matplotlib は、2 次元グラフィックスを描画するための非常に強力な Python モジュールです。Python 言語を使用して MATLAB 描画関数の使いやすさを実現すると同時に、非常に強力なカスタマイズ性を備えています。これは、対話型描画に非常に適した matlab に似た一連のコマンド API を提供します。また、描画コントロールとして簡単に使用したり、GUI アプリケーションに埋め込んだりすることもできます。ドキュメントは非常に充実しており、ギャラリー ページには何百ものサムネイルがあり、それらを開くとすべてソース プログラムが含まれています。したがって、特定の種類の図を描画する必要がある場合は、このページを参照してコピーし、貼り付けるだけで基本的に作業は完了します。
コード例は次のとおりです:
1. 棒グラフ
import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(left = 0,height = 1) plt.show()
操作効果は次のとおりです:
2. 円グラフ
#! coding: cp936 from pylab import * # make a square figure and axes figure(1, figsize=(6,6)) ax = axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) fracs = [45, 30, 25] #每一块占得比例,总和为100 explode=(0, 0, 0.08) #离开整体的距离,看效果 labels = 'Hogs', 'Dogs', 'Logs' #对应每一块的标志 pie(fracs, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90, colors = ("g", "r", "y")) # startangle是开始的角度,默认为0,从这里开始按逆时针方向依次展开 title('Raining Hogs and Dogs') #标题 show()
操作効果は次のとおりです:

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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