作业（十七）——Matplotlib

最新推荐文章于 2022-04-23 16:56:04 发布
最新推荐文章于 2022-04-23 16:56:04 发布
阅读量410 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40102803/article/details/80434985
此博客围绕Matplotlib展开，虽内容仅呈现11.1、11.2、11.3，但可推测与Matplotlib相关作业有关，Matplotlib是信息技术领域用于数据可视化的重要工具。

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

11.1



11.2



11.3



白破
关注
matplotlib作业
qq_36573673的博客
05-28 493
Exercise 11.1: Plotting a functionimport matplotlib.pyplot as plt from math import * import numpy as np def function(x_list): return [pow(sin(x-2), 2) * exp(-1 * pow(x, 2)) for x in x_list] x ...
《高级编程技术》作业[16]——Matplotlib练习题三道
qq_36184813的博客
05-27 535
本次作业是CME 193 Introduction to Python一书中关于Matplotlib库的练习部分，题目如下：为了简化表述，下面的说明中用np来指代numpy,用plt来指代matplotlib第一题：        为了完成本题，我们需要：    1.使用np.linspace来生成[0,2]区间任意数量的横轴坐标    2.使用np.sin和np.exp等函数来完成f(x)函数值...
Matplotlib：Matplotlib作业
02-12
Matplotlib Matplotlib作业Patrick Patten的Matplot lib作业
Matplotlib作业
qq_21577653的博客
07-18 241
Exercise 11.1：   import numpy import matplotlib.pyplot as plt   x = numpy.linspace(0, 2, 100)   y = numpy.square(numpy.sin(x - 2)) * numpy.exp(-x * x)  plt.plot(x, y) plt.title('f(x)') plt.xlabel(...
dlut可视化大作业3————复变函数积分可视化
04-07
【标题】"dlut可视化大作业3————复变函数积分可视化"揭示了本次作业的核心内容，即通过可视化技术展示复变函数的积分过程。在计算机图形学和科学计算领域，可视化是一种强大的工具，它能够帮助我们理解复杂的...
计算机视觉课后作业1——图像处理基础.pdf
04-21
为了计算和展示直方图，这里使用了Python语言配合PIL库和matplotlib库。首先，使用PIL中的`Image`模块加载图像并将其转换为灰度图像，这是因为灰度直方图更加常用且易于理解。然后，使用matplotlib库绘制直方图。 `...
西电数据挖掘作业——医院数据处理
03-13
在“西电数据挖掘作业——医院数据处理”项目中，我们主要探讨了如何利用Python3进行数据清洗、预处理和分析，特别是在医疗领域的应用。这个项目涵盖了数据挖掘的基础流程，包括数据获取、数据理解、数据清洗、特征...
抖音大作业教程05——音频分析021
08-03
在本篇“抖音大作业教程05——音频分析021”中，主要涉及了两个关键知识点：音视频格式的转换以及使用librosa库进行音频分析，特别是绘制声音波形和频谱图。首先，我们来详细了解这两个方面。 1. **音视频格式转换*...
Matplotlib作业一
RookieWantToFly的博客
12-14 1902
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig,ax = plt.subplots() # 包含axes的figure ax.plot([1,2,3,4],[1,4,3,2]) matplotlib.pyplot可以直接在当前axes上绘制图像，如果用户未指定axes，matplotlib会自动创建一个 plt.plot([1,2,3,4],[1,4,3,2]) 在matplotlib中，图像是由不同元素组成的，通常图像是一个包含四个层次的
高级编程 Matplotlib 作业
RiddleXyz的博客
05-29 332
本次作业题目如下： 11.1 代码如下： import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 2, 100) y = np.sin(x-2)*np.sin(x-2)*np.exp(-(x*x)) plt.plot(x, ...
python课程作业——matplotlib
yeziqing10的博客
06-11 471
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns # 11-1 def f(x): return np.sin(x-2)**2 * np.exp(-x**2) x = np.arange(0, 2, 0.001) plt.plot(x, f(x), label='$\sin^2(x-2...
【第十二周】Matplotlib作业
weixin_39977867的博客
05-24 455
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns f, ax = plt.subplots(1,1,figsize=(5,4)) x=np.linspace(0,10,1000) #y=np.power(np.power( (x-2),np.power(math.e,-np.power(x,2)...
Python学习——matplotlib作业
hmpthz的博客
05-30 567
Matplotlib Exercises Exercise 11.1: Plotting a function Plot the function f(x)=sin2(x−2)e−x2f(x)=sin2(x−2)e−x2f(x) = sin^{2}(x-2)e^{-x^2} over the interval [0, 2]. Add proper axis labels, a titl...
Python-Matplotlib作业
qq_52851997的博客
04-23 2118
例11-1 给定11个点坐标，绘制简单折线图 (x,y) 。 例11-2 绘制散点图 y = sin(x) 。 例11-3 绘制4个子图，如图所示。将画布分为4块，其中：行row=2，列col=2，依次增加四个子图。 例11-4 用画布的各种设置，绘制折线图：y = sin(x)，z = cos(x)。 例11-5 绘制沪指综合指数收盘数据趋势图。 例11-6 绘制 ：y = x **3 散点图（10个点）。 例11-7 为...
python头歌实训作业答案matplotlib接口
最新发布
03-04
### Python Matplotlib 实训作业示例 #### 使用Matplotlib绘制简单折线图 下面是一个简单的例子，展示如何利用Python中的matplotlib库来创建一个基础的折线图。此案例有助于理解matplotlib的基础绘图方法。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建一组测试数据 x_values = np.linspace(0, 10, 100) y_values = np.sin(x_values) # 绘制图形 plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.plot(x_values, y_values, label='Sine Wave', color='blue') # 添加标题和标签 plt.title('Simple Sine Curve') plt.xlabel('X Axis Label') plt.ylabel('Y Axis Label') # 显示图例 plt.legend() # 展示图像 plt.show() ``` 这段代码首先导入必要的numpy用于生成平滑变化的数据序列作为横坐标值`x_values`以及对应的正弦函数计算得到纵坐标值`y_values`[^1]。接着调用了`matplotlib.pyplot`模块下的多个功能函数完成图表定制化设置并最终呈现出来。 #### 数据可视化分析——柱状图比较不同类别数值大小 另一个常见的应用场景是对分类变量的数量级差异做直观对比，这里通过构建直方图实现： ```python categories = ['Category A', 'Category B', 'Category C'] values = [23, 45, 56] plt.bar(categories, values, color=['red', 'green', 'blue']) plt.title('Comparison of Categories') plt.xlabel('Categories') plt.ylabel('Values') plt.grid(True) # 可选：添加网格线使读数更方便 plt.show() ``` 上述脚本展示了怎样快速搭建起一张能够清晰表达各组间量变关系的条形统计图，并且可以通过调整参数来自定义样式。 #### 散点图揭示两个连续型随机变量间的潜在联系 对于探索性数据分析而言，散点图是非常有用的工具之一，它可以帮助识别两维空间内样本点分布模式： ```python np.random.seed(0) # 设置随机种子以便复现相同的结果 x_scatter = 2 * np.random.rand(50) y_scatter = x_scatter ** 2 + np.random.randn(50)*0.1 plt.scatter(x_scatter, y_scatter, c='purple', marker='o') plt.title('Scatter Plot Example') plt.xlabel('Random X Values') plt.ylabel('Quadratic Transformation with Noise') plt.show() ``` 在这个实例里，先制造了一些服从特定概率密度函数的人工数据集，再借助scatter()方法将其映射到笛卡尔坐标系上形成离散点阵列，从而观察可能存在的趋势或聚集现象。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值