python文件式和交互式道路标志_其它课程中的python---4、Matplotlib最最最最简单使用...
其它课程中的python---4、Matplotlib最最最最简单使用
一、总结
一句话总结:
慢慢来吧,不着急,心态平和和沉稳:每次和世界交互,你就能感受到无比的自信
1、如何区别python2和python3的pip?
已经帮你弄好了:分别打开python安装目录的Script,里面pip2,pip3啥的都分别命名好了
2、在windows的电脑中安装python2和python3之后,如何分别在命令行使用它们?
复制.exe,重命名:将python2安装目录下的python.exe复制一份重命名成python2,同理python3,然后这样python2就能访问到python2了
3、pycharm中如何使用 ipython?
安装jupyter,matplotlib,sympy包
4、python中的 jupyter 是什么?
交互式计算的命令shell:Jupyter Notebook提供了一个用于作为Web应用程序的交互式计算的命令shell。
Jupyter Notebook提供了一个用于作为Web应用程序的交互式计算的命令shell。该工具可以与多种语言一起使用,包括Python,Julia,R,Haskell和Ruby。它通常用于处理数据,统计建模和机器学习。 本教程将引导您设置Jupyter Notebook以在本地或从Ubuntu 16.04服务器运行,以及教您如何连接和使用笔记本。 Jupyter笔记本(或简称笔记本)是由Jupyter Notebook应用程序生成的文档,包含计算机代码和丰富的文本元素(段落,方程,数字,链接等),有助于呈现和共享可再现的研究。 在本指南结束时,您将能够使用运行在本地机器或远程服务器上的Jupyter Notebook运行Python 3代码。
5、numpy进行线性代数计算的函数有哪些?
dot 矩阵乘法
inv 计算方阵的逆
eig 计算方阵的本征值和本征向量
常用的numpy.linalg函数
diag 以一维数组的形式返回方阵的对角线(或非对角线)元素,或将一维数组转换为方阵(非对角线元素为0)
dot 矩阵乘法
trace 计算对角线元素的和
det 计算矩阵行列式
eig 计算方阵的本征值和本征向量
inv 计算方阵的逆
pinv 计算矩阵的Moore-Penrose伪逆qr计算QR分解
svd 计算奇异值分解(SVD)
solve 解线性方程组Ax=b,其中A为一个方阵lstsq计算Ax=b的最小二乘解
6、numpy如何读入数据?
loadtxt方法:c,v=np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,7), unpack=True)
7、Matplotlib如何使用?
1、创建Figure对象:fig = plt.figure()
2、设置横纵轴等相关信息:ax.set(xlim=[0.5, 4.5], ylim=[-2, 8], title='An Example Axes',ylabel='Y-Axis', xlabel='X-Axis')
3、添加横纵轴数据:ax.plot(x, y_sin)
4、显示图像:plt.show()
#-*- coding: utf-8 -*-
importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as np####创建Figure对象,理解成我们需要一张画板才能开始绘图
fig =plt.figure()
ax= fig.add_subplot(111)####设置横纵轴等相关信息
ax.set(xlim=[0.5, 4.5], ylim=[-2, 8], title='An Example Axes',
ylabel='Y-Axis', xlabel='X-Axis')
x= np.linspace(0, 2*np.pi)
y_sin=np.sin(x)####添加横纵轴数据
ax.plot(x, y_sin)####显示图像
plt.show()
二、Matplotlib如何使用(最简单使用)
1、截图
2、代码
#-*- coding: utf-8 -*-
importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as np####创建Figure对象,理解成我们需要一张画板才能开始绘图
fig =plt.figure()
ax= fig.add_subplot(111)####设置横纵轴等相关信息
ax.set(xlim=[0.5, 4.5], ylim=[-2, 8], title='An Example Axes',
ylabel='Y-Axis', xlabel='X-Axis')
x= np.linspace(0, 2*np.pi)
y_sin=np.sin(x)####添加横纵轴数据
ax.plot(x, y_sin)####显示图像
plt.show()
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