类就是一类事物的概括，比如人。
类型是数据类型，有内置的如字符串，数字，复数等，还有其他自定义的，就是自己写的类。
对象和实例是一个东西，是类里具体的东西，如男人，女人，其他人等，这里男人，女人还可以是一类，如再分年老的男人，年轻的男人等。
只要记住：类是一类事物的统称，实例（或对象）是具体的东西。
仅供参考。
举例：
class Person:
'''人的基本属性：名字，年龄，性别等'''
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关于类和实例的问题
类是对象的抽象，实例是类的具体对象。
类的属性表示类所具有的特性，类的方法表示类所具有的功能操作。
Python中类的实例化通过以下方式实现:
比如一个类叫做Student，实例化的时候可以这样写:
stu = Student();
其中stu就是实例化后的对象。
Ⅲ 如何理解python编程中类.类型.对象的实例等等
类就是一类事物的概括，比如人。
类型是数据类型，有内置的如字符串，数字，复数等，还有其他自定义的，就是自己写的类。
对象和实例是一个东西，是类里具体的东西，如男人，女人，其他人等，这里男人，女人还可以是一类，如再分年老的男人，年轻的男人等。
只要记住：类是一类事物的统称，实例（或对象）是具体的东西。
仅供参考。
举例：
class
Person:
'''人的基本属性：名字，年龄，性别等'''
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实例成员实例变量
1、语法：
定义：对象.变量名
调用：对象.变量名
2、说明：
（1）首次通过对象赋值为创建，再次赋值为修改
x01=wife()
wife.name="张三" 此时为创建
wife.name="李四" 此时为修改
（2）通过在构造函数__init__中创建
wife("张三",24)
print(w01.name)
(3)、每个对象存储一份，通过对象地址访问。
3、作用：描述所有对象的共有数据。
实例方法：
1、语法
定义：def方法名称（self，参数列表）:
方法体
调用：对象地址.实例名称（参数）
作用：所有对象共享方法。
对象是指构造函数，方法是指形为函数。
'''
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,性别：%s,年龄：%d,分数：%d"%(self.name,self.xibie,self.nianling,self.fenshu))
#定义函数根据姓名查找每个人的信息。
list01=[Studons("张无忌","女",2,98),
Studons("张老六","男",61,95),
Studons("三丰","男",31,95),
Studons("小丽丽","女",21,93),
]
def cha_name(name):
for item in list01:
if name==item.name:
# print(item.name,item.nianling)
item.dayin()
cha_name("小丽丽")
#2、
def fund_xus(names):
for itme in list01:
if itme.name==names:
return itme
print(fund_xus("小丽丽").name)
#查找所有女同学
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()
#统计30岁以上的人的数量
def count_stud():
coun=0
for itme in list01:
if itme.nianling>=30:
coun+=1
return coun
print(count_stud())
#将所有学生的成绩归0
def list_0():
for itme in list01:
itme.fenshu=0
#获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())
#查找年龄 最大的学生对象
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中类与实例的其他说明解释
9.4. 一些说明
数据属性会覆盖同名的方法属性。为了避免意外的名称冲突，这在大型程序中是极难发现的 Bug，使用一些约定来减少冲突的机会是明智的。可能的约定包括：大写方法名称的首字母，使用一个唯一的小字符串（也许只是一个下划线）作为数据属性名称的前缀，或者方法使用动词而数据属性使用名词。
数据属性可以被方法引用，也可以由一个对象的普通用户（客户）使用。换句话说，类不能用来实现纯净的数据类型。事实上，Python 中不可能强制隐藏数据——一切基于约定（如果需要，使用 C 编写的 Python 实现可以完全隐藏实现细节并控制对象的访问。这可以用来通过 C 语言扩展 Python）。
客户应该谨慎的使用数据属性——客户可能通过践踏他们的数据属性而使那些由方法维护的常量变得混乱。注意：只要能避免冲突，客户可以向一个实例对象添加他们自己的数据属性，而不会影响方法的正确性——再次强调，命名约定可以避免很多麻烦。
从方法内部引用数据属性（或其他方法）并没有快捷方式。我觉得这实际上增加了方法的可读性：当浏览一个方法时，在局部变量和实例变量之间不会出现令人费解的情况。
一般，方法的第一个参数被命名为 self。这仅仅是一个约定：对 Python 而言，名称 self 绝对没有任何特殊含义。（但是请注意：如果不遵循这个约定，对其他的 Python 程序员而言你的代码可读性就会变差，而且有些 类查看器 程序也可能是遵循此约定编写的。）
类属性的任何函数对象都为那个类的实例定义了一个方法。函数定义代码不一定非得定义在类中：也可以将一个函数对象赋值给类中的一个局部变量。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
现在 f， g 和 h 都是类 C 的属性，引用的都是函数对象，因此它们都是 C 实例的方法－－ h 严格等于 g 。要注意的是这种习惯通常只会迷惑程序的读者。
Ⅵ 什么是Python的类，方法，对象，实例其中方法，对象，实例的概念相当模糊。请高手帮忙，谢谢！
类，简单来说就是一个函数的集合，在这个集合里面你定义了很多个函数；方法，其实就是你定义的这些函数。在下面的例子中Class Plus就是一个类，嵌套在这个类里面的两个函数就是所谓的方法，但是__init__只是用于初始化这个类，所以不算是方法。而get_result这个函数就是一个方法了。
举个例子：
Class Plus:
def __init__(self, a,b)
self.a = a
self.b = b
def get_result(self)
return self.a + self.b
在上面这个例子中，self就是对象，这个对象里面有两个参数，一个是self.a，另一个是self.b，对象简单来说就是自身具有多个属性（也可以说是子变量）的变量而已。如果说对象是笼统的东西，那么实例就是具体的东西。对象只是一个模板，有一些属性，而实例就是把数据填到这个模板里面去。比如这里你再这样写：c1 = Plus(1,2)，这里c1就是一个实例，你还可以加一句：c2 = Plus(2,3)，那c2也是一个实例，但是他们拥有共同的属性和模板。下面的例子就是调用了类里面的方法：
result1 = c1.get_result() >>> 3 输出结果为3
result2 = c2.get_result() >>> 5 输出结果为5
Ⅶ 121 11 个案例掌握 Python 数据可视化--星际探索
星空是无数人梦寐以求想了解的一个领域，远古的人们通过肉眼观察星空，并制定了太阴历，指导农业发展。随着现代科技发展，有了更先进的设备进行星空的探索。本实验获取了美国国家航空航天局（NASA）官网发布的地外行星数据，研究及可视化了地外行星各参数、寻找到了一颗类地行星并研究了天体参数的相关关系。
输入并执行魔法命令 %matplotlib inline， 设置全局字号，去除图例边框，去除右侧和顶部坐标轴。
本数据集来自 NASA，行星发现是 NASA 的重要工作之一，本数据集搜集了 NASA 官网发布的 4296 颗行星的数据，本数据集字段包括：
导入数据并查看前 5 行。
截至 2020 年 10 月 22 日 全球共发现 4296 颗行星，按年聚合并绘制年度行星发现数，并在左上角绘制 NASA 的官方 LOGO 。
从运行结果可以看出，2005 年以前全球行星发现数是非常少的，经计算总计 173 颗，2014 和 2016 是行星发现成果最多的年份，2016 年度发现行星 1505 颗。
对不同机构/项目/计划进行聚合并降序排列，绘制发现行星数目的前 20 。
2009 年至 2013 年，开普勒太空望远镜成为有史以来最成功的系外行星发现者。在一片天空中至少找到了 1030 颗系外行星以及超过 4600 颗疑似行星。当机械故障剥夺了该探测器对于恒星的精确定位功能后，地球上的工程师们于 2014 年对其进行了彻底改造，并以 K2 计划命名，后者将在更短的时间内搜寻宇宙的另一片区域。
对发现行星的方式进行聚合并降序排列，绘制各种方法发现行星的比例，由于排名靠后的几种方式发现行星数较少，因此不显示其标签。
行星在宇宙中并不会发光，因此无法直接观察，行星发现的方式多为间接方式。从输出结果可以看出，发现行星主要有以下 3 种方式，其原理如下：
针对不同的行星质量，绘制比其质量大（或者小）的行星比例，由于行星质量量纲分布跨度较大，因此采用对数坐标。
从输出结果可以看出，在已发现的行星中，96.25% 行星的质量大于地球。（图中横坐标小于 e 的红色面积非常小）
通过 sns.distplot 接口绘制全部行星的质量分布图。
从输出结果可以看出，所有行星质量分布呈双峰分布，第一个峰在 1.8 左右（此处用了对数单位，表示大约 6 个地球质量），第二个峰在 6.2 左右（大概 493 个地球质量）。
针对不同发现方式发现的行星，绘制各行星的公转周期和质量的关系。
从输出结果可以看出：径向速度（Radial Velocity）方法发现的行星在公转周期和质量上分布更宽，而凌日（Transit）似乎只能发现公转周期相对较短的行星，这是因为两种方法的原理差异造成的。对于公转周期很长的行星，其运行到恒星和观察者之间的时间也较长，因此凌日发现此类行星会相对较少。而径向速度与其说是在发现行星，不如说是在观察恒星，由于恒星自身发光，因此其观察机会更多，发现各类行星的可能性更大。
针对不同发现方式发现的行星，绘制各行星的距离和质量的关系。
从输出结果可以看出，凌日和径向速度对距离较为敏感，远距离的行星大多是通过凌日发现的，而近距离的行星大多数通过径向速度发现的。原因是：近距离的行星其引力对恒星造成的摆动更为明显，因此更容易观察；当距离较远时，引力作用变弱，摆动效应减弱，因此很难借助此方法观察到行星。同时，可以观察到当行星质量更大时，其距离分布相对较宽，这是因为虽然相对恒星的距离变长了，但是由于行星质量的增加，相对引力也同步增加，恒星摆动效应会变得明显。
将所有行星的质量和半径对数化处理，绘制其分布并拟合其分布。
由于：
因此，从原理上质量对数与半径对数应该是线性关系，且斜率为定值 3 ，截距的大小与密度相关。
从输出结果可以看出：行星质量和行星半径在对数变换下，具有较好的线性关系。输出 fix_xy 数值可知，其关系可以拟合出如下公式：
拟合出曲线对应的行星平均密度为：
同样的方式绘制恒星质量与半径的关系。
从输出结果可以看出，恒星与行星的规律不同，其质量与半径在对数下呈二次曲线关系，其关系符合以下公式：
同样的方式研究恒星表面重力加速度与半径的关系。
从输出结果可以看出，恒星表面对数重力加速度与其对数半径呈现较好的线性关系：
以上我们分别探索了各变量的分布和部分变量的相关关系，当数据较多时，可以通过 pd.plotting.scatter_matrix 接口，直接绘制各变量的分布和任意两个变量的散点图分布，对于数据的初步探索，该接口可以让我们迅速对数据全貌有较为清晰的认识。
通过行星的半径和质量，恒星的半径和质量，以及行星的公转周期等指标与地球的相似性，寻找诸多行星中最类似地球的行星。
从输出结果可以看出，在 0.6 附近的位置出现了一个最大的圆圈，那就是我们找到的类地行星 Kepler - 452 b ，让我们了解一下这颗行星：
数据显示，Kepler - 452 b 行星公转周期为 384.84 天，半径为 1.63 地球半径，质量为 3.29 地球质量；它的恒星为 Kepler - 452 半径为太阳的 1.11 倍，质量为 1.04 倍，恒星方面数据与太阳相似度极高。
以下内容来自网络。 开普勒452b（Kepler 452b） ，是美国国家航空航天局（NASA）发现的外行星， 直径是地球的 1.6 倍，地球相似指数( ESI )为 0.83，距离地球1400光年，位于为天鹅座。
2015 年 7 月 24 日 0：00，美国国家航空航天局 NASA 举办媒体电话会议宣称，他们在天鹅座发现了一颗与地球相似指数达到 0.98 的类地行星开普勒 - 452 b。这个类地行星距离地球 1400 光年，绕着一颗与太阳非常相似的恒星运行。开普勒 452 b 到恒星的距离，跟地球到太阳的距离相同。NASA 称，由于缺乏关键数据，现在不能说 Kepler - 452 b 究竟是不是“另外一个地球”，只能说它是“迄今最接近另外一个地球”的系外行星。
在银河系经纬度坐标下绘制所有行星，并标记地球和 Kepler - 452 b 行星的位置。
类地行星，是人类寄希望移民的第二故乡，但即使最近的 Kepler-452 b ，也与地球相聚 1400 光年。
以下通过行星的公转周期和质量两个特征将所有行星聚为两类，即通过训练获得两个簇心。
定义函数-计算距离
聚类距离采用欧式距离：
定义函数-训练簇心
训练簇心的原理是：根据上一次的簇心计算所有点与所有簇心的距离，任一点的分类以其距离最近的簇心确定。依此原理计算出所有点的分类后，对每个分类计算新的簇心。
定义函数预测分类
根据训练得到的簇心，预测输入新的数据特征的分类。
开始训练
随机生成一个簇心，并训练 15 次。
绘制聚类结果
以最后一次训练得到的簇心为基础，进行行星的分类，并以等高面的形式绘制各类的边界。
从运行结果可以看出，所有行星被分成了两类。并通过上三角和下三角标注了每个类别的簇心位置。
聚类前
以下输出了聚类前原始数据绘制的图像。
Ⅷ python能做什么有趣的东西
python能做什么有趣的东西？下面给大家介绍35个Python实例：
1. Python3 实现图片识别
2. Python3 图片隐写术
3. 200 行 Python 代码实现 2048
4. Python实现3D建模工具
5. 使用 Python 定制词云
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11. Python 气象数据分析：《Python 数据分析实战》
12. NBA常规赛结果预测：利用Python进行比赛数据分析
13. Python 的循环语句和隐含波动率的计算
14. K-近邻算法实现手写数字识别系统
15. 数独游戏的 Python 实现与破解
16. 基于 Flask 与 MySQL 实现番剧推荐系
17. Python 实现英文新闻摘要自动提取
18. Python 解决哲学家就餐问题
19. Ebay 在线拍卖数据分析
20. 神经网络实现人脸识别任务
21. 使用 Python 解数学方程
22. Python3 实现火车票查询工具
23. Python 实现端口扫描器
24. Python3 实现可控制肉鸡的反向Shell
25. Python 实现 FTP 弱口令扫描器
26. 基于PyQt5 实现地图中定位相片拍摄位置
27. Python实现网站模拟登陆
28.Python实现简易局域网视频聊天工具
29. 基于 TCP 的 python 聊天程序
30. Python3基于Scapy实现DDos
31. 高德API + Python 解决租房问题
32. 基于 Flask 与 RethinkDB 实现TODO List
33. Python3 实现简单的 Web 服务器
34. Python 实现 Redis 异步客户端
35. 仿 StackOverflow 开发在线问答系统
Ⅸ python中类的实例对象的理解总结
9.3.3. 实例对象
现在我们可以用实例对象作什么？实例对象唯一可用的操作就是属性引用。有两种有效的属性名。
数据属性 相当于 Smalltalk 中的“实例变量”或 C++ 中的“数据成员”。和局部变量一样，数据属性不需要声明，第一次使用时它们就会生成。例如，如果 x 是前面创建的 MyClass 实例，下面这段代码会打印出 16 而在堆栈中留下多余的东西:
x.counter = 1
while x.counter < 10:
x.counter = x.counter * 2
print(x.counter)
del x.counter
另一种为实例对象所接受的引用属性是 方法。方法是“属于”一个对象的函数。（在 Python 中，方法不止是类实例所独有：其它类型的对象也可有方法。例如，链表对象有 append，insert，remove，sort 等等方法。然而，在后面的介绍中，除非特别说明，我们提到的方法特指类方法）
实例对象的有效名称依赖于它的类。按照定义，类中所有（用户定义）的函数对象对应它的实例中的方法。所以在我们的例子中，x.f 是一个有效的方法引用，因为 MyClass.f 是一个函数。但 x.i 不是，因为 MyClass.i 不是函数。不过 x.f 和 MyClass.f 不同，它是一个 方法对象 ，不是一个函数对象。
Ⅹ python软件开发的案例有哪些，可用于哪些开发
列举一些比较有名的网站或应用。这其中有一些是用python进行开发，有一些在部分业务或功能上使用到了python，还有的是支持python作为扩展脚本语言。数据大部分来自Wikepedia和Quora。
Reddit - 社交分享网站，最早用Lisp开发，在2005年转为python
Dropbox - 文件分享服务
豆瓣网 - 图书、唱片、电影等文化产品的资料数据库网站
Django - 鼓励快速开发的Web应用框架
Fabric - 用于管理成百上千台Linux主机的程序库
EVE - 网络游戏EVE大量使用Python进行开发
Blender - 以C与Python开发的开源3D绘图软件
BitTorrent - bt下载软件客户端
Ubuntu Software Center - Ubuntu 9.10版本后自带的图形化包管理器
YUM - 用于RPM兼容的Linux系统上的包管理器
Civilization IV - 游戏《文明4》
Battlefield 2 - 游戏《战地2》
Google - 谷歌在很多项目中用python作为网络应用的后端，如Google Groups、Gmail、Google Maps等，Google App Engine支持python作为开发语言
NASA - 美国宇航局，从1994年起把python作为主要开发语言
Instrial Light & Magic - 工业光魔，乔治·卢卡斯创立的电影特效公司
Yahoo! Groups - 雅虎推出的群组交流平台
YouTube - 视频分享网站，在某些功能上使用到python
Cinema 4D - 一套整合3D模型、动画与绘图的高级三维绘图软件，以其高速的运算和强大的渲染插件着称
Autodesk Maya - 3D建模软件，支持python作为脚本语言
gedit - Linux平台的文本编辑器
GIMP - Linux平台的图像处理软件
Minecraft: Pi Edition - 游戏《Minecraft》的树莓派版本
MySQL Workbench - 可视化数据库管理工具
Digg - 社交新闻分享网站
Mozilla - 为支持和领导开源的Mozilla项目而设立的一个非营利组织
Quora - 社交问答网站
Path - 私密社交应用
Pinterest - 图片社交分享网站
SlideShare - 幻灯片存储、展示、分享的网站
Yelp - 美国商户点评网站
Slide - 社交游戏/应用开发公司，被谷歌收购