cool python example

本文通过实例演示了如何使用Matplotlib库进行复杂图形绘制,包括等高线图、填充等高线图和极坐标条形图。展示了如何设置颜色、轮廓和标签,以增强数据可视化效果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
dx =0.01 ;dy = 0.01
x = np.arange(-0.2,0.2,dx)
y = np.arange(-0.2,0.2,dy)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
def f(x,y):
    return (1 - y**5 + x**5) * np.exp(-x**2-y**2)
C = plt.contour(X,Y,f(X,Y),8,colors = 'black')
plt.contourf(X,Y,f(X,Y),8)
plt.clabel(C,inline=1,fontsize=10)
plt.show()

 

运行结果:

 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
dx =0.01 ;dy = 0.01
x = np.arange(-0.2,0.2,dx)
y = np.arange(-0.2,0.2,dy)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
def f(x,y):
    return (1 - y**5 + x**5) * np.exp(-x**2-y**2)
C = plt.contour(X,Y,f(X,Y),8,colors = 'black')
plt.contourf(X,Y,f(X,Y),8,cmap=plt.cm.hot)
plt.clabel(C,inline=1,fontsize=10)
plt.show()

运行结果:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
N = 8
theta = np.arange(0.,2*np.pi,2*np.pi/N)
radii = np.array([4,7,5,3,1,5,6,7])
plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95],polar=True)
colors = np.array(['#4bb2c5','#c5b47f','#EAA228','#579575','#839557','#958c12','#953579','#4b5de4'])
bars = plt.bar(theta,radii,width=(2*np.pi/N),bottom=0.0,color=colors)
plt.show()

运行结果:

### Python与DeepSeek的关系 DeepSeek作为一个假设性的搜索引擎平台,能够利用多种编程语言进行开发和扩展功能。Python由于其简洁性和强大的库支持,在数据处理、机器学习等领域广泛应用,因此成为DeepSeek实现特定功能的理想选择之一[^1]。 对于希望在DeepSeek环境中运用Python的情况而言,主要体现在以下几个方面: #### 数据获取与预处理 通过Python编写脚本可以从不同源收集结构化或非结构化的原始数据,并对其进行清洗转换以便后续分析操作。例如使用`requests`库抓取网页内容或者借助`pandas`完成表格型文件读写等任务[^2]。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "http://example.com" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') print(soup.title.string) ``` #### 构建索引服务 可以采用Elasticsearch这样的开源工具配合Python客户端来构建高效的全文检索引擎;也可以基于Lucene/Solr等技术栈搭建适合自身业务场景需求的信息存储及查询架构[^3]。 ```python from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch() doc = {'author': 'kimchy', 'text': 'Elasticsearch: cool'} res = es.index(index="test-index", id=1, document=doc) print(res['result']) ``` #### 自然语言处理(NLP) 为了提升搜索质量,可集成NLP算法模型对输入查询语句做意图识别、实体提取等工作。像SpaCy这类专注于自然语言理解的框架就非常适合用来增强DeepSeek的功能特性[^4]。 ```python import spacy nlp = spacy.load('en_core_web_sm') doc = nlp(u'Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion') for ent in doc.ents: print(ent.text, ent.start_char, ent.end_char, ent.label_) ```
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