


Ausführliche Analyse des Matplotlib-Installations-Tutorials: ein Muss für Python-Anfänger
Als Programmiersprache auf hoher Ebene wird Python häufig in der Datenvisualisierung verwendet, und matplotlib als Datenvisualisierungsbibliothek in Python kann uns dabei helfen, Diagrammzeichnungen, Datenvisualisierungen und andere Probleme problemlos zu bewältigen. Beim Erlernen der Python-Datenvisualisierung ist die Installationsmethode von matplotlib das erste Problem. Das Folgende ist ein einfaches, unverzichtbares Tutorial für Python-Anfänger, das detailliert erklärt, 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 außerdem 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 können Sie matplotlib installieren. Im Folgenden sind die Installationsschritte für matplotlib aufgeführt:
Schritt 1: Öffnen Sie eine Eingabeaufforderung oder ein Terminalfenster.
Windows-Benutzer können in der Windows-Schaltfläche in der unteren linken Ecke des Desktops nach „cmd“ suchen, um die Eingabeaufforderung zu öffnen. Mac- und Linux-Benutzer können 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, können Sie Folgendes eingeben Folgender Befehl:
conda install matplotlib
Schritt 3: Warten Sie auf die Installation. Sie können 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 können mit der Datenvisualisierung beginnen Operationen.
Matplotlib-Zeichenfähigkeiten
Das Folgende sind einfache Matplotlib-Zeichenfähigkeiten:
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 zunächst die Matplotlib.pyplot-Bibliothek vor, eine Unterbibliothek der Matplotlib-Bibliothek, die Matplotlib-Zeichenvorgänge vereinfacht. Dann haben wir eine Sequenz von x = np.linspace (0, 10, 1000) generiert und dann den Wert y gefunden, der jedem x entspricht. Schließlich 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 schließlich 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 Anfängern 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-Anfänger. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

SlicingPapythonListisDoneUsingthesyntaxlist [Start: Stop: Stufe] .here'Showitworks: 1) StartIndexoFtheFirstelementtoinclude.2) stopiStheIndexoFtheFirstelementtoexclude.3) StepisTheincrementBetweenelesfulFulForForforexcractioningPorporionsporporionsPorporionsporporesporsporsporsporsporsporsporsporsporionsporsPorsPorsPorsPorsporsporsporsporsporsporsAntionsporsporesporesporesporsPorsPorsporsPorsPorsporsporspors,

Numpyallowsforvariousoperationssonarrays: 1) BasicarithmeticliKeaddition, Subtraktion, Multiplikation und Division; 2) AdvancedoperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython, insbesondere ThroughNumpyandpandas, areessentialfordataanalyse, öfterspeedandeffizienz.1) numpyarraysenableAnalysHandlingoflargedatasets und CompompexoperationslikemovingAverages.2) Pandasextendsnumpy'ScapaBilitiesWithDaTataforsForstruc

ListsandNumPyarraysinPythonhavedifferentmemoryfootprints:listsaremoreflexiblebutlessmemory-efficient,whileNumPyarraysareoptimizedfornumericaldata.1)Listsstorereferencestoobjects,withoverheadaround64byteson64-bitsystems.2)NumPyarraysstoredatacontiguou

TensurepythonscriptsBehavectelyAcrossdevelopment, Staging und Produktion, UsethesStrategien: 1) Umweltvariablenforsimplesettings, 2) configurationFilesForComplexSetups und 3) dynamikloadingForAdaptability.eachMethodofferiqueNefits und Requiresca

Die grundlegende Syntax für die Python -Liste ist die Liste [START: STOP: STEP]. 1.Start ist der erste Elementindex, 2.Stop ist der erste Elementindex, und 3.Step bestimmt die Schrittgröße zwischen den Elementen. Scheiben werden nicht nur zum Extrahieren von Daten verwendet, sondern auch zum Ändern und Umkehrlisten.

ListSoutPer -CharakterArraysin: 1) Dynamics und Dynamics und 3), 2) StoringHeterogenData und 3) MemoryefficiencyForSparsedata, ButmayHavesLightPerformanceCostIncustonTectorationOperationen.

Toconvertapythonarraytoalist, Usethelist () constructororageneratorexpression.1) ImportThearrayModuleandCreateanarray.2) Uselist (arr) oder [xForxinarr] Toconvertittoalist in Betracht, überlegt Performance undMoryefficiencyForlargedatasets.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

VSCode Windows 64-Bit-Download
Ein kostenloser und leistungsstarker IDE-Editor von Microsoft

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

Dreamweaver Mac
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Linux neue Version
SublimeText3 Linux neueste Version
