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  • 学习numpy和matplotlib库。

    1、numpy和matplotlib库的学习笔记:

    NumPy库是Python的一种开源的数值计算扩展,这种库可用来存储和处理大型矩阵。numpy库有如下作用:1、创建一个强大的N维数组对象Array;2、创建比较成熟的(广播)函数库;3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。NumPy(Numeric Python)还提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。


    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。
    Matplotlib基础知识
    1.Matplotlib中的基本图表包括的元素
    x轴和y轴
    水平和垂直的轴线
    x轴和y轴刻度
    刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度
    x轴和y轴刻度标签
    表示特定坐标轴的值
    绘图区域
    实际绘图的区域
    2.hold属性
    hold属性默认为True,允许在一幅图中绘制多个曲线;将hold属性修改为False,每一个plot都会覆盖前面的plot。
    但是目前不推荐去动hold这个属性,这种做法(会有警告)。因此使用默认设置即可。
    3.网格线
    grid方法
    使用grid方法为图添加网格线
    设置grid参数(参数与plot函数相同)
    .lw代表linewidth,线的粗细
    .alpha表示线的明暗程度
    4.axis方法
    如果axis方法没有任何参数,则返回当前坐标轴的上下限
    5.xlim方法和ylim方法
    除了plt.axis方法,还可以通过xlim,ylim方法设置坐标轴范围
    2、成绩雷达图:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Thu Apr 18 17:28:39 2019

    @author: haiwe
    """

    #DrawRadar
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib

    matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
    matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    labels = np.array(['第一周','第二周','第三周','第四周','第五周','第六周'])
    nAttr = 6
    data = np.array([70,100,90,100,60,70]) #数据组
    angles = np.linspace(0, 2*np.pi, nAttr, endpoint = False)
    data = np.concatenate((data, [data[0]]))
    angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))
    fig = plt.figure(facecolor = 'white')
    plt.subplot(111, polar = True)
    plt.plot(angles, data, 'bo-',color = 'g', linewidth = 2)
    plt.fill(angles, data, facecolor = 'g', alpha = 0.25)
    plt.thetagrids(angles * 180/np.pi, labels)
    plt.figtext(0.52, 0.95, 'tt成绩雷达图', ha = 'center')
    plt.grid(True)
    plt.savefig('mark_radar.jpg') #保存图片
    plt.show()

     
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    两种排序方法(选择排序和冒泡排序)
    特殊的Josn格式
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/gsd-tt/p/10763276.html
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