python三元表达式(python三种数字类型)

其实python三元表达式的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解python三种数字类型，因此呢，今天小编就来为大家分享python三元表达式的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

如何利用python中的PIL库做图像处理

PIL是python一个广泛使用的图像处理库，提供了大量函数和类型用于图像处理，这里以黑白、流年、旧电影、反色4种图像特效为例，简单介绍一下PIL库是如何进行图像处理，感兴趣的朋友可以自己尝试一下：

黑白效果

这是最简单的一种图片特效，基本思想先open打开一个图片，转化为（R，G，B）三元组，然后将（R，G，B）三个通道数值都置为r*0.299+g*0.587+b*0.114即可，测试代码如下，非常简单：

程序运行截图如下，左边为原始图片，右边为处理后的黑白图，效果还不错：

流年效果

这也是一种比较常见的图片特效方式，基本思想也非常简单，先open读取图片内容，转化为RGB三通道，然后再给R通道的值开平方，乘以一个参数（常数）即可，测试代码如下，也非常简单：

程序运行截图如下，左边为原始图，右边为特效后的流年图，差别不是很大：

旧电影效果

这种特效方式也比较常见，基本思想也是先获取RGB三通道，然后给3个通道分别乘以3个参数后求和，超过255的值置为255，测试代码如下：

程序运行截图如下，左边为原始图片，右边为特效后的旧电影图，效果还不错：

反色效果

这种特效方式是最简单的，基本思想先获取图片RGB通道值，然后用255减去每个通道原始值即可，测试代码如下，非常简单：

程序运行截图如下，左边为原始图，右边为反色后的图片，效果有些溜：

目前就分享这4种PIL图片特效方式吧，最主要的还是对像素点RGB值的处理，只要你有一定的图像处理基础，会简单的python编程，熟悉一下上面的示例，多调试几遍程序，很快就能掌握的，当然，PIL图像处理的功能不仅仅局限于这些，像滤波等，也非常容易实现，网上也有相关资料和教程，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

python哪里需要改进的

Python改进的建议。

建议1、理解Pythonic概念----详见Python中的《Python之禅》

建议2、编写Pythonic代码

（1）避免不规范代码，比如只用大小写区分变量、使用容易混淆的变量名、害怕过长变量名等。有时候长的变量名会使代码更加具有可读性。

（2）深入学习Python相关知识，比如语言特性、库特性等，比如Python演变过程等。深入学习一两个业内公认的Pythonic的代码库，比如Flask等。

建议3：理解Python与C的不同之处，比如缩进与{}，单引号双引号，三元操作符？，Switch-Case语句等。

建议4：在代码中适当添加注释

建议5：适当添加空行使代码布局更加合理

建议6：编写函数的4个原则

（1）函数设计要尽量短小，嵌套层次不宜过深

（2）函数声明应该做到合理、简单、易用

（3）函数参数设计应该考虑向下兼容

（4）一个函数只做一件事，尽量保证函数粒度的一致性

建议7：将常量集中在一个文件，且常量名尽量使用全大写字母

如何用python解方程有何技巧

python中专门有一个用于解简单方程的包—sympy，除了解简单的线性方程组、微分方程以外，还可以求导、积分、下面我简单介绍一下这个包的安装和使用，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

1.安装sympy，这个直接在cmd窗口输入“pipinstallsympy”就行，很快就能安装成功，如下：

2.安装成功后，就可以进行简单的测试了，这里先以解简单的线性方程组为例（包括一元、二元、三元一次方程），主要代码如下：

程序运行截图如下，已经成功解出以上方程：

3.解微分方程，主要代码如下：

程序运行截图如下：

4.求导、积分测试代码如下：

程序运行截图如下：

至此，我们就完成了利用python的sympy来解简单的方程，总的来说，挺简单的，只要你有一定的python基础，熟悉一下代码，很快就能掌握的，我这里的都是简单的示例，起到一个抛砖引玉的效果，其实，后面还有很多功能和示例，感兴趣的话，可以看一下官方的参考文档https://docs.sympy.org/latest/index.html，当然，你也可以利用matlab来解方程，效果一样，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单

最近刚写了一篇PlotlyExpress文章，希望对你有所帮助。

PlotlyExpress

PlotlyExpress是一个新的高级Python数据可视化库，它是Plotly.py的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。只需一次导入，大多数绘图只要一个函数调用，接受一个整洁的Pandasdataframe，就可以创建丰富的交互式绘图。

PlotlyExpress安装

惯例，使用pip进行安装。

pipinstallplotly_expressPlotlyExpress支持构建图表类型scatter:在散点图中，每行data_frame由2D空间中的符号标记表示。scatter_3d:在3D散点图中，每行data_frame由3D空间中的符号标记表示。scatter_polar:在极坐标散点图中，每行data_frame由极坐标中的符号标记表示。scatter_ternary:在三元散点图中，每行data_frame由三元坐标中的符号标记表示。scatter_mapbox:在Mapbox散点图中，每一行data_frame都由Mapbox地图上的符号标记表示。scatter_geo:在地理散点图中，每一行data_frame都由地图上的符号标记表示。scatter_matrix:在散点图矩阵（或SPLOM）中，每行data_frame由多个符号标记表示，在2D散点图的网格的每个单元格中有一个，其将每对dimensions彼此相对绘制。density_contour:在密度等值线图中，行data_frame被组合在一起成为轮廓标记，以可视化该值的聚合函数histfunc（例如，计数或总和）的2D分布z。density_heatmap:在密度热图中，行data_frame被组合在一起成为彩色矩形瓦片，以可视化该值的聚合函数histfunc（例如，计数或总和）的2D分布z。line:在2D线图中，每行data_frame表示为2D空间中折线标记的顶点。line_polar:在极线图中，每行data_frame表示为极坐标中折线标记的顶点。line_ternary:在三元线图中，每行data_frame表示为三元坐标中折线标记的顶点。line_mapbox:在Mapbox线图中，每一行都data_frame表示为Mapbox地图上折线标记的顶点。line_geo:在地理线图中，每一行都data_frame表示为地图上折线标记的顶点。parallel_coordinates:在平行坐标图中，每行data_frame由折线标记表示，该折线标记穿过一组平行轴，每个平行轴对应一个平行轴dimensions。parallel_categories:在并行类别（或平行集）图中，每行data_frame与其他共享相同值的行组合，dimensions然后通过一组平行轴绘制为折线标记，每个平行轴对应一个dimensions。area:在堆积区域图中，每行data_frame表示为2D空间中折线标记的顶点。连续折线之间的区域被填充。bar:在条形图中，每行data_frame表示为矩形标记。bar_polar:在极坐标图中，每一行都data_frame表示为极坐标中的楔形标记。violin:在小提琴图中，将data_frame行分组成一个曲线标记，以便可视化它们的分布。box:在箱形图中，行data_frame被组合在一起成为盒须标记，以显示它们的分布。strip:在条形图中，每一行都data_frame表示为类别中的抖动标记。histogram:在直方图中，行data_frame被组合在一起成为矩形标记，以可视化该值的聚合函数histfunc（例如，计数或总和）的1D分布y（或者x如果orientation是'h'）。choropleth:在等值区域图中，每行data_frame由地图上的彩色区域标记表示。

gapminder数据集说明

我们使用gapminder数据集进行体验PlotlyExpress。

gapminder数据集显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP之间的趋势：包含1952~2007年世界各国家人口、GDP发展与/地区的人均预期寿命和人均GDP之间的趋势。

Country：国家，ChinaContinent：洲，AsiaYear：年份，1952LifeExp：预期寿命，44POP：人口，556263527GdpPercap：分均GDP，400.448611iso_alpha：国家编码，CHNiso_num：国家代码,156上手体验一下，轻松地进行数据可视化。散点图scatter

常用参数说明：

data_frame：一个'整洁'pandas.DataFramex：（字符串：列的名称data_frame）此列中的值用于沿笛卡尔坐标沿x轴定位标记。对于水平histogram()s，这些值用作输入histfunc。y：（字符串：列的名称data_frame）此列中的值用于沿笛卡尔坐标中的y轴定位标记。对于垂直histogram()s，这些值用作输入histfunc。color：（字符串：列的名称data_frame）此列中的值用于为标记指定颜色。size：（字符串：列名称data_frame）此列中的值用于指定标记大小。color_continuous_scale：（有效CSS颜色字符串列表）此列表用于在表示的列color包含数字数据时构建连续颜色标度。plotly_express.colors子模块中有各种有用的色标，特别plotly_express.colors.sequential是plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical。title：（字符串）图标题。template：（字符串或Plotly.py模板对象）图模板名称或定义。width：（整数，默认None）图形宽度（以像素为单位）。height：（整数，默认600）图形高度（以像素为单位）。

使用散点图描述中国人口与GDP增长趋势图

地理散点图scatter_geo

常用参数说明

data_frame：“整洁”pandas.DataFramelat：(字符串：data_frame)此列的值用于根据地图上的纬度定位标记。lon：(字符串：data_frame)此列的值用于根据地图上的经度定位标记。locations：(字符串：data_frame)该列中的值将根据locationmode并映射到经度/纬度。locationmode：(字符串，“ISO-3”、“美国-州”、“国家名称”之一)确定用于匹配locations地图上的区域。color：(字符串：data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。size：(字符串：data_frame)此列的值用于分配标记大小。color_continuous_scale：(有效的css-颜色字符串列表)此列表用于在color包含数字数据。中提供了各种有用的色标。plotly_express.colors子模块，特别是plotly_express.colors.sequential,plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical.title：(字符串)图形标题。width：(整数，默认)None)以像素为单位的图形宽度。height：(整数，默认)600)以像素为单位的图形高度。

使用地理散点图描述全球人口与GDP

折线图（line）

常用参数说明

data_frame：“整洁”pandas.DataFramex：(字符串：data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿x轴定位标记。卧式histogram()，这些值用作histfunc.y：(字符串：data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿y轴定位标记。垂直histogram()，这些值用作histfunc.color：(字符串：data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。facet_col：(字符串：data_frame)此列中的值用于在水平方向平面子图分配标记。title：(字符串)图形标题。width：(整数，默认)None)以像素为单位的图形宽度。height：(整数，默认)600)以像素为单位的图形高度。

使用折线图描述1952~2007中国与美国人口增长趋势图

条形图(bar)

常用参数说明

data_frame：“整洁”pandas.DataFramex：(字符串：data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿x轴定位标记。卧式histogram()，这些值用作histfunc.y：(字符串：data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿y轴定位标记。垂直histogram()，这些值用作histfunc.color：(字符串：data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。facet_row：(字符串：data_frame)此列的值用于向垂直方向上的平面子图分配标记。facet_col：(字符串：data_frame)此列中的值用于在水平方向平面子图分配标记。text：(字符串：data_frame)此列的值以文本标签的形式显示在图中。title：(字符串)图形标题。template：(String或Plotly.py模板对象)图形模板名称或定义。width：(整数，默认)None)以像素为单位的图形宽度。height：(整数，默认)600)以像素为单位的图形高度。

使用条形图描述1952~2007中国与美国人口增长趋势图

等值区域图（choropleth）

常用参数说明

使用等值区域图描述各个国家人口数量

若对你有所帮助，欢迎大家评论、留言。

OK，关于python三元表达式和python三种数字类型的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。