#1.matplotlib 小测试
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import matplotlib.pyplot as plt #导入可视化
plt.plot([4,1,4],[2,8,4],[2,8,4],[4,1,4]) #给图表拐点坐标赋值（当一组数据是默认为y坐标，如果是两组或以上为（x,y））
plt.savefig('test0',dpi=600)
plt.savefig('../picture/test0',dpi=600)
plt.axes([1,8,1,10]) #定义xy轴的区域范围
plt.show() #在窗口显示图表
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#2.matplotlib 综合测试
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import matplotlib.pyplot as plt #导入可视化
plt.plot([4,1,4],[2,8,4],[2,8,4],[4,1,4]) #给图表拐点坐标赋值（当一组数据是默认为y坐标，如果是两组或以上为（x,y））
plt.xlabel('Grade')
plt.ylabel('Course')
plt.savefig('test1',dpi=600)
plt.savefig('../picture/test1',dpi=600)
plt.axes('equal') #定义xy轴的区域范围
plt.show() #在窗口显示图表
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a=np.arange(1,50,2)
plt.plot(a,1,a**5,'ro-',label='a')
plt.plot(a,a*2.5,'gx-',label='b')
plt.plot(a,a*3.5,'y*',label='c')
plt.plot(a,a*4.5,'bs-',label='d')
plt.plot(a,a*5.5,'mh-',label='e')
plt.savefig('test2',dpi=600)
plt.savefig('../picture/test2',dpi=600)
plt.legend()
plt.show()
'''
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(t):
? ? return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)
a=np.arange(0,5,0.02)
plt.subplot(322)
plt.plot(a,f(a))
? ??
plt.subplot(323)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'-.',color='r')
plt.subplot(324)
plt.plot(a,np.sin(2*np.pi*a),'--',color='g')
plt.subplot(325)
plt.plot(a,np.tan(2*np.pi*a),':',color='m')
plt.savefig('test3',dpi=600)
plt.savefig('../picture/test3',dpi=600)
plt.show()
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import matplotlib.pyplot as plt
labels='Frogs','Hogs','Dogs','Logs'
sizes=[15,30,45,10]
explode=(0,0.1,0,0)
plt.pie(sizes,explode,labels,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.savefig('test4',dpi=600)
plt.savefig('../picture/test4',dpi=600)
plt.show()
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
datearr=['2018Y','2019Y','2020Y','2021Y']
num_masks=np.asarray([45.4,50,62.2,77])
plt.bar(datearr,num_masks,width=0.3)
plt.xlabel('2018年--2021年',fontproperties='SimHei',fontsize=10)
plt.ylabel('数量/亿只',fontproperties='SimHei',fontsize=10)
plt.title('2018年——2021年中国大陆地区口罩生产量',fontproperties='SimHei',fontsize=10)
plt.savefig('test5',dpi=600)
plt.savefig('../picture/test5',dpi=600)
plt.show()
?
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