import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(np.random.randn(50).cumsum())

这段代码使用了matplotlib库中的pyplot模块，用于绘制图形。其中np.random.randn(50).cumsum()生成了一个长度为50的随机数数组，并对其进行累加求和，最后使用plot()函数将其绘制成折线图。具体实现如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot(np.random.randn(50).cumsum())
plt.show()

运行该代码将会显示一个折线图，横轴表示数据点的序号，纵轴表示数据点的值。每个数据点的值为前面所有数据点的值的累加和。

相关问题

显示当前时间： Dt.datetime.now() Dt.datetime.today() 计算时差： D1=dt.datetime.now() D2=dt.datetime(year=2007,month=3,day=3) (d1-d2).days 数据可视化： import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use("classic") import numpy as np import pandas as pd mg=np.random.RandomState(0) X=np.linspace(0,10,500) y=np.cumsum(mg.randn(500,6),0) #plt.plot(X,y) #plt.legend("abcdef",ncol=2,loc="upper left") print(y) import seaborn as sns sns.set() plt.plot(X,y) plt.legend("abcdef",ncol=2,loc="upper left")

好的，您的第一个问题是关于 Python 中一些常用的代码。下面是对您提出的问题的解释和演示：

1. 显示当前时间有两种方法：

a. 使用 `datetime` 模块中的 `now()` 方法获取当前时间：

        import datetime as dt

        current_time = dt.datetime.now()
        print(current_time)

b. 使用 `datetime` 模块中的 `today()` 方法获取当前日期和时间：

        import datetime as dt

        current_time = dt.datetime.today()
        print(current_time)

2. 计算两个日期之间的差值，可以使用 `datetime` 模块中的 `datetime` 类来表示日期和时间。例如：

    import datetime as dt

    d1 = dt.datetime.now()
    d2 = dt.datetime(year=2007, month=3, day=3)

    diff = d1 - d2
    print(diff.days)

在这个例子中，我们使用 `now()` 方法获取当前时间，使用 `datetime()` 方法创建了一个指定日期的 `datetime` 对象。然后，我们通过对两个 `datetime` 对象进行减法运算得到它们之间的差值，最后使用 `days` 属性获取相差的天数。

3. 数据可视化是数据分析的重要环节之一，Python 中有很多数据可视化库。例如，`matplotlib` 和 `seaborn` 都是常用的数据可视化库。下面是一个使用 `matplotlib` 和 `seaborn` 绘制折线图的例子：

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

    # 生成随机数据
    mg = np.random.RandomState(0)
    X = np.linspace(0, 10, 500)
    y = np.cumsum(mg.randn(500, 6), 0)

    # 绘制折线图
    sns.set()
    plt.plot(X, y)
    plt.legend("abcdef", ncol=2, loc="upper left")
    plt.show()

在这个例子中，我们使用 `numpy` 库生成了一个长度为 500 的等差数列 `X`，并使用 `numpy.random.RandomState()` 方法创建了一个随机数生成器。然后，我们使用 `numpy` 的 `cumsum()` 方法生成了一个随机的累积和数据 `y`。最后，我们使用 `matplotlib` 和 `seaborn` 绘制了一张折线图，并使用 `legend()` 方法添加了图例。

如何画出abs(np.cumsum(np.random.randn(4, 25)))的随机游走？

要画出abs(np.cumsum(np.random.randn(4, 25)))的随机游走，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：import numpy as np和import matplotlib.pyplot as plt。

2. 生成随机数：使用np.random.randn(4, 25)生成一个4行25列的随机数组。

3. 计算累积和：使用np.cumsum()函数计算数组的累积和，即得到随机游走的路径。

4. 取绝对值：使用np.abs()函数取累积和的绝对值，确保绘制的图形都是正数。

5. 绘制图形：使用plt.plot()函数绘制随机游走的路径。

以下是完整的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数
random_walk = np.random.randn(4, 25)

# 计算累积和并取绝对值
random_walk = np.abs(np.cumsum(random_walk, axis=1))

# 绘制图形
plt.plot(random_walk.T)
plt.xlabel('Steps')
plt.ylabel('Absolute Value of Cumulative Sum')
plt.title('Random Walk')
plt.show()