inset_axes([0.02,0.45,0.48,0.48]) # 括号内参数：x0,y0,w,h
#axin等于，ax坐标轴里，插图张，坐标轴，【插图左上角和原坐标（总长度为1）左上角的x距离，y距离，插图的宽度，插图的高度】

# axin.xaxis.set_ticks([]) #这里也可以用那个null什么的locator来用，但是这样个好记忆
# axin.yaxis.set_ticks([]) #axin坐标轴，y轴，设置刻度，为，【无】
axin.yaxis.set_ticks_position('right')#axin坐标，y轴，设置刻度位置，右边
axin.plot(t,y) #axin坐标轴里，出图，x为t，y为y
axin.set_xlim(15,20) #axin里，设置x的范围
axin.set_ylim(0,4E8) #axin里面，设置y的范围，可以科学计数法

# 3. 添加一个指示框
ax.indicate_inset_zoom(axin,fc='lightgreen',alpha=0.5,ec='red') #face color, edge color
#ax坐标轴，指示插入的放大图（动作），对象为axin，颜色为，透明度为，边框为。
#这个指示的时候的线是出现在两个图的相同的角度的

# save fig
# plt.savefig('inset1_indicate.png',dpi=300) #随便玩后缀和dpi

plt.show()

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内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Python自动化处理电化学数据并一键出图---入门小训练全部内容，希望文章能够帮你解决Python自动化处理电化学数据并一键出图---入门小训练所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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