详细参考博客：https://blog.csdn.net/m0_66570338/article/details/128570255 内容概要：本文档详细介绍了 Python 面向对象编程的概念及其主要特性。首先解释了何为面向对象以及为什么要在程序中引入此类概念，进而详细探讨了类与对象的定义与使用、面向对象的三个重要特性（封装、继承、多态）、构造器和魔法方法等功能的实现。同时给出了具体的实例来帮助理解面向对象的实际应用，如创建学生类，重写比较方法等。 适合人群：对于有一定 Python 基础，希望通过学习提高自己在 Python 高阶技术方面水平的技术人员来说是非常好的参考资料。 使用场景及目标：适用于开发者想深入了解和掌握 Python 中面向对象编程的核心知识时参考学习；通过动手实践提升编程能力。 其他说明：文中不仅提供了理论部分，还有大量的代码示例和操作步骤指导，方便自学或团队培训时使用。

模块由idlelib tree模块修改，完善一些问题，重写了获取类和函数的方法，便于获取正在编辑代码的类和函数。重写了文件浏览模块，支持添加收藏，树状文件浏览器双击py（pyw）文件会打开函数浏览器，文件浏览器支持很多文件的图标，需要的图标也已经一起打包了，需要别的图标的去我另一个资源下载。代码基本都有注释，方便新手学习，注释不一定完全正确

Ego_network:用Python类创建ego_network！

基于python类的编程，主要运用一些基础的python知识，也是自己学习python一段时间的经验体会

从零开始的高斯混合模型 算法类型：聚类算法使用的数据集：从sklearn导入的虹膜数据集 最终集群的输出 要求： Jupyter笔记本或Google Colab 库： 熊猫： ： numpy： ：//numpy.org/install/ Matplotlib： ：//matplotlib.org/stable/users/installing.html sklearn： ://scikit-learn.org/stable/install.html scipy： ：//pypi.org/project/scipy/ 涉及的步骤： 对于Google Colab： 在任何浏览器上打开google colab。 在Google Colab中上传文件“ 19BCE1328_Gaussian混合物模型”。 运行笔记本中的所有单元并查看输出。 参见图以可视化最终结果。 对于Jup

可靠性 用于可靠性分析的Python类，包括Monte Carlo和FORM方法。 显示了一些应用示例。 该项目仍在开发中。

VASP_XDATCAR 用于从分子动力学解析VASP XDATCAR的python类。 XDATCAR文件包含分子动力学运行期间的轨迹，即在每个时间步上所有原子的位置。 根据这些信息，我们可以计算出以下物理量 系统随时间变化的温度 速度自相关函数（VAF）和声子密度 对相关函数（PCF） 笔记 Set NBLOCK = 1 in the INCAR so that all the configuration in the MD run is wrtten to XDATCAR. The element mass (POMASS) and the MD time step (POTIM) is read from OUTCAR.

使用方法 1.新建一个文件夹，将本仓库两个文件下载到本地，放入该文件夹。 2.用终端或命令行进入该文件夹。 3.直接用python运行该文件。 python gundamgame.py 111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 11 11110 0111 1111 11 1111 1111111 111111. 11 1 1 111111111110 0111 1111 1 1111 111 11111 . 11111. 1 1 1 11 1110 0111 1111 1111 111 1111 1 1111. 0 1 1 111 1111 11 1111 1 1111 11 .111 111. 1 .0 1 111 1111111 111111 111 1111 1111 01111 11. 11 10 1 111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 1111111111111111111111111111111111111 .1111111111111111111111111111111111111111111 111111111111111111111111111111111111 11111111111111111111111111111111111111111111111111111 11.111111111111111111111111111111111011 111.111111111111111111111111111111111.11 11111 11111111111111111111111111111.111 1 11111 1111111111111111111111111111111111.11111 11111110 01111111111111111111111111 111111 011 0 1111.111111111111111111111111110 1111111 1111111111 1111111111111111111111 111111 111 1 1111 011111111111111111111111 1111111111 111111111111. 1111111111111111110 11111 111 1111 111111111111 11111111 111111111111 111111111111111 1111111.1110 .1111 0111 1111 .11111111 111111111111111 111111111111111110 11111111 111111111111111 111 111111111 11111111111111111 11111111111111111111 111111111 1111111111111111 11 111111111 11111111111111111111 1111111111111111111111. 111111111 1111111111111 1111111111 01111111111111111111111 11111111111111111111 1111 11111111111111111111111111111 1 1111111111111111111111 1111111111111111111 111 1 11.11111111111111 11111. 1 .11011111111111111

下面小编就为大家分享一篇python实现类之间的方法互相调用，具有很的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

PySDMs Python中的生态物种分布模型（SDM）的面向对象的类。 建模指标 物种分布的地理分类 包装布局 库代码本身 许可证，适用于此软件包 README.md-您现在正在阅读的README文件 -先决条件安装该软件包，通过使用PIP 安装程序脚本 /-单元测试 较长的说明： 物种分布建模（SDM）的面向对象的类。 PySDM在SDM框架的建模部分完成了大部分繁重的工作，其中的插值功能主要将地理分类步骤包装在面向对象的方式中。 省略了SDM工作流程的预处理步骤，主要是因为它们在R中更容易执行（请参阅examples /中Jupyter笔记本末尾的围兜链接）。 PySDM是为我的约书亚树和沙漠夜蜥蜴的气候变化影响研究项目而开发的。 职能 self.fit（）：使用PyCaret进行模型训练，考虑基于树的方法，神经网络和最佳子集选择软投票混合。 需要一个具有分类目标和数字说