import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig=plt.figure(figsize=(4,4),dpi=72) plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False rw=10 k=np.arange(5) x1=rw*np.sin(2*np.pi/5*k) y1=rw*np.cos(2*np.pi/5*k) plt.plot ( " b o " ) rn=rw*np.sin(np.pi/10)/np.sin(np.pi/5) x2=rn*np.sin(2*np.pi/5*k+np.pi/5) y2=rn*np.cos(2*np.pi/5*k+np.pi/5) plt.fill( c='b' ) x=[x1[0],x2[0],x1[1],x2[1],x1[2],x2[2],x1[3],x2[3],x1[4],x2[4],x1[0]] y=[y1[0],y2[0],y1[1],y2[1],y1[2],y2[2],y1[3],y2[3],y1[4],y2[4],y1[0]] plt.plot(marker ='*',c='r') plt.title ("五角星") plt.show( )

这是一段使用matplotlib库绘制五角星的代码。首先导入必要的库，设置图像大小和字体，接着定义五角星的外部和内部点的坐标，使用plt.plot()函数绘制外部点的连线和plt.fill()函数填充内部区域，最后用plt.plot()函数绘制五角星内部的红色点。最后通过plt.title()函数设置图像标题，并使用plt.show()函数显示图像。

相关问题

解释这行代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig,axe=plt.subplots()

这行代码首先引入了 matplotlib.pyplot 库和 numpy 库，它们都是 Python 中用于科学计算和数据可视化的常用库。接着，创建了一个名为 fig 的 Figure 对象和名为 axe 的 Axes 对象，其中 Figure 表示整个画布，Axes 表示图表中的子图。在此之后，我们可以用 Axes 对象来绘制具体的图形，如折线图、散点图、直方图等。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

这三个库都是Python中常用的数据分析和可视化库。其中，NumPy是Python中用于科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组和矩阵计算功能。Pandas是基于NumPy的一个数据处理库，提供了高效的数据结构和数据分析工具。Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，提供了各种绘图工具和图表类型，可以用于生成各种静态和动态的图表。

以下是一个简单的例子，展示如何使用这三个库绘制一个柱状图：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
bar_positions = [1, 2, 3, 4]
bar_heights = [1, 2, 3, 4]

# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(np.arange(len(bar_positions)), bar_heights)

# 设置x轴标签
ax.set_xticks(np.arange(len(bar_positions)))
ax.set_xticklabels(bar_positions)

# 设置y轴标签
ax.set_ylabel('Bar Heights')

# 设置图表标题
ax.set_title('A Simple Bar Chart')

# 显示图表
plt.show()