用Python打出#课堂作业一 ： 使用numpy生成如下数组序列，并打印输出 ： 0. 1-101之间的偶数 1. -3.14 到 3.14 , 步长 0.5 2. 从-3.14 到 3.14 等分100份，包含3.14 3. 生成2X4 矩阵变量A 元素是整数1-12 4. 将矩阵变量A 的每个元素乘以 2，得 矩阵变量B 5-10: 计算后打印变量C 5. 计算：C=A+B 6. 计算：C=A-B 7. 计算：C=A*B 8. 计算：C=A/B 9. 计算：C=A//B 10. 计算：C=A < B #课堂作业二 ： # 绘制函数图像 二次图像：Y1 = 6*X2+5*X-50 三次图像： Y2 = 3*X2+4*X-2 X轴:取值范围 【-5，5】 包括: 1. x 、y轴标签、刻度； 2. 图表标题、图例。 3. 曲线标签: Y1 = 6*X2+5*X-50, Y2 = 3*X2+4*X-2 #课堂作业三 ： 绘制饼图 explode：设置各部分突出 labels:设置各部分标签labeldistance:设置标签文本距圆心位置，1.1表示1.1倍半径 autopct：设置圆里面文本 shadow：设置是否有阴影 startangle：起始角度，默认从0开始逆时针转 pctdistance：设置圆内文本距圆心距离 """ #画饼图 #居民消费支出数据： #显示各消费类别所占比例，加标题图例、突出教育 catalogs = ['衣','食','住','行','教育','其它'] scales = [14.5,30.45,45,10,60,30]

好的，以下是Python代码实现：

# 课堂作业一
import numpy as np

# 0. 1-101之间的偶数
a = np.arange(0, 101, 2)
print(a)

# 1. -3.14 到 3.14 , 步长 0.5
b = np.arange(-3.14, 3.15, 0.5)
print(b)

# 2. 从-3.14 到 3.14 等分100份，包含3.14
c = np.linspace(-3.14, 3.14, 100, endpoint=True)
print(c)

# 3. 生成2X4 矩阵变量A 元素是整数1-12
A = np.arange(1, 13).reshape(2, 6)
print(A)

# 4. 将矩阵变量A 的每个元素乘以 2，得 矩阵变量B
B = A * 2
print(B)

# 5. 计算：C=A+B
C = A + B
print(C)

# 6. 计算：C=A-B
C = A - B
print(C)

# 7. 计算：C=A*B
C = A * B
print(C)

# 8. 计算：C=A/B
C = A / B
print(C)

# 9. 计算：C=A//B
C = A // B
print(C)

# 10. 计算：C=A < B
C = A < B
print(C)

# 课堂作业二
import matplotlib.pyplot as plt

# 二次图像
X = np.linspace(-5, 5, 100)
Y1 = 6 * X**2 + 5 * X - 50
plt.plot(X, Y1, label='Y1=6X^2+5X-50')

# 三次图像
Y2 = 3 * X**2 + 4 * X - 2
plt.plot(X, Y2, label='Y2=3X^2+4X-2')

# 添加标题、图例、标签等
plt.title('Quadratic and Cubic Functions')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.legend()
plt.show()

# 课堂作业三
# 绘制饼图
catalogs = ['Clothing', 'Food', 'Housing', 'Transportation', 'Education', 'Others']
scales = [14.5, 30.45, 45, 10, 60, 30]
explode = [0, 0, 0, 0, 0.1, 0] # 突出教育部分
colors = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue', 'purple']
plt.pie(scales, explode=explode, labels=catalogs, labeldistance=1.1, autopct='%.1f%%', shadow=True, colors=colors, startangle=90, pctdistance=0.6)
plt.axis('equal') # 使饼图为正圆形
plt.title('Consumer Expenditures')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()