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Microsoft Visual C++Pythone最新版是款編程人員會使用到的計算機程序設計語言。Pythone不僅可以讓您快速編寫代碼，而且代碼運行速度非常快。并且Pythone還具有非常簡捷而清晰的語法特點，適合完成各種高層任務，幾乎可以在所有的操作系統中運行。
Pythone軟件功能
1、系統編程：提供API，能方便進行系統維護和管理，Linux下標志性語言之一，是很多系統管理員理想的編程工具。
2、圖形處理：有PIL、Tkinter等圖形庫支持，能方便進行圖形處理。
3、數學處理：NumPy擴展提供大量與許多標準數學庫的接口。
4、文本處理：python提供的re模塊能支持正則表達式，許多程序員利用python進行XML程序的開發。
5、數據庫編程：程序員可通過遵循Python DB-API規范的模塊與Microsoft SQL Server，MySQL、SQLite等數據庫通信。
6、網絡編程：很多大規模軟件開發計劃例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在廣泛地使用它。
7、Web編程：應用的開發語言，支持最新的XML技術。
8、多媒體應用：能進行二維和三維圖像處理，PyGame模塊可用于編寫游戲軟件。
9、pymo引擎：因其基于python2.0平臺開發，并且適用于創建秋之回憶(memories off)風格的AVG游戲，故命名為PYMO。
10、黑客編程：python有一個hack的庫，內置了你熟悉的或不熟悉的函數，但是缺少成就感。
Pythone軟件特色
1、簡單易學
Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔 。
2、免費開源
Python是FLOSS(自由/開放源碼軟件)之一。
3、可移植性
由于它的開源本質，Python已經被移植在許多平臺上。
4、面向對象
Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。
5、可擴展嵌入性
需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫。可以把Python嵌入C/C++程序，從而向程序用戶提供腳本功能。
6、豐富的庫
Python標準庫確實很龐大。它可以幫助處理各種工作，除了標準庫以外，還有許多其他高質量的庫。
7、規范的代碼
Python采用強制縮進的方式使得代碼具有較好可讀性。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。
Pythone安裝步驟
1、在188下載網將Pythone下載下來，并解壓到當前文件夾中，點擊其中的python-3.9.2-amd64.exe應用程序，進入安裝向導界面，點擊【customize Installation】自定義安裝，來到安裝界面，可以點擊【Install】，軟件會默認安裝，或者您可以自行夠選安裝程序，點擊【Browse】在打開的窗口中，您可以自行選擇軟件安裝位置，選擇完成后點擊【Install】。
2、Pythone正在安裝中，用戶們需要耐點等待一會。
3、Grid++Report報表工具安裝結束，點擊close關閉即可。
Pythone使用方法
Python環境變量配置
1、找到計算機，點擊鼠標右鍵在彈出的選項中點擊【屬性】。
2、然后點擊【高級系統配置】。
3、點擊【環境變量】。
4、在系統變量中，找到Path，雙擊，在打開的編輯系統變量中，在末尾添加一個英文的分號，將python軟件安裝路徑復制就可以了。
5、點確定,打開命令行，輸入python，出現以下提示即為配置成功
Pythone命令行參數
-d 在解析時顯示調試信息
-O 生成優化代碼 ( .pyo 文件 )
-S 啟動時不引入查找Python路徑的位置
-V 輸出Python版本號
-X 從 1.6版本之后基于內建的異常(僅僅用于字符串)已過時。
-c cmd 執行 Python 腳本，并將運行結果作為 cmd 字符串。
file 在給定的python文件執行python腳本。
Pythone常見問題
問：python怎么換行輸入?
答：1.在python中，Python 用反斜線 (“”) 作為續行符(換行符)，以python3.5為例，首先運行終端或者cmd命令行(windows下)，執行python3.5的命令。
2、然后輸入如下圖所示的內容。
問：如何使用Python繪制出圖片的直方圖?
答：1.打開Python的shell界面，具體是idle.exe或是idles.exe文件。
2.載入圖像處理要用的圖片庫，skimage，和畫圖要用的庫matplotlib.pyplot。
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
3.讀取我們圖片，并將圖片生成的矩陣轉化成一維的向量。
img=data.camera()
arr=img.flatten()
4.采用下面指令，生成并畫出直方圖。
plt.figure("hist")
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red') plt.show()
5.可以看到生成的直方圖
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