[TensorFlow] demo1 创建100个float32的随机数x_data

本文介绍如何利用Python中的NumPy库生成一个包含100个随机浮点数的数组,并展示其具体实现代码及运行结果。
import numpy as np
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
print(x_data)

运行效果如下:

头哥python本关任务:使用Matplotlib绘制线型图。 相关知识 为了完成本关任务,你需要掌握: 1.Matplotlib绘图方法 Matplotlib Matplotlib是Python的绘图库。 它可与NumPy一起使用,提供了一种有效的MatLab开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用,如PyQt和wxPython。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(1, 11) # x为数组 y = 2 * x + 5 # 数组运算,y也是数组 plt.title("Matplotlib demo") # 设置图标题 plt.xlabel("x axis caption") # 设置x轴标题 plt.ylabel("y axis caption") # 设置y轴标题 plt.xticks(rotation=30) # 设置x轴刻度值,rotation旋转角度 plt.plot(x, y) # 绘制曲线,默认线型图 plt.show() # 显示曲线 ** plot详解 ** plot()函数的一般的调用形式; # 单条线: plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) # 一条语句绘制多条曲线,分组传入参数 plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs) 可选参数 [fmt]是一个字符串来定义图的基本属性如: 颜色(color), 点型(marker), 线型(linestyle), 具体形式 fmt = '[color][marker][line]' fmt接收的是每个属性的单个字母缩写,例如: plot(x, y, 'bo-') 蓝色圆点实线 若属性用的是全名则不能用*fmt * 参数来组合赋值,应该用关键字参数对单个属性赋值如: plot(x, y2, color='green', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=1, markersize=6) plot(x, y3, color='#900302', marker='+', linestyle='-') 缩写可以使用以下格式化字符: - 实线样式 -- 破折(短横)线样式 -. 点划线样式 : 虚线样式 . 点标记 o 圆标记 * 星形标记 以下是颜色的缩写: b蓝色 g绿色 r红色 c青色 m品红色 y黄色 k黑色 w白色 读取文件 本题会提供一个csv数据文件,需要将其中的数据读取出来,格式如下: 第一行为标题行,第二行开始是正式数据 定义函数read_file(filename)读取数据,接收文件名为参数,读取文件中的数据为二维列表,返回列表 代码如下: def read_file(filename): """接收文件名为参数,读取文件中的数据为二维列表,返回列表""" with open(filename, 'r') as data: # 用上下文管理器打开文件,创建文件对象 data_list = [line.strip().split(',') for line in data] return data_list[1: ] # 切片去附近标题行数据后返回 编程要求 文件下载: 600132202009.csv 根据提示,在右侧编辑器补充代码,利用Matplotlib绘制2020年9月收盘价线型图,为每个数据点加标识*。 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试: 预期输出:import matplotlib.pyplot as plt # 设置常量,对应各列数据的语义,可用具有语义的常量代替数字做索引和切片 Date = 0 # 日期 HIGH = 1 # 最高价 LOW = 2 # 最低价 OPEN = 3 # 开盘价 CLOSE = 4 # 收盘价 VOLUME = 5 # 日成交量 ADJCLOSE = 6 def read_file(filename): """ 接收文件名为参数,读取文件中的数据为二维列表,返回列表""" # 用上下文管理器打开文件,按行读取并处理 with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f: # 每行去除首尾空白后按逗号分割,生成二维列表 data_list = [line.strip().split(',') for line in f] # 切片去除标题行,返回数据行 return data_list[1:] def stock_2020_9(data_list): """参数 包含股票的数据的二维列表,返回2020年9月1日至9月30日收盘价数据的列表""" sept_close_data = [] # 遍历所有数据行,筛选2020年9月的记录 for row in data_list: # 假设日期格式为"2020-09-xx",通过前缀判断9月数据 if row[Date].startswith('2020-09-'): # 提取日期和收盘价,组成子列表存入结果(保留原始格式,后续绘图时转数值) sept_close_data.append([row[Date], row[CLOSE]]) return sept_close_data def plot_stock(data_list): """参数 包含股票的数据的二维列表,绘制2020年9月股价变化线型图 以日期为横坐标,旋转30度显示,股价点用'*'标记。 """ # 提取横坐标(日期)和纵坐标(收盘价)数据 dates = [row[0] for row in data_list] # 日期列表 closes = [float(row[1]) for row in data_list] # 收盘价转浮点型,用于绘图 # 绘制折线图:线型默认,数据点用'*'标记 plt.plot(dates, closes, marker='*') # 设置x轴刻度旋转30度,避免日期重叠 plt.xticks(rotation=30) # 优化图表可读性:添加坐标轴标签和标题 plt.xlabel('日期') plt.ylabel('收盘价(元)') plt.title('2020年9月股票收盘价变化线型图') # 自动调整布局,防止标签被截断 plt.tight_layout() if __name__ == '__main__': file = '600132202009.csv' # 文件名 stock_in_list = read_file(file) stock_of_2020_9 = stock_2020_9(stock_in_list) plot_stock(stock_of_2020_9) plt.savefig('result/result.jpg') plt.show() 请补充代码让答案正确
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