データをグラフィカルに表現すると、データの複雑な下部構造の理解が深まり、隠れたパターンや傾向を簡単に解釈できるようになります。同様の関係をプログラムで描画できたらどんなに便利になるか想像してみてください。 Python は、そのような操作を実行するために特別に設計された、「turtle」と呼ばれる豊富なモジュールを提供します。
「turtle」モジュールは、「turtle グラフィックス画面 」上にグラフィックスを描画できるようにする Python の組み込みライブラリです。この記事では、turtleモジュールを使用して棒グラフを作成します。
Turtle モジュールについて理解する
タートル モジュールは、仮想タートル オブジェクトを使用してグラフィックスを作成します。このモジュールには、このタートル オブジェクトが画面上を移動し、画面上に描画できるようにするさまざまな関数が関連付けられています。バーの作成に必要なさまざまな関数について話しましょう。チャート。 ###
棒グラフを作成するための Turtle 関数-
Turtle() − この関数は、新しいタートル オブジェクトを作成します。
-
fillcolor() − この関数は、タートルの色を塗りつぶしバーの色に設定します。
-
begin_fill() − この関数は充填プロセスを開始し、開始点を記憶します。
-
left() − この関数は、タートルを左に 90 度回転させます。
-
right() − この関数は、タートルを右に 90 度回転させます。
-
forward() − この関数は、タートルを指定された単位だけ前方に移動させます。
-
write() − この関数はヒストグラムに文字列 (高さの値) を書き込みます。
-
end_fill() − この関数はグラフィックを閉じ、塗りつぶしプロセスを停止します。
棒グラフを描く
Turtle モジュールは、ユーザーが仮想画面上に形状を作成できるようにする、LOGO プログラミング言語からインスピレーションを得ています。棒グラフを描画するには、タートルを画面の左下隅に設定する必要があります。デフォルトでは、タートルは中心点 (0,0) に位置しますが、
"setworldcoowned()" メソッドを使用してこれらの座標を変更できます。
このメソッドを使用すると、ユーザーはウィンドウを再スケールして、データに合わせて調整できます。これには 4 つの座標が必要です -
- 座標は、
左下隅と右下隅の X 軸と Y 軸です。
- 左上隅と右上隅の X 軸座標と Y 軸座標。
Example
の中国語訳は次のとおりです:
Example以下は、上で説明した概念の実装です。
- 「タートルオブジェクト」「バーの高さ」「バーの色」をパラメータとして受け取る関数を作成します。次に、異なる高さと色でバーをプロットする関数を作成します。
- さまざまな高さと色の値がリストの形式で渡され、各値の関数を呼び出して
を繰り返します。
最後に、タートル オブジェクトを使用してブラシを作成し、描画プロセスを開始します。描画が完了したら、タートル インスタンスを閉じます。タートル グラフィックス スクリーンは、「Screen()」メソッドによって作成されます。
Example
の中国語訳は次のとおりです:Example
リーリー ###出力###
その他の洞察
この棒グラフにフレームを追加して、X 軸と Y 軸のスケールをデザインできます。 Turtle モジュールは、厳密には、私たちが持っているデータに基づいてグラフを作成するためのものです。統計的な推定を行うために使用することはできません。ただし、「
NumPy」や「Pandas」などの他の強力な Python ライブラリと併用して、統計機能や視覚化機能を提供することもできます。より詳細かつ正確な推定を行うには、「matplotlib」ライブラリを使用します。 ###結論は### この記事では、turtle モジュールの仕組みと、それを使用して
ヒストグラムを作成する方法について説明します。タートル グラフィックス画面上でプログラムによってヒストグラムを生成するために使用できるさまざまな関数とパラメータについて説明しました。プログラムで使用される値は、視覚化したいデータに基づいており、これ以上統計的に解釈することはできません。
以上がTurtleを使用してヒストグラムを描画するPythonプログラムの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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