


Ausführliche Analyse des Matplotlib-Installations-Tutorials: ein Muss für Python-Anf?nger
Jan 17, 2024 am 11:09 AMAls Programmiersprache auf hoher Ebene wird Python h?ufig in der Datenvisualisierung verwendet, und matplotlib als Datenvisualisierungsbibliothek in Python kann uns dabei helfen, Diagrammzeichnungen, Datenvisualisierungen und andere Probleme problemlos zu bew?ltigen. Beim Erlernen der Python-Datenvisualisierung ist die Installationsmethode von matplotlib das erste Problem. Das Folgende ist ein einfaches, unverzichtbares Tutorial für Python-Anf?nger, das detailliert erkl?rt, wie man matplotlib installiert.
Bevor Sie matplotlib installieren
Stellen Sie vor der Installation von matplotlib sicher, dass Sie die Python 3.x-Version verwenden. Es wird au?erdem empfohlen, vor der Installation ein Upgrade der Pip-Version durchzuführen. Geben Sie in einem Terminalfenster (oder einer Eingabeaufforderung in der Befehlszeile) den folgenden Befehl ein, um pip zu aktualisieren:
pip install --upgrade pip
Install matplotlib
Nach dem Upgrade von pip k?nnen Sie matplotlib installieren. Im Folgenden sind die Installationsschritte für matplotlib aufgeführt:
Schritt 1: ?ffnen Sie eine Eingabeaufforderung oder ein Terminalfenster.
Windows-Benutzer k?nnen in der Windows-Schaltfl?che in der unteren linken Ecke des Desktops nach ?cmd“ suchen, um die Eingabeaufforderung zu ?ffnen. Mac- und Linux-Benutzer k?nnen den folgenden Befehl im Terminalfenster eingeben:
get terminal open
Schritt 2: Geben Sie in der Befehlszeile oder im Terminalfenster den folgenden Befehl ein, um matplotlib zu installieren:
pip install matplotlib
Wenn Sie Anaconda verwenden, k?nnen Sie Folgendes eingeben Folgender Befehl:
conda install matplotlib
Schritt 3: Warten Sie auf die Installation. Sie k?nnen auch den folgenden Befehl verwenden, um zu überprüfen, ob die Installation erfolgreich ist:
import matplotlib print(matplotlib.__version__)
Nach Abschluss der oben genannten Schritte haben Sie matplotlib erfolgreich installiert und k?nnen mit der Datenvisualisierung beginnen Operationen.
Matplotlib-Zeichenf?higkeiten
Das Folgende sind einfache Matplotlib-Zeichenf?higkeiten:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 1000) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, label='sin(x)') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('A Simple Plot of a Wave') plt.legend(loc='upper right') plt.show()
Im obigen Beispiel stellen wir zun?chst die Matplotlib.pyplot-Bibliothek vor, eine Unterbibliothek der Matplotlib-Bibliothek, die Matplotlib-Zeichenvorg?nge vereinfacht. Dann haben wir eine Sequenz von x = np.linspace (0, 10, 1000) generiert und dann den Wert y gefunden, der jedem x entspricht. Schlie?lich verwenden wir plt.plot(x, y, label='sin(x)'), um das dieser Sequenz entsprechende Bild zu zeichnen. Verwenden Sie plt.xlabel, plt.ylabel und plt.title, um Achsenbeschriftungen und -titel hinzuzufügen, verwenden Sie plt.legend, um eine Legende hinzuzufügen, und rufen Sie schlie?lich plt.show() auf, um das Bild anzuzeigen.
Fazit
Dieses Tutorial führt detailliert in die Installationsmethode und die grundlegenden Programmierkenntnisse der Matplotlib-Bibliothek ein und erleichtert Anf?ngern das Erlernen der Verwendung von Matplotlib zum Zeichnen von Bildern und zur Datenvisualisierung. Nachdem ich diese gemeistert habe, glaube ich, dass jeder mit halbem Aufwand bei der Datenvisualisierung in Python das doppelte Ergebnis erzielen kann.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAusführliche Analyse des Matplotlib-Installations-Tutorials: ein Muss für Python-Anf?nger. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Verwenden Sie die Jointplot von Seeborn, um die Beziehung und Verteilung zwischen zwei Variablen schnell zu visualisieren. 2. Das grundlegende Streudiagramm wird durch sns.jointplot (data = tips, x = "total_bill", y = "tip", sort = "scatter") implementiert, das Zentrum ist ein Streudiagramm und das Histogramm wird auf der oberen und unteren und rechten Seite angezeigt. 3. Fügen Sie Regressionslinien und Dichteinformationen zu einer Art "Reg" hinzu und kombinieren Sie Marginal_KWS, um den Edge -Plot -Stil festzulegen. 4. Wenn das Datenvolumen gro? ist, wird empfohlen, "Hex" zu verwenden,

String -Listen k?nnen mit der join () -Methode wie '' .Join (Words) zusammengeführt werden, um "helloWorldfrompython" zu erhalten; 2. Die Zahlenlisten müssen vor dem Beitritt in Zeichenfolgen mit Karte (STR, Zahlen) oder [STR (x) ForxInnumbers] konvertiert werden. 3. Jede Typliste kann direkt in Zeichenfolgen mit Klammern und Zitaten umgewandelt werden, die zum Debuggen geeignet sind. 4. Benutzerdefinierte Formate k?nnen durch Generatorausdrücke in Kombination mit Join () implementiert werden, wie z.

Installieren Sie PYODBC: Verwenden Sie den Befehl pipinstallpyoDBC, um die Bibliothek zu installieren. 2. SQLServer verbinden: Verwenden Sie die Verbindungszeichenfolge, die Treiber, Server, Datenbank, UID/PWD oder Trusted_Connection über die Methode Pyodbc.Connect () und die SQL -Authentifizierung bzw. der Windows -Authentifizierung unterstützen; 3. überprüfen Sie den installierten Treiber: Führen Sie Pyodbc.Drivers () aus und filtern Sie den Treibernamen mit 'SQLServer', um sicherzustellen, dass der richtige Treiberame wie 'ODBCDRIVER17 für SQLServer' verwendet wird. 4. Schlüsselparameter der Verbindungszeichenfolge

Pandas.Melt () wird verwendet, um weite Formatdaten in ein langes Format umzuwandeln. Die Antwort besteht darin, neue Spaltennamen zu definieren, indem id_vars angegeben wird, die Identifikationsspalte beibehalten. 4.Value_name = 'Score' legt den neuen Spaltennamen des ursprünglichen Wertes fest und generiert schlie?lich drei Spalten, einschlie?lich Name, Betreff und Punktzahl.

PythoncanbeoptimizedFormemory-BoundoperationsByreducingoverheadThroughGeneratoren, effiziente Datastrukturen und ManagingObjectLifetimes.First, UseGeneratorsinSteadofListStoprocesslargedatasetasetasematatime, Vermeidung von loloadingeNthertomemory.Secondatasetasetematatime, Choos

Definieren Sie zun?chst ein ContactForm -Formular mit Namen, Mailbox und Nachrichtenfeldern. 2. In der Ansicht wird die Einreichung von Formular durch die Beurteilung der Postanfrage bearbeitet, und nach der überprüfung wird Cleaned_data erhalten und die Antwort wird zurückgegeben, sonst wird das leere Formular gerendert. 3. In der Vorlage verwenden Sie {{{form.as_p}}, um das Feld zu rendern und {%csrf_token%} hinzuzufügen, um CSRF -Angriffe zu verhindern; 4. Konfigurieren Sie die URL -Routing auf Punkt / Kontakt / an die Ansicht contact_view; Verwenden Sie Modelform, um das Modell direkt zu verknüpfen, um die Datenspeicherung zu erreichen. DjangoForms implementiert eine integrierte Verarbeitung von Datenüberprüfung, HTML -Rendering und Fehleraufforderungen, die für die schnelle Entwicklung sicherer Formfunktionen geeignet sind.

Die Einführung in statistische Arbitrage Statistical Arbitrage ist eine Handelsmethode, die auf der Grundlage mathematischer Modelle Preisfehlanpassungen auf dem Finanzmarkt erfasst. Die Kernphilosophie beruht auf der mittleren Regression, dh, dass die Verm?genspreise kurzfristig von langfristigen Trends abweichen, aber schlie?lich zu ihrem historischen Durchschnitt zurückkehren. H?ndler verwenden statistische Methoden, um die Korrelation zwischen Verm?genswerten zu analysieren und nach Portfolios zu suchen, die normalerweise synchron ver?ndern. Wenn das Preisverh?ltnis dieser Verm?genswerte ungew?hnlich abgewichen ist, ergeben sich Arbitrage -M?glichkeiten. Auf dem Kryptow?hrungsmarkt ist die statistische Arbitrage besonders weit verbreitet, haupts?chlich aufgrund der Ineffizienz und drastischen Marktschwankungen des Marktes selbst. Im Gegensatz zu den traditionellen Finanzm?rkten arbeiten Kryptow?hrungen rund um die Uhr und ihre Preise sind ?u?erst anf?llig für Verst??e gegen Nachrichten, Social -Media -Stimmung und technologische Upgrades. Diese konstante Preisschwankung schafft h?ufig Preisgestaltung und liefert Arbitrageure mit

Iter () wird verwendet, um das Iteratorobjekt zu erhalten, und als n?chstes () wird das n?chste Element erhalten. 1. Verwenden Sie Iterator (), um iterable Objekte wie Listen in Iteratoren umzuwandeln. 2. Rufen Sie als n?chstes an () an, um Elemente nacheinander zu erhalten, und ausl?sen Sie die Ausnahme der Stopperation, wenn die Elemente ersch?pft sind. 3. Verwenden Sie als n?chstes (Iterator, Standard), um Ausnahmen zu vermeiden. 4. Benutzerdefinierte Iteratoren müssen die Methoden __iter __ () und __Next __ () implementieren, um die Iterationslogik zu kontrollieren; Die Verwendung von Standardwerten ist ein h?ufiger Weg zum sicheren Traversal, und der gesamte Mechanismus ist pr?gnant und praktisch.
