为代码添加注释import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) plt.scatter(x,y) plt.show()
时间: 2024-06-07 22:07:51 浏览: 17
# 导入 matplotlib.pyplot 和 numpy 模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成 100 个随机数
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
# 绘制散点图
plt.scatter(x,y)
# 显示图形
plt.show()
# 注释:上述代码使用 matplotlib.pyplot 和 numpy 模块生成 100 个随机数,并绘制散点图。plt.scatter() 函数用于绘制散点图,plt.show() 函数用于显示图形。
相关问题
1.使用matplotlib与seaborn建立画布,并绘制下列的四种统计图在4个子图上: (1)生成100个标准高斯分布的数组,并绘制直方图、密度曲线在同一子图上,并设置X轴区间范围是(-5,5)。 (2)绘制函数f(×)=0.5*×2的蓝色曲线函数图像在区间(-5,5)上。 (3)对于给定的数据df=pd.DataFrame(np.random.rand(100,3),columns=['a'b'c'])绘制df各列的相关系数热图。 (4)对于给定的数据pd.Series(0.5*np.linspace(0,10,100)+np.random.randn(100),index=np.linspace(0,10,100))绘制散点图 同时做出回归线。只要代码不要注释
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 创建画布,并设置子图布局
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))
# 绘制直方图和密度曲线
data = np.random.randn(100)
sns.histplot(data, kde=True, ax=axs[0, 0])
axs[0, 0].set_xlim(-5, 5)
axs[0, 0].set_title('Histogram and Density')
# 绘制曲线函数
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = 0.5 * x ** 2
axs[0, 1].plot(x, y, color='blue')
axs[0, 1].set_title('Quadratic Function')
# 绘制相关系数热图
df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 3), columns=['a', 'b', 'c'])
corr = df.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm', ax=axs[1, 0])
axs[1, 0].set_title('Correlation Heatmap')
# 绘制散点图和回归线
data = pd.Series(0.5 * np.linspace(0, 10, 100) + np.random.randn(100), index=np.linspace(0, 10, 100))
sns.regplot(x=data.index, y=data, ax=axs[1, 1])
axs[1, 1].set_title('Scatter Plot with Regression Line')
# 显示图形
plt.show()
```
matplotlib小结
以下是关于matplotlib的小结:
Matplotlib是一个Python 2D绘图库,可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。Matplotlib可用于Python脚本,Python和IPython shell,Jupyter笔记本,Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。
Matplotlib的基本组成部分包括:
1.图形容器:包括用于绘图的轴,标题,图例等元素。
2.轴:负责设置图形的边界和标签。
3.线条:用于绘制线条和曲线。
4.图像:用于显示图像。
5.文本:用于添加注释和标签。
以下是两个matplotlib的例子:
1.使用plot()函数绘制简单的折线图
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()
```
2.使用scatter()函数绘制散点图
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)
sizes = 1000 * np.random.rand(100)
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5)
plt.colorbar()
plt.show()
```
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