python::安装pylab模块

pylab介绍

pylab 模块是一款由python提供的可以绘制二维,三维数据的工具模块,其中包括了绘图软件包 matplotlib,其可以生成matab绘图库的图像。
但是在我们安装了python后,缺省状态下并不包含pylab模块,所以我们要先安装pylab模块

pylab模块的安装

由于 pylan是matplotlib中的一个模块 所以我们直接安装matplotlib库就好了。
1):首先我们进入CMD
这里写图片描述
2):然后我们进入Pythonxx(xx为你下载的版本号小编下载的是2.7.12所以XX为27)目录中的Scripts 在>后输入指令 pip install matplotlib下载
这里写图片描述
3):等上五分钟左右下载完毕 我们进入python中输入 import pylab 如果没有任何文字出现即下载成功
这里写图片描述

我们来体验下pylab的画图功能

1:直线 y=2x

import pylab
my_list=[]
for counter in range(10):
    my_list.append(counter*2)
print my_list
print len(my_list)

#now plot the list

pylab.plot(my_list)
pylab.show()

这里写图片描述

2:正弦波

import pylab
import math

x_values=[]
y_values=[]
num=0.0

while num<math.pi*4:
    y_values.append(math.sin(num))
    x_values.append(num)
    num+=0.1
# now plot
pylab.plot(x_values,y_values,'ro')
pylab.show()

这里写图片描述

好了,这里我们实现了matplotlib的安装过程和利用pylan里面的pyplot的绘图功能

<think>嗯,用户问的是关于Python的matplotlib库中的pylab模块是否已经不适合使用了。首先,我得回想一下matplotlib的文档和最近的更新情况。记得之前看过官方文档,里面提到过pylab模块现在不推荐使用了。那原因是什么呢? 首先,pylab模块的设计初衷是为了方便用户快速绘图,它把很多numpy和matplotlib.pyplot的函数导入到同一个命名空间里。这样用户不需要频繁地导入numpy和pyplot,可以直接调用函数。但这也带来了命名空间污染的问题。比如,用户可能无意中覆盖了已有的变量或函数,导致难以调试的错误。 然后,现代Python编程更强调显式导入和模块化的代码结构。使用import numpy as np和import matplotlib.pyplot as plt这样的方式,不仅让代码更清晰,还能明确知道每个函数的来源,提高可读性和可维护性。而pylab的隐式导入容易让新手混淆函数的出处,也不利于代码的维护。 另外,官方文档已经明确指出pylab不再推荐使用,尤其是在生产环境和长期维护的项目中。替代方案是分开导入numpy和pyplot模块,这样可以避免潜在的问题。例如,使用plt.plot()而不是plot(),这样代码意图更明确。 不过,在交互式环境或快速原型开发中,可能有人还是喜欢用pylab的便捷。但即便如此,官方还是建议逐步过渡到显式导入的方式。所以,总的来说,现在应该避免使用pylab,转而使用pyplot和numpy的显式导入方式。 用户可能需要知道如何修改现有代码中的pylab部分,应该给出示例代码。比如,将from pylab import *替换为import matplotlib.pyplot as plt和import numpy as np,然后调用时加上plt.和np.前缀。这样代码更规范,也更符合当前的最佳实践。 再考虑相关的问题,用户可能对matplotlib的其他模块或替代库感兴趣,或者想了解如何优化现有的绘图代码。所以相关的问题可以涉及pyplot和pylab的区别、替代方案、显式导入的好处,以及如何迁移旧代码等。</think><< 是的,当前官方推荐避免使用`pylab`模块,建议改用更规范的`matplotlib.pyplot`和`numpy`显式导入方式。以下是具体原因和替代方法: 1. **命名空间污染**: - `pylab`会同时导入`matplotlib.pyplot`和`numpy`的函数到全局命名空间,容易导致名称冲突。 - 示例:`from pylab import *`可能覆盖用户自定义的同名函数(如`plot`或`sin`)。 2. **代码可读性差**: - 隐式导入的函数来源不清晰,难以追踪函数是来自`numpy`还是`matplotlib`。 - 替代方案应显式导入: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` 3. **官方推荐**: - 自Matplotlib 1.4版本起,官方文档明确建议弃用`pylab`。 - 官方示例代码已全面改用`pyplot`和`numpy`分离的写法。 **替代代码示例**: ```python # 旧代码(不推荐) from pylab import * x = linspace(0, 5, 100) plot(x, sin(x)) show() # 新代码(推荐) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 5, 100) plt.plot(x, np.sin(x)) plt.show() ``` **特殊场景**: - 仅允许在临时交互式环境(如Jupyter Notebook)中少量使用`%pylab inline`魔法命令 - 但更规范的写法仍是: ```python %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` >>
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