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关于Python数据分析在数学建模中的更多相关应用:Python数据分析在数学建模中的应用汇总(持续更新中!)
(1)、导入库
import matplotlib.pyplot as plt import numpy
(2)、figure对象和subplot简单运用
#figure对象 fig = plt.figure() #figure是图象对象 ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) #创建一个2*2的子图,放在第一个位置 ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) #创建一个2*2的子图,放在第二个位置 ax3 = fig.add_subplot(2,2,3) #创建一个2*2的子图,放在第三个位置 from numpy.random import randn plt.plot(randn(50).cumsum(),'k--') #'k--'告诉python要画出黑色的虚线 ax1.hist(randn(100),bins=20,color='k',alpha=0.3)
(3)、调整subplot周围的间距
#调整subplot周围的间距 fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True) #直接生成fiure对象和Axes实例(数组) for i in range(2): for j in range(2): axes[i, j ].hist(numpy.random.randn(500),bins = 50,color='k',alpha=0.5) #遍历创建图 plt.subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=0,hspace=0) #用于调整subplot周围的间距
(4)、颜色、标记和线型
#颜色、标记和线型 plt.figure() ##linestyle设置线型,color设置颜色,marker设置设置连接点 plt.plot(numpy.random.randn(30).cumsum(),linestyle='--',color='g',marker='o')
(5)、设置标题、轴标签,刻度以及刻度标签
#设置标题、轴标签,刻度以及刻度标签 fig = plt.figure() #创建figure对象 ax = fig.add_subplot(1,1,1) #获得Axes对象 ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum()) #生成随机数 ax.set_xticks([0,250,500,750,1000]) #设置x轴刻度 ax.set_yticks([-20,-10,0,10,20]) #设置y轴刻度 ax.set_title('My first matplotlib plot') #设置标题 ax.set_xlabel('Xtages') #设置x轴标签 ax.set_ylabel('Ytages') #设置y轴标签
(6)、添加图例
#添加图例 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #label标签用于添加图例 ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='two') ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='three') ax.legend(loc='best') #loc选项可以选择图例的位置
(7)、添加注释
#添加注释 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #label标签用于添加图例 plt.annotate("Important value", (55,20), xycoords='data', #添加注释的方法 xytext=(5, 38), arrowprops=dict(arrowstyle='->'))
(8)、绘制常用图形
#绘制常用图形 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='k',alpha=0.3) #长方形 circ = plt.Circle((0.7,0.2),0.15,color='b',alpha=0.3) #椭圆形 ax.add_patch(rect) #添加到图版中 ax.add_patch(circ)
(9)、图表的导出
#图表的保存 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='k',alpha=0.3) #长方形 ax.add_patch(rect) #添加到图版中 fig.savefig('figpath.png',dpi = 400,bbox_inches='tight') #dpi可以控制图象的分辨率,bbox_inches可以剪除图表的空白部分
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年11月05日
2024年11月05日
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