各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享图解python，以及python贪吃蛇最简单代码的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们更大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！
本文目录
- python必学英语单词
- 如何用python拼九宫格
- 图解NumPy 学习笔记(二):NDArray
- 【Python进阶系列】DataFrame添加 *** 作~|图解 + 示例代码
- 记住这3个功能,一分钟掌握python sns作图
一、python必学英语单词
1、computational adj.计算的，电脑的
2、primitive n.原始、基元，是后续 *** 作的基础
3、gigabyte n.千兆字节，是数据单位
4、scheme n.方案,计划, v.设计,体系,结构,
5、computation n.计算，计算 *** ，计算结果
6、declarative adj.说明的,陈述的 declarative knowledge陈述 *** 知识
7、imperative adj.命令式的,互动的 imperative knowledge互动 *** 知识
8、square root平方根 the square root of a number x x的平方根
9、decode v. *** ,译解 [计算机]译码
10、set n. *** predefined set预设 ***
11、store n.(在计算机里)存贮；记忆
12、so *** ce n.来源 so *** ce code源代码
13、syntax n.语法（规范代码的结构，成分和顺序上正确）
14、intend v.打算（打算使之成为。。。）
15、algorithmic adj.[计]算法的,规则 *** 的
16、programming language n.程序设计语言
17、compiler n. [计算机]编译器,编译程序
18、invert v.使反向;invert a *** trix反转矩阵
19、extract [计算机]提取、取值、查看
20、boundary n.分界线,边界boundaries边界
21、slice n.薄的切片,一部份,锅铲 vt.切成薄片,大幅降低
二、如何用python拼九宫格
九宫格拼图教程一步一步图解如下：
1.九宫格拼图的起点比较简单，我们一定要从 *** 开始拼。1号和2号拼图比较容易就可以归位，第三块拼图相对较难。
2.我们将3号拼图移动到正确位置的相邻位置，此时不能直接将3号拼图归位。我们要先将拼图全部下移，为1好拼图留下空间。
3.1号拼图有空间后，就可以直接向右移动，然后2号拼图跟着1号拼图移动。这样3号拼图周围就没有干扰的拼图，可以为3号拼图提供换位的空间。
4.直接以3号拼图为中心，将3块拼图进行顺时针或者逆时针的换位，直到3号拼图进入到正确的位置。随后2号拼图和1号拼图原路返回。
5.完成前3号拼图的复原后，我们就可以先放置4号拼图。5号拼图类似3号拼图，放置到正确位置的附近后，为1号拼图留下空间。
6.完成后，将所有拼图原路返回进行复原，这样九宫格拼图的 *** 就全部完成。内部剩下的3个拼图，直接旋转，就可以恢复到正确的位置。
将1张图采用3*3的方式，分成9部分，将第3行3列的小图取出，打乱剩余的8个部分的位置，然后开始游戏，将打乱的8个位置的 *** 通过左右挪动的方式复位，成功后，将第9张图归位，即游戏结束。.
编程时同样采取了这个逻辑，将切割后的小 *** 存放入容器中，然后随机拜访，给每一张小图设置点击事件，点击后可根据所缺空隙进行挪动，直到全部正确归位为止，我引入了计时功能，可以记录完成游戏时间。
三、图解NumPy 学习笔记(二):NDArray
1、深入探索 NumPy学习笔记（二）：NDArray
2、掌握 Python数值计算中的关键基础包 NumPy，是数据科学之路上的一大步。
3、NumPy的核心在于 NDArray， *** 数组对象。探索它的速度与灵活 *** ，是理解 NumPy的关键。
4、创建 NDArray可以很简单，使用 np.array()直接生成，或根据需求量传入生成元素的数量。
5、借助 np.shape和 np.dtype属 *** ，可以清晰描述数组的维度和数据类型。np.zeros() *** ，为 *** 数组的创建提供了基础。
6、了解 np.reshape()用法，灵活地调整数组的维度。
7、常用数组生成函数，如 np.arange()、np.linspace()等，是创建数组的利器。
8、数据类型是数组的重要属 *** ，NumPy提供多种数据类型供选择。
9、将数字字符串转换为数字，使数组 *** 作更为灵活。
10、数组运算的向量化特 *** ，赋予了 NumPy强大的批量 *** 作能力，显著提升计算效率。
11、基础索引与切片是数组 *** 作的核心，掌握左闭右开的原则，避免陷入误解的陷阱。
12、布尔索引通过数组比较 *** 作，实现高效的数据筛选，生成数组拷贝。
13、神奇索引，使用整数数组进行数据索引，生成一维结果，赋值时同样生成拷贝。
14、转置与换轴 *** 作，np.T和 np.transpose()提供了数组维度变换的工具，二维和三维数组的置换轴功能，展示了其应用的广泛 *** 。
15、理解 NDArray的基本 *** 作，是掌握 NumPy的关键。后续文章将深入探讨通用函数，继续你的 NumPy学习之旅。
16、在知乎上，我会持续分享使用 NumPy的解答，补充和丰富专栏内容，期待与你共同进步。
四、【Python进阶系列】DataFrame添加 *** 作~|图解 + 示例代码
1、在Python的Pandas库中，DataFrame对象允许进行行和列的添加 *** 作，包括使用for循环、append() *** 以及concat() *** 。让我们通过直观的示例和代码来理解这些 *** 作。
2、在DataFrame中添加新行时，可以先创建一个空对象，然后使用for循环配合loc(index) *** 逐行添加，可选择使用数字或字符串作为行索引。例如，df4通过'df4['new_row']= 3'添加了新行，当数据量不足时，Pandas会自动进行广播填充。
3、append()函数可将一个DataFrame追加到另一个，类似于NumPy的vstack()，但需注意索引重复问题，可通过i *** ore_index参数解决。
4、添加新列时，通过'df['column_name']= values'实现，如果新列不存在，会自动添加。广播技术仅在值数量小于行数时使用。对于列数不匹配，合并后的DataFrame列是两个原DataFrame列的并集，缺失部分用NaN填充。
5、使用concat() *** ，可以水平拼接DataFrame，如pd.concat([df1, df2], axis=1)。轴参数axis=1或'columns'表示在列方向上拼接，而轴方向参数为0或'index'则用于行方向拼接。
6、总之，掌握Pandas的DataFrame *** 作，需要不断实践和理解，以便灵活运用这些功能。
五、记住这3个功能,一分钟掌握python sns作图
1、掌握Python SNS绘图的这三个强大 *** ，让你绘图效率提升不止一个档次！
2、在Jupyter Notebook中绘制图表，你是否曾经历过这样的摸索过程？从选择图形类型，到寻找代码实现，再到颜色和坐标轴的调整，似乎每个步骤都需要翻遍搜索引擎。这在时间紧张的情况下，无疑增加了绘制复杂图形的挑战。但是，只要掌握了这三个功能，你就能在短短一分钟内解决80%的绘图需求，它们就是：
3、sns.relplot-两变量之间的灵活图解 ***
4、sns.catplot-多面手，处理分类与连续变量的神奇工具
5、sns.distplot-连续变量频率分布的速成法
6、sns.relplot，当你的x轴和y轴数据都是连续变量时，它就像一把瑞士 *** ，无论是散点图还是线图，只需改变kind参数即可轻松切换。例如，研究一顿饭的总价与小费之间的关系，一个简单的调用就能搞定。
7、sns.catplot，顾名思义，专为分类变量和连续变量的组合设计。80%的分类作图需求，它几乎都能胜任。它的强大之处在于能直接展示数据或进行聚合，比如计算转化率时，直接从原始数据中获取平均值或分布，效率极高。同时，它还能进行更大值和最小值的分布分析。
8、sns.distplot，它不仅能处理连续变量的频率分布，还能通过pandas的cut函数将连续变量分段。无论是PDF还是CDF图，sns.distplot都能轻松呈现。
9、当面对多图展示的需求，比如分类轴的左右对齐，或者AB测试结果的对比，sns.relplot和sns.catplot的col参数可以帮助你轻松实现。而对于连续变量的分类展示，就得用到更底层的sns.FacetGrid函数。同时，catplot虽然没有ax参数，但其子级函数提供了这样的灵活 *** ，让你能组合不同类型图形在同一张图中展示。
10、最后，对于添加辅助线或者复杂布局的需求，依然可以通过深入理解和利用sns的子级函数来完成。不过，尽管这三种函数已经足够强大，还是建议在闲暇时深入学习官方文档，以深化理解和扩展使用技巧。
11、总之，熟练掌握这三个功能，将极大提升你的Python SNS绘图效率，让你在数据可视化工作中游刃有余。动手实践，你将会发现，绘图不再是一项挑战，而是一种表达数据故事的艺术。
文章到此结束，如果本次分享的图解python和python贪吃蛇最简单代码的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！
