another pylab demo

本文通过Python代码演示了初始投资金额在固定年利率下的复利增长情况,并使用pylab库绘制了随时间变化的投资价值曲线图。

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

#quote from 'introduction to computation and programming using python,
# revised edition, MIT'
import pylab
principle = 10000 #initial investment
interestRate = 0.05
years = 20
values = []
for i in range(years + 1):
    values.append(principle)
    principle += principle*interestRate
pylab.plot(values)
pylab.title('5% Growth, Coumpounded Annually')
pylab.xlabel('Years of Compounding')
pylab.ylabel('Value of Principle ($)')
pylab.show()
        

一、综合实战—使用极轴追踪方式绘制信号灯 实战目标:利用对象捕捉追踪和极轴追踪功能创建信号灯图形 技术要点:结合两种追踪方式实现精确绘图,适用于工程制图中需要精确定位的场景 1. 切换至AutoCAD 操作步骤: 启动AutoCAD 2016软件 打开随书光盘中的素材文件 确认工作空间为"草图与注释"模式 2. 绘图设置 1)草图设置对话框 打开方式:通过"工具→绘图设置"菜单命令 功能定位:该对话框包含捕捉、追踪等核心绘图辅助功能设置 2)对象捕捉设置 关键配置: 启用对象捕捉(F3快捷键) 启用对象捕捉追踪(F11快捷键) 勾选端点、中心、圆心、象限点等常用捕捉模式 追踪原理:命令执行时悬停光标可显示追踪矢量,再次悬停可停止追踪 3)极轴追踪设置 参数设置: 启用极轴追踪功能 设置角度增量为45度 确认后退出对话框 3. 绘制信号灯 1)绘制圆形 执行命令:"绘图→圆→圆心、半径"命令 绘制过程: 使用对象捕捉追踪定位矩形中心作为圆心 输入半径值30并按Enter确认 通过象限点捕捉确保圆形位置准确 2)绘制直线 操作要点: 选择"绘图→直线"命令 捕捉矩形上边中点作为起点 捕捉圆的上象限点作为终点 按Enter结束当前直线命令 重复技巧: 按Enter可重复最近使用的直线命令 通过圆心捕捉和极轴追踪绘制放射状直线 最终形成完整的信号灯指示图案 3)完成绘制 验证要点: 检查所有直线是否准确连接圆心和象限点 确认极轴追踪的45度增量是否体现 保存绘图文件(快捷键Ctrl+S)
03-24
### Pylab在Python中的数据分析与可视化 Pylab 是 Matplotlib 的一部分,通常被用来简化绘图操作并提供类似于 MATLAB 的接口[^3]。它集成了 NumPy 和 Matplotlib 的功能,使得数据科学家可以快速实现数据的分析和可视化。 #### 数据分析基础 对于数据分析而言,NumPy 提供了强大的数组处理能力,而 Pandas 则提供了灵活的数据结构支持,例如 DataFrame 和 Series[^1]。通过这些库的支持,用户能够高效地加载、清洗以及转换数据。例如,在实际应用中可以通过如下方式加载 CSV 文件到 Pandas DataFrame 中: ```python import pandas as pd train = pd.read_csv('path/to/train.csv') test = pd.read_csv('path/to/test.csv') ``` 上述代码展示了如何将训练和测试数据分别导入为两个独立的 DataFrame 对象[^2]。 #### 可视化工具介绍 当提到使用 Pylab 来完成可视化的任务时,实际上是在调用 Matplotlib 的底层函数集合来绘制图形。下面是一个简单的例子展示如何利用 Pylab 创建基本图表: ```python from pylab import * x = linspace(-pi, pi, 100) plot(x, sin(x), label='Sine Wave') xlabel('X-axis Label (radians)') ylabel('Y-axis Label') title('A Simple Sine Function Plot Using Pylab') legend() show() ``` 此脚本生成了一个正弦波形图,并包含了轴标签、标题以及图例说明。 需要注意的是,尽管 Pylab 方便快捷,但在更复杂的项目或者团队协作环境中推荐直接使用 Matplotlib API 而不是依赖于全局命名空间污染严重的 Pylab 方法[^4]。 ### 总结 综上所述,虽然 Pylab 提供了一种简单的方式来执行初步探索性和演示性质的数据分析及可视化工作流,但对于长期维护或大型工程来说可能并不是最佳实践选择。建议深入学习单独组件如 NumPy、Matplotlib 和 Pandas 等各自的功能特性以便更好地控制程序行为。
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