numpy、matplotlib、pyQT、seaborn、turtle,的作用几个插件的作用...
发布网友
发布时间：2022-04-23 02:50
共2个回答
懂视网
时间：2022-04-18 07:59
Matplotlib是一个Python 2D绘图库,它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。
上一篇我们讲解到Matplotlib 中的图例，标题和标签介绍，今天我们开始正式画图。这个教程中我们会涉及条形图、直方图和散点图。我们先来看条形图：
条形图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar([1,3,5,7,9],[5,2,7,8,2], label="Example one")
plt.bar([2,4,6,8,10],[8,6,2,5,6], label="Example two", color='g')
plt.legend()
plt.xlabel('bar number')
plt.ylabel('bar height')
plt.title('Epic Graph
Another Line! Whoa')
plt.show()plt.bar为我们创建条形图。 如果你没有明确选择一种颜色，那么虽然做了多个图，所有的条看起来会一样。 这让我们有机会使用一个新的 Matplotlib 自定义选项。 你可以在任何类型的绘图中使用颜色，例如g为绿色，b为蓝色，r为红色，等等。 你还可以使用十六进制颜色代码，如#191970。
接下来，我们会讲解直方图。 直方图非常像条形图，倾向于通过将区段组合在一起来显示分布。 这个例子可能是年龄的分组，或测试的分数。 我们并不是显示每一组的年龄，而是按照 20 ~ 25，25 ~ 30… 等等来显示年龄。 这里有一个例子：
直方图
import matplotlib.pyplot as plt
population_ages = [22,55,62,45,21,22,34,42,42,4,99,102,110,120,121,122,130,111,115,112,80,75,65,54,44,43,42,48]
bins = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120,130]
plt.hist(population_ages, bins, histtype='bar', rwidth=0.8)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Interesting Graph
Check it out')
plt.legend()
plt.show()产生的图表为：
对于plt.hist，你首先需要放入所有的值，然后指定放入哪个桶或容器。 在我们的例子中，我们绘制了一堆年龄，并希望以 10 年的增量来显示它们。 我们将条形的宽度设为 0.8，但是如果你想让条形变宽，或者变窄，你可以选择其他的宽度。
接下来，我们将介绍散点图。散点图通常用于比较两个变量来寻找相关性或分组，如果你在 3 维绘制则是 3 个。
散点图
散点图的一些示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5,6,7,8]
y = [5,2,4,2,1,4,5,2]
plt.scatter(x,y, label='skitscat', color='k', s=25, marker="o")
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Interesting Graph
Check it out')
plt.legend()
plt.show()结果为：
Tip:
plt.scatter不仅允许我们绘制x和y，而且还可以让我们决定所使用的标记颜色，大小和类型。
热心网友
时间：2022-04-18 05:07
摘要Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。用它来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。咨询记录 · 回答于2021-07-28numpy、matplotlib、pyQT、seaborn、turtle,的作用几个插件的作用以及主要函数的使用方法Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。用它来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。Matplotlib介绍Python中最著名的绘图系统，很多其他的绘图例如seaborn（针对pandas绘图而来）也是由其封装而成。创世人John Hunter于2012年离世。这个绘图系统操作起来很复杂，和R的ggplot,lattice绘图相比显得望而却步，这也是为什么我个人不丢弃R的原因，虽然调用绘制的图形可以大致按照ggplot的颜色显示，但是还是感觉很鸡肋。但是matplotlib的复杂给其带来了很强的定制性。其具有面向对象的方式及Pyplot的经典高层封装。###3.1 Matplotlib功能掌握散点图，折线图，条形图，直方图，饼状图，箱形图的绘制。绘图的三大系统：pyplot，pylab(不推荐)，面向对象坐标轴的调整，添加文字注释，区域填充，及特殊图形patches的使用金融的同学注意的是：可以直接调用Yahoo财经数据绘图Numpy介绍Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。用它来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建:1.Python对象的转换2.通过类似工厂函数numpy内置函数生成：np.arange,np.linspace…3.从硬盘读取，loadtxt###1.1 学习文档视频详细教程http://www.jikexueyuan.com/course/1537.htmlhttp://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/index.html#id2#2. Pandas介绍基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。最具有统计意味的工具包，某些方面优于R软件。数据结构有一维的Series，二维的DataFrame(类似于Excel或者SQL中的表，如果深入学习，会发现Pandas和SQL相似的地方很多，例如merge函数)，三维的Panel（Pan（el) + da(ta) + s，知道名字的由来了吧）。###2.1 Pandas中的数据结构Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。Time- Series：以时间为索引的Series。
