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。

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 6), index=ts.index, columns=list("ABCDef")) df = df.cumsum() df.plot() plt.show() 什么意思

这段代码使用了 Python 的 pandas 和 matplotlib 库来生成一个随机数的 DataFrame，并对其进行累加求和，然后将其绘制成折线图并显示出来。

具体来说，第一行代码中，使用了 NumPy 库生成了一个大小为 1000 行 6 列的随机数矩阵，并将其转换成了 pandas 的 DataFrame 对象。其中，index 参数使用了一个名为 ts 的变量作为索引，而 columns 参数则指定了 DataFrame 中每一列的名称。

第二行代码中，使用了 DataFrame 对象的 cumsum() 方法对每一行数据进行了累加求和操作，得到了一个新的 DataFrame 对象。

第三行代码中，使用了 DataFrame 对象的 plot() 方法将其绘制成折线图，并使用 plt.show() 将其显示出来。其中，plot() 方法中没有指定具体的 x 轴和 y 轴，因此它会默认使用 DataFrame 对象的索引作为 x 轴，每一列的数据作为 y 轴。