关于Python数据分析在数学建模中的更多相关应用:Python数据分析在数学建模中的应用汇总(持续更新中!)
(1)、导入库
import matplotlib.pyplot as plt import numpy
(2)、figure对象和subplot简单运用
#figure对象 fig = plt.figure() #figure是图象对象 ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) #创建一个2*2的子图,放在第一个位置 ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) #创建一个2*2的子图,放在第二个位置 ax3 = fig.add_subplot(2,2,3) #创建一个2*2的子图,放在第三个位置 from numpy.random import randn plt.plot(randn(50).cumsum(),'k--') #'k--'告诉python要画出黑色的虚线 ax1.hist(randn(100),bins=20,color='k',alpha=0.3)
(3)、调整subplot周围的间距
#调整subplot周围的间距 fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True) #直接生成fiure对象和Axes实例(数组) for i in range(2): for j in range(2): axes[i, j ].hist(numpy.random.randn(500),bins = 50,color='k',alpha=0.5) #遍历创建图 plt.subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=0,hspace=0) #用于调整subplot周围的间距
(4)、颜色、标记和线型
#颜色、标记和线型 plt.figure() ##linestyle设置线型,color设置颜色,marker设置设置连接点 plt.plot(numpy.random.randn(30).cumsum(),linestyle='--',color='g',marker='o')
(5)、设置标题、轴标签,刻度以及刻度标签
#设置标题、轴标签,刻度以及刻度标签 fig = plt.figure() #创建figure对象 ax = fig.add_subplot(1,1,1) #获得Axes对象 ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum()) #生成随机数 ax.set_xticks([0,250,500,750,1000]) #设置x轴刻度 ax.set_yticks([-20,-10,0,10,20]) #设置y轴刻度 ax.set_title('My first matplotlib plot') #设置标题 ax.set_xlabel('Xtages') #设置x轴标签 ax.set_ylabel('Ytages') #设置y轴标签
(6)、添加图例
#添加图例 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #label标签用于添加图例 ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='two') ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='three') ax.legend(loc='best') #loc选项可以选择图例的位置
(7)、添加注释
#添加注释 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #label标签用于添加图例 plt.annotate("Important value", (55,20), xycoords='data', #添加注释的方法 xytext=(5, 38), arrowprops=dict(arrowstyle='->'))
(8)、绘制常用图形
#绘制常用图形 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='k',alpha=0.3) #长方形 circ = plt.Circle((0.7,0.2),0.15,color='b',alpha=0.3) #椭圆形 ax.add_patch(rect) #添加到图版中 ax.add_patch(circ)
(9)、图表的导出
#图表的保存 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='k',alpha=0.3) #长方形 ax.add_patch(rect) #添加到图版中 fig.savefig('figpath.png',dpi = 400,bbox_inches='tight') #dpi可以控制图象的分辨率,bbox_inches可以剪除图表的空白部分
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
2024年10月06日
2024年10月06日
- 群星《前途海量 电影原声专辑》[FLAC/分轨][227.78MB]
- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]