類就是一類事物的概括，比如人。
類型是數據類型，有內置的如字元串，數字，復數等，還有其他自定義的，就是自己寫的類。
對象和實例是一個東西，是類里具體的東西，如男人，女人，其他人等，這里男人，女人還可以是一類，如再分年老的男人，年輕的男人等。
只要記住：類是一類事物的統稱，實例（或對象）是具體的東西。
僅供參考。
舉例：
class Person:
'''人的基本屬性：名字，年齡，性別等'''
def __init__(self, name, age, sex):
self.name = name
self.age = age
self.sex = sex
class Man(Person):
def __init__(self, name, age):
super(Man, self).__init__(name, age, 'male')
class Woman(Person):
def __init__(self, name, age):
super(Woman, self).__init__(name, age, 'female')
Ⅱ python關於類和實例的問題
類是對象的抽象，實例是類的具體對象。
類的屬性表示類所具有的特性，類的方法表示類所具有的功能操作。
Python中類的實例化通過以下方式實現:
比如一個類叫做Student，實例化的時候可以這樣寫:
stu = Student();
其中stu就是實例化後的對象。
Ⅲ 如何理解python編程中類.類型.對象的實例等等
類就是一類事物的概括，比如人。
類型是數據類型，有內置的如字元串，數字，復數等，還有其他自定義的，就是自己寫的類。
對象和實例是一個東西，是類里具體的東西，如男人，女人，其他人等，這里男人，女人還可以是一類，如再分年老的男人，年輕的男人等。
只要記住：類是一類事物的統稱，實例（或對象）是具體的東西。
僅供參考。
舉例：
class
Person:
'''人的基本屬性：名字，年齡，性別等'''
def
__init__(self,
name,
age,
sex):
self.name
=
name
self.age
=
age
self.sex
=
sex
class
Man(Person):
def
__init__(self,
name,
age):
super(Man,
self).__init__(name,
age,
'male')
class
Woman(Person):
def
__init__(self,
name,
age):
super(Woman,
self).__init__(name,
age,
'female')
Ⅳ python實例成員實例變數
1、語法：
定義：對象.變數名
調用：對象.變數名
2、說明：
（1）首次通過對象賦值為創建，再次賦值為修改
x01=wife()
wife.name="張三" 此時為創建
wife.name="李四" 此時為修改
（2）通過在構造函數__init__中創建
wife("張三",24)
print(w01.name)
(3)、每個對象存儲一份，通過對象地址訪問。
3、作用：描述所有對象的共有數據。
實例方法：
1、語法
定義：def方法名稱（self，參數列表）:
方法體
調用：對象地址.實例名稱（參數）
作用：所有對象共享方法。
對象是指構造函數，方法是指形為函數。
'''
class Studons:
def __init__(self,name,xibie,nianling,fenshu):
self.name=name
self.xibie=xibie
self.nianling=nianling
self.fenshu=fenshu
def dayin(self):
print("姓名：%s,性別：%s,年齡：%d,分數：%d"%(self.name,self.xibie,self.nianling,self.fenshu))
#定義函數根據姓名查找每個人的信息。
list01=[Studons("張無忌","女",2,98),
Studons("張老六","男",61,95),
Studons("三豐","男",31,95),
Studons("小麗麗","女",21,93),
]
def cha_name(name):
for item in list01:
if name==item.name:
# print(item.name,item.nianling)
item.dayin()
cha_name("小麗麗")
#2、
def fund_xus(names):
for itme in list01:
if itme.name==names:
return itme
print(fund_xus("小麗麗").name)
#查找所有女同學
def fund_nv(age):
list02 = []
for itme in list01:
if itme.xibie==age:
list02.append(itme)
return list02
ae=fund_nv("女")
for ime in ae:
ime.dayin()
#統計30歲以上的人的數量
def count_stud():
coun=0
for itme in list01:
if itme.nianling>=30:
coun+=1
return coun
print(count_stud())
#將所有學生的成績歸0
def list_0():
for itme in list01:
itme.fenshu=0
#獲取列表中所有人的名字
def pen_name():
name=[]
for itme in list01:
name.append(itme.name)
return name
print(pen_name())
#查找年齡 最大的學生對象
def max_nl():
maxt=list01[0]
for itme in range(len(list01)):
if maxt.nianling<list01[itme].nianling: span=""> </list01[itme].nianling:>
maxt=list01[itme]
return maxt
max_nl().dayin()
Ⅳ Python中類與實例的其他說明解釋
9.4. 一些說明
數據屬性會覆蓋同名的方法屬性。為了避免意外的名稱沖突，這在大型程序中是極難發現的 Bug，使用一些約定來減少沖突的機會是明智的。可能的約定包括：大寫方法名稱的首字母，使用一個唯一的小字元串（也許只是一個下劃線）作為數據屬性名稱的前綴，或者方法使用動詞而數據屬性使用名詞。
數據屬性可以被方法引用，也可以由一個對象的普通用戶（客戶）使用。換句話說，類不能用來實現純凈的數據類型。事實上，Python 中不可能強制隱藏數據——一切基於約定（如果需要，使用 C 編寫的 Python 實現可以完全隱藏實現細節並控制對象的訪問。這可以用來通過 C 語言擴展 Python）。
客戶應該謹慎的使用數據屬性——客戶可能通過踐踏他們的數據屬性而使那些由方法維護的常量變得混亂。注意：只要能避免沖突，客戶可以向一個實例對象添加他們自己的數據屬性，而不會影響方法的正確性——再次強調，命名約定可以避免很多麻煩。
從方法內部引用數據屬性（或其他方法）並沒有快捷方式。我覺得這實際上增加了方法的可讀性：當瀏覽一個方法時，在局部變數和實例變數之間不會出現令人費解的情況。
一般，方法的第一個參數被命名為 self。這僅僅是一個約定：對 Python 而言，名稱 self 絕對沒有任何特殊含義。（但是請注意：如果不遵循這個約定，對其他的 Python 程序員而言你的代碼可讀性就會變差，而且有些 類查看器 程序也可能是遵循此約定編寫的。）
類屬性的任何函數對象都為那個類的實例定義了一個方法。函數定義代碼不一定非得定義在類中：也可以將一個函數對象賦值給類中的一個局部變數。例如:
# Function defined outside the class
def f1(self, x, y):
return min(x, x+y)
class C:
f = f1
def g(self):
return 'hello world'
h = g
現在 f， g 和 h 都是類 C 的屬性，引用的都是函數對象，因此它們都是 C 實例的方法－－ h 嚴格等於 g 。要注意的是這種習慣通常只會迷惑程序的讀者。
Ⅵ 什麼是Python的類，方法，對象，實例其中方法，對象，實例的概念相當模糊。請高手幫忙，謝謝！
類，簡單來說就是一個函數的集合，在這個集合裡面你定義了很多個函數；方法，其實就是你定義的這些函數。在下面的例子中Class Plus就是一個類，嵌套在這個類裡面的兩個函數就是所謂的方法，但是__init__只是用於初始化這個類，所以不算是方法。而get_result這個函數就是一個方法了。
舉個例子：
Class Plus:
def __init__(self, a,b)
self.a = a
self.b = b
def get_result(self)
return self.a + self.b
在上面這個例子中，self就是對象，這個對象裡面有兩個參數，一個是self.a，另一個是self.b，對象簡單來說就是自身具有多個屬性（也可以說是子變數）的變數而已。如果說對象是籠統的東西，那麼實例就是具體的東西。對象只是一個模板，有一些屬性，而實例就是把數據填到這個模板裡面去。比如這里你再這樣寫：c1 = Plus(1,2)，這里c1就是一個實例，你還可以加一句：c2 = Plus(2,3)，那c2也是一個實例，但是他們擁有共同的屬性和模板。下面的例子就是調用了類裡面的方法：
result1 = c1.get_result() >>> 3 輸出結果為3
result2 = c2.get_result() >>> 5 輸出結果為5
Ⅶ 121 11 個案例掌握 Python 數據可視化--星際探索
星空是無數人夢寐以求想了解的一個領域，遠古的人們通過肉眼觀察星空，並制定了太陰歷，指導農業發展。隨著現代科技發展，有了更先進的設備進行星空的探索。本實驗獲取了美國國家航空航天局（NASA）官網發布的地外行星數據，研究及可視化了地外行星各參數、尋找到了一顆類地行星並研究了天體參數的相關關系。
輸入並執行魔法命令 %matplotlib inline， 設置全局字型大小，去除圖例邊框，去除右側和頂部坐標軸。
本數據集來自 NASA，行星發現是 NASA 的重要工作之一，本數據集搜集了 NASA 官網發布的 4296 顆行星的數據，本數據集欄位包括：
導入數據並查看前 5 行。
截至 2020 年 10 月 22 日 全球共發現 4296 顆行星，按年聚合並繪制年度行星發現數，並在左上角繪制 NASA 的官方 LOGO 。
從運行結果可以看出，2005 年以前全球行星發現數是非常少的，經計算總計 173 顆，2014 和 2016 是行星發現成果最多的年份，2016 年度發現行星 1505 顆。
對不同機構/項目/計劃進行聚合並降序排列，繪制發現行星數目的前 20 。
2009 年至 2013 年，開普勒太空望遠鏡成為有史以來最成功的系外行星發現者。在一片天空中至少找到了 1030 顆系外行星以及超過 4600 顆疑似行星。當機械故障剝奪了該探測器對於恆星的精確定位功能後，地球上的工程師們於 2014 年對其進行了徹底改造，並以 K2 計劃命名，後者將在更短的時間內搜尋宇宙的另一片區域。
對發現行星的方式進行聚合並降序排列，繪制各種方法發現行星的比例，由於排名靠後的幾種方式發現行星數較少，因此不顯示其標簽。
行星在宇宙中並不會發光，因此無法直接觀察，行星發現的方式多為間接方式。從輸出結果可以看出，發現行星主要有以下 3 種方式，其原理如下：
針對不同的行星質量，繪制比其質量大（或者小）的行星比例，由於行星質量量綱分布跨度較大，因此採用對數坐標。
從輸出結果可以看出，在已發現的行星中，96.25% 行星的質量大於地球。（圖中橫坐標小於 e 的紅色面積非常小）
通過 sns.distplot 介面繪制全部行星的質量分布圖。
從輸出結果可以看出，所有行星質量分布呈雙峰分布，第一個峰在 1.8 左右（此處用了對數單位，表示大約 6 個地球質量），第二個峰在 6.2 左右（大概 493 個地球質量）。
針對不同發現方式發現的行星，繪制各行星的公轉周期和質量的關系。
從輸出結果可以看出：徑向速度（Radial Velocity）方法發現的行星在公轉周期和質量上分布更寬，而凌日（Transit）似乎只能發現公轉周期相對較短的行星，這是因為兩種方法的原理差異造成的。對於公轉周期很長的行星，其運行到恆星和觀察者之間的時間也較長，因此凌日發現此類行星會相對較少。而徑向速度與其說是在發現行星，不如說是在觀察恆星，由於恆星自身發光，因此其觀察機會更多，發現各類行星的可能性更大。
針對不同發現方式發現的行星，繪制各行星的距離和質量的關系。
從輸出結果可以看出，凌日和徑向速度對距離較為敏感，遠距離的行星大多是通過凌日發現的，而近距離的行星大多數通過徑向速度發現的。原因是：近距離的行星其引力對恆星造成的擺動更為明顯，因此更容易觀察；當距離較遠時，引力作用變弱，擺動效應減弱，因此很難藉助此方法觀察到行星。同時，可以觀察到當行星質量更大時，其距離分布相對較寬，這是因為雖然相對恆星的距離變長了，但是由於行星質量的增加，相對引力也同步增加，恆星擺動效應會變得明顯。
將所有行星的質量和半徑對數化處理，繪制其分布並擬合其分布。
由於：
因此，從原理上質量對數與半徑對數應該是線性關系，且斜率為定值 3 ，截距的大小與密度相關。
從輸出結果可以看出：行星質量和行星半徑在對數變換下，具有較好的線性關系。輸出 fix_xy 數值可知，其關系可以擬合出如下公式：
擬合出曲線對應的行星平均密度為：
同樣的方式繪制恆星質量與半徑的關系。
從輸出結果可以看出，恆星與行星的規律不同，其質量與半徑在對數下呈二次曲線關系，其關系符合以下公式：
同樣的方式研究恆星表面重力加速度與半徑的關系。
從輸出結果可以看出，恆星表面對數重力加速度與其對數半徑呈現較好的線性關系：
以上我們分別探索了各變數的分布和部分變數的相關關系，當數據較多時，可以通過 pd.plotting.scatter_matrix 介面，直接繪制各變數的分布和任意兩個變數的散點圖分布，對於數據的初步探索，該介面可以讓我們迅速對數據全貌有較為清晰的認識。
通過行星的半徑和質量，恆星的半徑和質量，以及行星的公轉周期等指標與地球的相似性，尋找諸多行星中最類似地球的行星。
從輸出結果可以看出，在 0.6 附近的位置出現了一個最大的圓圈，那就是我們找到的類地行星 Kepler - 452 b ，讓我們了解一下這顆行星：
數據顯示，Kepler - 452 b 行星公轉周期為 384.84 天，半徑為 1.63 地球半徑，質量為 3.29 地球質量；它的恆星為 Kepler - 452 半徑為太陽的 1.11 倍，質量為 1.04 倍，恆星方面數據與太陽相似度極高。
以下內容來自網路。 開普勒452b（Kepler 452b） ，是美國國家航空航天局（NASA）發現的外行星， 直徑是地球的 1.6 倍，地球相似指數( ESI )為 0.83，距離地球1400光年，位於為天鵝座。
2015 年 7 月 24 日 0：00，美國國家航空航天局 NASA 舉辦媒體電話會議宣稱，他們在天鵝座發現了一顆與地球相似指數達到 0.98 的類地行星開普勒 - 452 b。這個類地行星距離地球 1400 光年，繞著一顆與太陽非常相似的恆星運行。開普勒 452 b 到恆星的距離，跟地球到太陽的距離相同。NASA 稱，由於缺乏關鍵數據，現在不能說 Kepler - 452 b 究竟是不是「另外一個地球」，只能說它是「迄今最接近另外一個地球」的系外行星。
在銀河系經緯度坐標下繪制所有行星，並標記地球和 Kepler - 452 b 行星的位置。
類地行星，是人類寄希望移民的第二故鄉，但即使最近的 Kepler-452 b ，也與地球相聚 1400 光年。
以下通過行星的公轉周期和質量兩個特徵將所有行星聚為兩類，即通過訓練獲得兩個簇心。
定義函數-計算距離
聚類距離採用歐式距離：
定義函數-訓練簇心
訓練簇心的原理是：根據上一次的簇心計算所有點與所有簇心的距離，任一點的分類以其距離最近的簇心確定。依此原理計算出所有點的分類後，對每個分類計算新的簇心。
定義函數預測分類
根據訓練得到的簇心，預測輸入新的數據特徵的分類。
開始訓練
隨機生成一個簇心，並訓練 15 次。
繪制聚類結果
以最後一次訓練得到的簇心為基礎，進行行星的分類，並以等高面的形式繪制各類的邊界。
從運行結果可以看出，所有行星被分成了兩類。並通過上三角和下三角標注了每個類別的簇心位置。
聚類前
以下輸出了聚類前原始數據繪制的圖像。
Ⅷ python能做什麼有趣的東西
python能做什麼有趣的東西？下面給大家介紹35個Python實例：
1. Python3 實現圖片識別
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3. 200 行 Python 代碼實現 2048
4. Python實現3D建模工具
5. 使用 Python 定製詞雲
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11. Python 氣象數據分析：《Python 數據分析實戰》
12. NBA常規賽結果預測：利用Python進行比賽數據分析
13. Python 的循環語句和隱含波動率的計算
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22. Python3 實現火車票查詢工具
23. Python 實現埠掃描器
24. Python3 實現可控制肉雞的反向Shell
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Ⅸ python中類的實例對象的理解總結
9.3.3. 實例對象
現在我們可以用實例對象作什麼？實例對象唯一可用的操作就是屬性引用。有兩種有效的屬性名。
數據屬性 相當於 Smalltalk 中的「實例變數」或 C++ 中的「數據成員」。和局部變數一樣，數據屬性不需要聲明，第一次使用時它們就會生成。例如，如果 x 是前面創建的 MyClass 實例，下面這段代碼會列印出 16 而在堆棧中留下多餘的東西:
x.counter = 1
while x.counter < 10:
x.counter = x.counter * 2
print(x.counter)
del x.counter
另一種為實例對象所接受的引用屬性是 方法。方法是「屬於」一個對象的函數。（在 Python 中，方法不止是類實例所獨有：其它類型的對象也可有方法。例如，鏈表對象有 append，insert，remove，sort 等等方法。然而，在後面的介紹中，除非特別說明，我們提到的方法特指類方法）
實例對象的有效名稱依賴於它的類。按照定義，類中所有（用戶定義）的函數對象對應它的實例中的方法。所以在我們的例子中，x.f 是一個有效的方法引用，因為 MyClass.f 是一個函數。但 x.i 不是，因為 MyClass.i 不是函數。不過 x.f 和 MyClass.f 不同，它是一個 方法對象 ，不是一個函數對象。
Ⅹ python軟體開發的案例有哪些，可用於哪些開發
列舉一些比較有名的網站或應用。這其中有一些是用python進行開發，有一些在部分業務或功能上使用到了python，還有的是支持python作為擴展腳本語言。數據大部分來自Wikepedia和Quora。
Reddit - 社交分享網站，最早用Lisp開發，在2005年轉為python
Dropbox - 文件分享服務
豆瓣網 - 圖書、唱片、電影等文化產品的資料資料庫網站
Django - 鼓勵快速開發的Web應用框架
Fabric - 用於管理成百上千台Linux主機的程序庫
EVE - 網路游戲EVE大量使用Python進行開發
Blender - 以C與Python開發的開源3D繪圖軟體
BitTorrent - bt下載軟體客戶端
Ubuntu Software Center - Ubuntu 9.10版本後自帶的圖形化包管理器
YUM - 用於RPM兼容的Linux系統上的包管理器
Civilization IV - 游戲《文明4》
Battlefield 2 - 游戲《戰地2》
Google - 谷歌在很多項目中用python作為網路應用的後端，如Google Groups、Gmail、Google Maps等，Google App Engine支持python作為開發語言
NASA - 美國宇航局，從1994年起把python作為主要開發語言
Instrial Light & Magic - 工業光魔，喬治·盧卡斯創立的電影特效公司
Yahoo! Groups - 雅虎推出的群組交流平台
YouTube - 視頻分享網站，在某些功能上使用到python
Cinema 4D - 一套整合3D模型、動畫與繪圖的高級三維繪圖軟體，以其高速的運算和強大的渲染插件著稱
Autodesk Maya - 3D建模軟體，支持python作為腳本語言
gedit - Linux平台的文本編輯器
GIMP - Linux平台的圖像處理軟體
Minecraft: Pi Edition - 游戲《Minecraft》的樹莓派版本
MySQL Workbench - 可視化資料庫管理工具
Digg - 社交新聞分享網站
Mozilla - 為支持和領導開源的Mozilla項目而設立的一個非營利組織
Quora - 社交問答網站
Path - 私密社交應用
Pinterest - 圖片社交分享網站
SlideShare - 幻燈片存儲、展示、分享的網站
Yelp - 美國商戶點評網站
Slide - 社交遊戲/應用開發公司，被谷歌收購