使用Python,完成以下任务: 1、定义x变量为随机生从20到100之间的100个数据,y变量为5x2-1。
时间: 2023-11-28 21:50:07 浏览: 94
可以使用Python中的random模块生成随机数,再通过循环计算y的值。
代码如下:
```python
import random
x = [random.randint(20, 100) for i in range(100)]
y = [5 * xi + 2 for xi in x]
print(x)
print(y)
```
解释一下代码:
- 第1行导入了Python中的`random`模块,用于生成随机数。
- 第3行使用列表推导式生成`x`列表,其中`random.randint(20, 100)`会生成20到100之间的随机整数,`for i in range(100)`会生成100个这样的随机数。
- 第4行使用列表推导式生成`y`列表,其中`5 * xi + 2`是y的计算公式。
- 第6行和第7行分别打印出`x`和`y`的值,方便查看结果。
相关问题
使用Python,完成以下任务: 1、定义x变量为随机生从20到100之间的100个数据,y变量为5x2-1。 2、使用Matplotlib库绘制x和y的散点图,颜色为黄色,标题为"y=5x^2-1"。 3、使用Pandas库绘制x和y的散点图,颜色为黄色,标题为"y=5x^2-1"。 4、使用Seaborn库绘制x和y的散点图,颜色为黄色,标题为"y=5x^2-1"。 5、随机生成五组1-100之间的20个数据,计算他们的相关系数矩阵(
1. 定义x变量为随机生成从20到100之间的100个数据,y变量为5x^2-1。
```python
import random
x = [random.randint(20, 100) for i in range(100)]
y = [(5 * i ** 2) - 1 for i in x]
```
2. 使用Matplotlib库绘制x和y的散点图,颜色为黄色,标题为"y=5x^2-1"。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x, y, color='yellow')
plt.title("y=5x^2-1")
plt.show()
```
3. 使用Pandas库绘制x和y的散点图,颜色为黄色,标题为"y=5x^2-1"。
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
df.plot.scatter(x='x', y='y', color='yellow', title="y=5x^2-1")
plt.show()
```
4. 使用Seaborn库绘制x和y的散点图,颜色为黄色,标题为"y=5x^2-1"。
```python
import seaborn as sns
sns.scatterplot(x=x, y=y, color='yellow')
plt.title("y=5x^2-1")
plt.show()
```
5. 随机生成五组1-100之间的20个数据,计算它们的相关系数矩阵。
```python
import numpy as np
# 生成数据
data = []
for i in range(5):
data.append([random.randint(1, 100) for j in range(20)])
# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = np.corrcoef(data)
print(corr_matrix)
```
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()
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