第3章 matplotlib数据可视化基础 课后习题

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本文详细解析了绘图的标准流程，包括画布创建、图形绘制、图例添加及坐标轴标签设置等步骤，并通过选择题形式巩固知识点，涵盖了中文显示、散点图绘制、线条样式设置等内容。

1.选择题
(1)以下关于绘图标准流程说法错误的是(B)
A.绘制最简单的图形可以不用创建画布
B.添加图例可以在绘制图形之前
C.添加x轴、y轴的标签可以在绘制图形之前
D.修改x轴标签、y轴标签和绘制图形没有先后
(2)下列参数中调整后显示中文的是©
A.lines.linestyle
B.lines.linewidth
C.font.sans-serif
D.axes.unicode_minus
(3)下列代码中绘制散点图的是(A)
A.plt.scatter(x,y)
B.plt.plot(x,y)
C.plt.legend(‘upper left’)
D.plt.xlabel(‘散点图’)
(4)下列字符串表示plot线条颜色、点的形状和类型为红色五角星点短虚线的是(D)
A.‘bs-’
B.‘go-.’
C.‘r±.’
D’r*:’
(5)下列说法正确的是©
A.散点图不能在子图中绘制
B.散点图的x轴刻度必须为数值
C.折线图可以用作查看特征间的趋势关系
D.箱线图可以用来查看特征间的相关关系

Python 数据可视化 5.6 习题
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09-03 2318
5．当 matplotlib 使用 GridSpec() 自定义布局结构时，可以通过（　　）参数控制子图的间隙。1．请简述 subplot()、subplots() 和 subplot2grid() 函数的区别。1．subplot(223) 与 subplot(2, 2, 3) 是等价的。2．matplotlib 使用 subplot() 可以一次绘制多个子图。3．同一画布的多个子图可以共享同方向的坐标轴。1．下列函数中，可以一次绘制多个子图的是（　　）。4．下列选项中，可以实现紧密布局的是（　　）。
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08-30 2707
强烈推荐！！！！！！建议直接收藏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，也可以和图形工具包一起使用。虽然相比其他图形库（Seaborn | pyecharts | plotly | bokeh | pandas_profiling ）这个库丑丑呆呆的，甚至有点难用，但人家毕竟是开山始祖，方法全，能够支持你各类骚操作的需求。可以说是现在python数据分析中，用的人最多的图形库了。目录一、导入1.导入matplotlib库简
matplotlib_5 对应练习题
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思考题 自定义colormap，并将其应用到任意一个数据集中，绘制一幅图像。
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本篇内容主要围绕着使用Python进行数据可视化，特别是使用matplotlib库创建条形图及其相关参数进行讲解。同时，也涉及到了数据的统计分析，包括均值、中位数、方差和标准差的概念及其应用。 首先，我们关注...
python数据分析课程笔记 | 第四章 Matplotlib数据可视化（下）
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目录：4.5 完善统计图形（1）图例和画布使用（2）图形添加内容4.6 图像样式高级操作（1）绘制双坐标轴（2）多个图形合并4.7 高级绘图（1）Seaborn基础（2）绘制常用统计图形（3）其他参数和图形4.8 精美制图（1）plotly基础（2）常见图形绘制（3）图形设置 4.5 完善统计图形 （1）图例和画布使用 图例中legend中loc中的位置和数字关系的使用： best：0 upper right：1 upper left：2 lower left：3 lower right：4 right
python练习题：数据可视化
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08-02 925
该函数接受一个包含温度数据的字典作为输入。字典的键是日期，值是当天的温度（以摄氏度为单位）。函数应绘制一个折线图，显示温度随时间的变化。，它应该生成一个显示从2023年1月1日到2023年1月3日温度变化的折线图。函数来绘制数据点，并设置颜色这样，用户可以看到温度数据点的分布情况。函数，使其能够绘制散点图，显示温度数据点的分布。函数，使其能够绘制柱状图，显示每天的平均温度。函数，使其能够绘制散点图。函数，使其能够绘制柱状图。在这个扩展的答案中，我们修改了。在这个扩展的答案中，我们修改了。
Python Matplotlib实现数据可视化的5种方法详解
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11-19 2110
数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画，试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(Exploratory Data Analysis，EDA)以获取对数据的一些理解。创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。
Python matplotlib 部分习题
Schnee-Cy的博客
05-28 850
这一次的作业必较难，涉及到挺多的新知识，需要查阅各类的官方文档，除此之外，我还参考了其他的一些技术博客import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 2, 0.01) y = np.sin((x-2)*(np.exp(-x**2)))**2 plt.plot(x, y) plt.title("Exercis...
Python Matplotlib练习❤
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第二节课作业 题目： 假设大家在30岁的时候，根据自己的实际情况，统计出来了你和同桌从11岁到30岁每年交的男女朋友的数量如列表a和b,请绘制出该数据的折线图,以便分析自己和同桌每年交男女朋友的数量走势 a = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1] b = [1,0,3,1,2,2,2,3,1,1,1,1,1,2,1,1,2,3,2,2] 要求： • y轴表示个数 • x轴表示岁数,比如11岁,12岁 代码： from matplotlib import.
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1. 绘制一个二维随机漫步的图形 直接上代码： %pylab inline nsteps = 1000 draws = np.random.randint(-1,2,size=(2,nsteps)) walks = draws.cumsum(1) plot(walks[0,:],walks[1,:]); Populating the interactive namespace from ...
数据分析-Matplotlib练习题
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习题来源于网络，仅做整理。 参看网站： https://matplotlib.org/tutorials/index.html https://blog.youkuaiyun.com/james_154_best/article/details/80460676 1. 2. 3. debug: 1.only size-1 arrays can be conver...
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Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形 。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。# 11.1 Plotting a function import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt ...
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0,2,100) y = np.power(np.sin(x - 2), 2) * np.exp(-np.power(x, 2)) f, ax=plt.subplots(1, 1, figsize=(5,4)) ax.plot(x, y) ax.set_xli...
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1. Plotting a function：             代码如下：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.arange(0,2,0.01) y=np.sin((x-2)*np.exp(-x**2))**2 plt.plot(x,y) plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y...
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Numpy的基本应用
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11.1# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue May 29 19:34:16 2018 @author: 12046 """ import numpy as np import scipy import matplotlib.pyplot as plt def f(x): return (np.sin(x-2)**2)*(np.e**(-...
python数据可视化第三章课后练习题第五题
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### Python 数据可视化 第三章 课后练习题 第五题 答案解析 在《Python数据分析基础教程——数据可视化（第2版）》一书中，第三章主要围绕数据可视化的基础知识展开，涉及 matplotlib 和 seaborn 庉库的基础应用。以下是针对该章节第五题的解答与分析。 #### 题目概述 题目通常要求读者基于给定的数据集完成特定类型的图表绘制，并解释其意义。假设本题的目标是通过 `matplotlib` 或 `seaborn` 绘制柱状图并对其进行解读，则可以按照如下方式进行实现[^1]。 #### 实现方法 以下是一个可能的解决方案： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 假设这是题目中的样本数据 categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = [10, 15, 7, 12] # 创建柱状图 plt.bar(categories, values, color='skyblue') # 添加标题和标签 plt.title('Sample Bar Chart') plt.xlabel('Categories') plt.ylabel('Values') # 显示图形 plt.show() ``` 上述代码实现了基本的柱状图绘制功能。其中，`categories` 表示分类名称列表，而 `values` 则表示对应类别的数值大小。通过调用 `plt.bar()` 方法即可生成柱状图，并进一步设置标题、坐标轴标签等内容来增强可读性。 #### 结果说明 运行以上代码后将会展示一张简单的柱状图，直观展示了不同类别之间的数量差异情况。这种形式适合用于比较离散型变量间的分布特征，在实际工作中具有广泛的应用价值。 #### 进一步扩展 如果希望增加更多细节或者改进视觉效果，还可以考虑引入其他参数选项，比如调整颜色渐变、添加误差棒等特性。例如下面这段代码演示了如何为每根柱子指定不同的填充色： ```python colors = ['red', 'green', 'blue', 'orange'] for i in range(len(categories)): plt.bar(categories[i], values[i], color=colors[i]) plt.title('Customized Bar Chart with Different Colors') plt.xlabel('Categories') plt.ylabel('Values') plt.show() ``` 此版本不仅保留了原始逻辑结构不变，还赋予每个条形独特的外观样式，从而提升了整体美观度。
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