numpy matplotlib

NumPy 和 Matplotlib 是 Python 中常用的科学计算和数据可视化库。

NumPy（Numerical Python）是一个用于进行数组计算的强大库。它提供了高性能的多维数组对象以及对这些数组进行操作的丰富函数库。你可以使用 NumPy 来处理和操作大量的数值数据。

Matplotlib 是一个用于创建静态、动态和交互式图表的库。它提供了广泛的绘图功能，包括线图、散点图、条形图、饼图等。Matplotlib 可以与 NumPy 一起使用，方便地将数据转换为图表并进行可视化。

以下是一些使用 NumPy 和 Matplotlib 的常见示例：

1. 创建一个一维数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

2. 创建一个二维数组：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

3. 使用 Matplotlib 绘制一个简单的折线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.title('Sine Function')
plt.show()

这个例子演示了如何使用 Matplotlib 绘制一个简单的正弦函数图像。`np.linspace` 函数用于生成从 0 到 10 的等间距的 100 个数据点，`np.sin` 函数计算这些点的正弦值，然后使用 `plt.plot` 函数绘制折线图，最后使用 `plt.xlabel`、`plt.ylabel` 和 `plt.title` 设置坐标轴标签和图表标题。

这只是 NumPy 和 Matplotlib 的基本用法示例，你可以根据自己的需求和具体情况进行更多的操作和图表绘制。