L'environnement utilise l'environnement créé dans l'article précédent. → Construction de l'environnement python Anaconda sur Windows 10 Veuillez vous référer à l'article précédent pour savoir comment utiliser numpy. → Notions de base #Python (#Numpy 1/2) → Notions de base #Python (#Numpy 2/2)

1. Importation Matplotlib

Dessin graphique: utilisez le module pyplot Dessinez sur Jupyter Lab: % matplotlib inline

%matplotlib inline

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.linspace(-5, 5, num=10)  # -Divisez de 5 à 5 en 10
# x = np.linspace(-5, 5) #La valeur par défaut est 50 divisions

print(x)
print(len(x))  #Nombre d'éléments de x

`Résultat d'exécution`


[-5.         -3.88888889 -2.77777778 -1.66666667 -0.55555556  0.55555556
  1.66666667  2.77777778  3.88888889  5.        ]
10

2. Dessin graphique

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-5, 5)  # -De 5 à 5
y = 2 * x  #Multipliez x par 2 pour obtenir la coordonnée y

plt.plot(x, y)
plt.show()

3. Titre, légende, style de ligne

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-100, 100, num=1000)
y_1 = x * x.T # x.T :1 ligne 1000 colonnes → Transféré à 1000 lignes 1 colonne
y_2 = 10 * x

#Étiquette d'axe
plt.xlabel("x val")
plt.ylabel("y val")

#Titre du graphique
plt.title("Graph Name")

#Spécifier la légende du tracé et le style de ligne
plt.plot(x, y_1, label="y1")
plt.plot(x, y_2, label="y2", linestyle="dashed")
plt.legend() #Afficher la légende

plt.show()

4. Diagramme de dispersion

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([1.2, 2.4, 0.0, 1.4, 1.5])
y = np.array([2.4, 1.4, 1.0, 0.1, 1.7])

plt.scatter(x, y)  #Diagramme de dispersion
plt.show()

5. Affichage de l'image

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = np.linspace(0, 100,num=100)  #Divisez 0 à 100 en 100 parties égales
print(img)
img = img.reshape(10,10) # 10 *10 Transformé en matrice
plt.imshow(img, "gray")  #Affiché en échelle de gris
plt.colorbar()   #Affichage de la barre de couleur
plt.show()

Les bases de #Python (#matplotlib)