這篇文章帶給大家的內容是關於Python中matplotlib模組用例(程式碼),有一定的參考價值,有需要的朋友可以參考一下,希望對你有幫助。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import requests url='https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars' r=requests.get(url) print('数据访问状态值:',r.status_code) print('成功,正常获取网站数据'if r.status_code==200 else '错误,无法获取数据') response_dict=r.json() #转换成字典 #print(response_dict) repo_dicts=response_dict['items'] #print(repo_dicts) names=[repo_dict['name']for repo_dict in repo_dicts] print(names) plot_dicts=[repo_dict['stargazers_count'] for repo_dict in repo_dicts] print(plot_dicts) x=np.arange(len(names)) #x轴 plt.bar(x,plot_dicts) #y轴 plt.plot(x,plot_dicts,'rp--') #折线图 ax=plt.subplot() ax.set_ylabel('stargazers_count') #y轴标题 ax.set_xlabel('Github Reponstorys') #x轴标题 ax.set_xticks(x) #设置每一个x的标题 ax.set_xticklabels(names,rotation=90) #给每一个柱子加上标题 ax.set_title('Github') #plt.grid(linestyle='--') #虚线为背景,一个’-‘为实线,俩个为虚线 #plt.show() #保存图片 import os imgPath = os.getcwd() + '/images/ch04_demo05_github.jpg' plt.savefig(imgPath) print('图片保存成功.')
結果為:
這個其實比較簡單,就是把json資料拿出來,並用matplotlib視覺化一下就ok了
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Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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