输入并运行下列程序,查看运行结果并提交,自行查阅文档并写出各部分代码的功能: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #plot 1: xpoints = np.array([0, 6]) ypoints = np.array([0, 100]) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(xpoints,ypoints) plt.title("plot 1") #plot 2: x = np.array([1, 2, 3, 4]) y = np.array([1, 4, 9, 16]) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(x,y) plt.title("plot 2") plt.suptitle("绘制子图") plt.show()
时间: 2023-11-30 11:04:15 浏览: 38
程序的功能是使用Matplotlib库绘制两张子图,其中第一张子图绘制了一条从(0, 0)到(6, 100)的直线,第二张子图绘制了一个抛物线。具体功能如下:
1. 导入Matplotlib库和Numpy库。
2. 定义第一个子图的横坐标和纵坐标,分别为0和6,100和0。
3. 在第一个子图中绘制从(0, 0)到(6, 100)的直线。
4. 设置第一个子图的标题为"plot 1"。
5. 定义第二个子图的横坐标和纵坐标,分别为1、2、3、4和1、4、9、16。
6. 在第二个子图中绘制一个抛物线。
7. 设置第二个子图的标题为"plot 2"。
8. 设置整个图的标题为"绘制子图"。
9. 显示整个图。
相关问题
利用Matplotlib绘制曲线先导入pyplot子库,一般起别名为plt,代码如下:import matplotlib.pyplot as plt 。
当你使用Python的数据可视化库`matplotlib`来创建图形时,通常会先导入其中的`pyplot`子库,因为这个子库包含了大部分绘图功能,且被普遍昵称为`plt`。这个别名使得在后续的代码中调用`matplotlib`函数更加简洁。以下是一个基本的例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 这里是使用plt的一些常见操作,例如创建一个新的图形窗口:
plt.figure()
# 绘制一条线性曲线:
x = [0, 1, 2, 3, 4]
y = [0, 1, 4, 9, 16]
plt.plot(x, y)
# 可能还会添加标题、标签和图例,以及调整图形的样式:
plt.title('My First Curve')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.legend(['Square Function'])
# 显示图形:
plt.show()
```
在这个例子中,`plt.figure()`创建了一个新的图形,`plt.plot(x, y)`画出了由x和y坐标定义的线,然后添加了标题、坐标轴标签和图例。最后,`plt.show()`用于显示绘制好的图像。
输入并运行下列程序,查看运行结果并提交,自行查阅文档并写出各部分代码的功能: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #plot 1: xpoints = np.array([0, 6]) ypoints = np.array([0, 100]) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(xpoints,ypoints) plt.title("plot 1") #plot 2: x = np.array([1, 2, 3, 4]) y = np.array([1, 4, 9, 16]) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(x,y) plt.title("plot 2") plt.suptitle("绘制子图") plt.show()
这段代码使用了Matplotlib库来绘制两个子图。下面逐行进行解释:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# plot 1:
xpoints = np.array([0, 6])
ypoints = np.array([0, 100])
plt.subplot(1, 2, 1) # 设置子图的位置
plt.plot(xpoints, ypoints) # 绘制线条
plt.title("plot 1") # 设置子图标题
# plot 2:
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])
plt.subplot(1, 2, 2) # 设置子图的位置
plt.plot(x, y) # 绘制线条
plt.title("plot 2") # 设置子图标题
plt.suptitle("绘制子图") # 设置整个图的标题
plt.show() # 展示图像
```
第1行和第2行导入了需要用到的Matplotlib和Numpy库。
第5行和第6行初始化第一个子图的x轴和y轴坐标点,x轴坐标为0和6,y轴坐标为0和100。
第7行通过`plt.subplot()`函数指定第一个子图的位置,`(1, 2, 1)`表示子图在一行两列的布局中占用第1个位置。
第8行使用`plt.plot()`函数绘制第一个子图的线条。
第9行使用`plt.title()`函数设置第一个子图的标题。
第12行和第13行初始化第二个子图的x轴和y轴坐标点,x轴坐标为1、2、3、4,y轴坐标为1、4、9、16。
第14行通过`plt.subplot()`函数指定第二个子图的位置,`(1, 2, 2)`表示子图在一行两列的布局中占用第2个位置。
第15行使用`plt.plot()`函数绘制第二个子图的线条。
第16行使用`plt.title()`函数设置第二个子图的标题。
第18行使用`plt.suptitle()`函数设置整个图的标题。
最后一行使用`plt.show()`函数展示图像。