Python分子描述符之间相关性热图代码

时间: 2024-09-26 15:16:56 浏览: 34

Python 的描述符 descriptor详解

Python中包含了许多内建的语言特性，它们使得代码简洁且易于理解。这些特性包括列表/集合/字典推导式，属性（property）、以及装饰器（decorator）。对于大部分特性来说，这些“中级”的语言特性有着完善的文档，并且易于学习。但是这里有个例外，那就是描述符。 ### Python的描述符(descriptor)详解 #### 引言与背景 Python作为一种强大的编程语言，拥有许多内置的语言特性，这些特性让代码更为简洁易懂。例如列表推导式、集合推导式、字典推导式、属性(property)、装饰器(decorator)等。其中，大部分特性都有详尽的文档和易于理解的学习曲线。然而，在这些特性中，描述符(descriptor)是一个相对较少被提及但非常重要的概念。 #### 描述符的概念在深入探讨描述符之前，我们先来明确一下它的定义：**描述符**是一种实现了`__get__()`、`__set__()` 和 `__delete__()` 方法中的至少一个的对象。这些方法允许对象模拟Python中的属性行为。具体来说： - `__get__()`：当属性被访问时调用。 - `__set__()`：当属性被设置时调用。 - `__delete__()`：当属性被删除时调用。 #### 描述符的重要性 Python在2.2版本中引入了描述符功能，这是实现新式类(new-style class)的关键，它解决了经典类(classic class)系统中的多重继承问题，并引入了一些新的概念如classmethod、staticmethod、super、Property等。因此，理解描述符对于掌握Python的内部工作原理至关重要。 #### 描述符的工作原理描述符是Python中的一个高级特性，它提供了对类属性的更细粒度控制。当我们定义一个类并在类中定义一个描述符时，这个描述符就可以控制该属性的行为，比如获取、设置和删除等操作。 #### 描述符的应用案例为了更直观地理解描述符的作用，我们可以通过一个具体的例子来进行说明。假设我们需要创建一个`MathScore`类，用于记录学生的学号、数学成绩，并提供一个检查是否及格的方法。 ```python class MathScore(): def __init__(self, std_id, score): self.std_id = std_id self.score = score def check(self): if self.score >= 60: return 'pass' else: return 'failed' ``` 在这个简单的示例中，我们可以看到基本的功能已经实现。但是，如果我们不小心输入了一个负数作为分数，就会导致不合理的结果。为了解决这个问题，可以在`__init__`方法中增加错误处理逻辑： ```python class MathScore(): def __init__(self, std_id, score): self.std_id = std_id if score < 0: raise ValueError("Score can't be negative number!") self.score = score def check(self): if self.score >= 60: return 'pass' else: return 'failed' ``` 尽管这种方法可以防止在初始化时设置负数，但是我们仍然无法阻止在类实例化之后对`score`属性的非法赋值。为了解决这个问题，我们可以将`score`设为私有属性，并提供`get_score`和`set_score`方法来控制对它的访问： ```python class MathScore(): def __init__(self, std_id, score): self.std_id = std_id if score < 0: raise ValueError("Score can't be negative number!") self.__score = score def get_score(self): return self.__score def set_score(self, new_score): if new_score < 0: raise ValueError("Score can't be negative number!") self.__score = new_score def check(self): if self.__score >= 60: return 'pass' else: return 'failed' ``` 这种方法虽然有效，但并不优雅，尤其是当涉及到多个属性时，代码可能会变得冗余。这时，描述符就发挥了其作用。 #### 使用描述符解决上述问题现在让我们看看如何使用描述符来解决上述问题。我们可以定义一个描述符类，例如`NonNegative`，并将其应用于`score`属性上。 ```python class NonNegative: def __init__(self, value): self.value = value def __get__(self, instance, owner): return self.value def __set__(self, instance, value): if value < 0: raise ValueError('Score can\'t be negative number!') self.value = value class MathScore(): score = NonNegative(None) def __init__(self, std_id, score): self.std_id = std_id self.score = score def check(self): if self.score >= 60: return 'pass' else: return 'failed' ``` 通过这种方式，我们能够更优雅地控制`score`属性的行为，同时保持代码的简洁性和可维护性。 #### 总结描述符是Python中的一个强大工具，它允许开发者更加精细地控制类属性的行为。通过对描述符的理解和应用，我们可以编写出更加健壮、易于维护的代码。希望本文能帮助您更好地理解描述符及其应用场景，为您的Python开发之旅增添一份助力。

在Python中，分子描述符通常是用于分析化学结构的属性，比如原子数目、电子密度等。要创建描述符之间的相关性热图，你可以使用一些科学计算库如NumPy处理数据，然后结合matplotlib这样的可视化库来绘制热图。以下是一个简单的例子： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 假设你有两组描述符数据，例如两个numpy数组descriptors_1和descriptors_2 descriptors_1 = ... # 描述符1的数据 descriptors_2 = ... # 描述符2的数据 # 计算相关系数矩阵（皮尔逊相关系数） corr_matrix = np.corrcoef(descriptors_1, descriptors_2) # 创建颜色条 cmap = plt.cm.get_cmap('coolwarm') # 可选择其他颜色映射 # 绘制热图 plt.figure(figsize=(10, 6)) heatmap = plt.imshow(corr_matrix, cmap=cmap, vmin=-1, vmax=1) plt.colorbar(heatmap) plt.title('描述符间相关性热图') plt.xlabel('描述符1') plt.ylabel('描述符2') # 设置网格线和标签 plt.xticks(np.arange(len(descriptors_1)), descriptors_1) plt.yticks(np.arange(len(descriptors_2)), descriptors_2) plt.show() ```

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Python分子描述符之间相关性热图代码

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