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二、官方文档的阅读和使用
三、类的关注点
1.类实例化所需的参数
实例化类（类名()）的本质是调用类的构造逻辑，核心参数由__init__方法定义（极少数场景需关注__new__，但__new__参数通常与__init__一致）。
（1）核心规则
实例化时传入的参数，会被直接传递给__init__方法，参数的类型、个数、默认值完全由__init__决定。
（2）常见参数类型
| 参数类型 | 示例 | 说明 |
| 必选参数 | def __init__(self, name): | 无默认值，实例化时必须传（如Student("张三")）。 |
| 默认参数 | def __init__(self, age=18): | 有默认值，实例化时可选传（如Student("张三")用默认 18，Student("李四", 20)覆盖）。 |
| 可变位置参数 | def __init__(self, *args): | 接收任意个数的位置参数，打包为元组（如Student("张三", 18, "高一")）。 |
| 可变关键字参数 | def __init__(self, **kwargs): | 接收任意个数的关键字参数，打包为字典（如Student(name="张三", age=18)）。 |
| 关键字 - only 参数 | def __init__(self, *, grade): | 必须以关键字形式传递（如Student("张三", grade="高一")，不能传位置参数）。 |
2.普通方法所需要的函数
在面向对象编程中，普通方法（通常指 “实例方法”） 是类中最核心的函数类型，它依附于类的实例、能访问 / 修改实例状态，其设计和实现遵循函数的基本规则，但又和类的特性深度绑定。
普通方法（实例方法）是定义在类内部、第一个参数固定为self 的函数，它的核心作用是实现实例的 “行为”—— 操作实例的属性、完成特定业务逻辑，只能通过类的实例调用（而非直接通过类调用）。
它和普通函数的核心区别：
- 必须绑定实例（self参数由解释器自动传递，指向调用该方法的实例）；
- 可直接访问实例属性（self.xxx）和类属性（self.__class__.xxx/ 类名.xxx）；
- 可调用类内的其他普通方法、类方法、静态方法。
普通方法（实例方法）的核心构成（所需要素）
一个完整的普通方法，本质是 “带self参数的函数”，其所需的核心要素和普通函数一致，但需适配类的特性。
| 要素 | 说明 |
| 必选的self参数 | 第一个参数必须是self（命名约定，也可写其他名字，但解释器默认传实例），用于绑定调用方法的实例，通过它可访问 / 修改实例属性。 |
| 业务参数（可选） | 除self外，可根据业务需求定义任意参数（和普通函数的参数规则完全一致）： 1. 必选参数：无默认值，调用时必须传； 2. 默认参数：有默认值，调用时可选传； 3. 可变位置参数（*args）：接收任意位置参数； 4. 可变关键字参数（**kwargs）：接收任意关键字参数； 5. 关键字 - only 参数（*, param）：必须以关键字形式传递。 |
| 函数体逻辑 | 实现方法的核心功能，可： 1. 读取 / 修改self上的实例属性； 2. 调用类的其他方法（如self.other_method()）； 3. 调用类属性（self.school）； 4. 执行任意业务逻辑（计算、IO、判断等）。 |
| 返回值（可选） | 用return返回结果，无return则默认返回None；返回值类型根据业务需求设计（如数值、字符串、对象、布尔值等）。 |
3.普通方法的返回值
普通方法的返回值和普通函数的返回值规则完全一致，核心差异仅在于：返回值通常与实例的状态（self绑定的属性）强相关，服务于实例的 “行为结果”。
核心规则：
- 用 return [值] 显式指定返回结果，无 return 或 return 后无值 → 方法默认返回 None；
- 可返回任意 Python 对象（数值、字符串、列表、字典、自身实例、甚至另一个类 / 函数）；
- 返回值的设计需匹配方法的业务目标（比如 “查询类方法” 返回具体数据，“操作类方法” 可返回None或自身实例）。
| 返回值类型 | 说明 | 典型场景 |
| 无返回值（None） | 方法仅执行操作（如修改实例属性、打印、IO 操作），无需返回结果 | 修改实例的成绩、更新实例的信息、打印实例详情 |
| 基础数据类型（int/str/bool/float） | 返回单个计算结果、状态标识、文本信息 | 计算平均分（float）、判断是否及格（bool）、获取姓名（str） |
| 复合数据类型（list/dict/tuple） | 返回批量数据、结构化结果 | 返回实例的所有成绩（dict）、返回成绩排名（list）、返回姓名 + 年龄（tuple） |
| 类实例（自身 / 其他类） | 返回self实现链式调用，或返回关联的其他实例 | 链式调用（self）、返回总分更高的同学实例、返回学生的班主任实例 |
| 特殊类型（None/异常） | 无有效结果时返回None；异常通过raise抛出（而非返回） | 查询不存在的科目成绩返回None；参数非法时raise ValueError（不返回值） |
四、绘图的理解
绘图的本质是将 “抽象的图形逻辑 / 数据” 转化为 “可视化的像素 / 矢量图形” 的过程，核心是 “分层实现”—— 从用户能理解的 “画一条折线、一个柱状图”，到计算机能执行的 “操作像素、渲染路径”，整个流程分为三层，且底层库是实现可视化的核心支撑。
| 分层 | 作用 | 示例 |
| 应用层（业务层） | 用户编写的业务逻辑，定义 “画什么”（如基于数据画折线图、设置颜色 / 标题） | plt.plot(x, y, color='red') |
| 抽象绘图层（中层） | 封装高层图形逻辑，将用户指令转化为 “底层能识别的图形描述”（如路径、画笔、颜色） | Matplotlib/Seaborn/Plotly |
| 底层渲染 / 图像层 | 执行 “真正的绘制”：将图形描述转化为像素 / 矢量数据，处理图像格式 / 硬件显示 | Agg/Cairo/Skia、libpng/libjpeg、OpenGL |
1.绘图的核心是 “分层转换”：用户的高层需求 → 抽象绘图层的图形描述 → 底层库的像素 / 渲染执行；
2.底层库是绘图的 “引擎”，负责真正的渲染 / 图像编码，多为 C/C++ 编写，Python通过绑定调用；
3.调用方式分两种：
间接调用（主流）：上层库（Matplotlib/PIL）封装底层逻辑，用户写简洁代码；
直接调用（定制化）：通过 pycairo/PyOpenGL 等绑定，手动操作底层 API；
4.选择原则：优先用上层库提升开发效率，仅在定制化 / 性能极致要求时直接调用底层。
@浙大疏锦行