xpoints = np.array([1, 2, 6, 8]) ypoints = np.array([3, 8, 1, 10]) plt.plot(xpoints, ypoints) # 折线图 点坐标为（1，3）、（2,8）、（6,1）、（8,10） plt.show() breakpoint()

这段代码中，首先使用了 NumPy 库中的 array 函数将两个列表转化为数组：xpoints 包含了四个元素 1、2、6 和 8，ypoints 包含了四个元素 3、8、1 和 10。然后使用 Matplotlib 库中的 plot 函数对这两个数组进行了绘图，其中 xpoints 为 x 轴的数据，ypoints 为 y 轴的数据。结果是绘制了一条从点 (1, 3) 到点 (2, 8) ，再从点 (2, 8) 到点 (6, 1)，最后从点 (6, 1) 到点 (8, 10) 的折线。

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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：

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。

oints = np.array([1,3,5]) ypoints = np.array([2,4,1]) plt.plot(xpoints,ypoints ) plt.show()这段代码中array是什么意思

`array`是Numpy库中的一个数据类型，用于表示多维数组。在这段代码中，`np.array([1,3,5])`和`np.array([2,4,1])`分别创建了两个一维的Numpy数组（或者可以理解为Python中的列表），其中第一个数组表示x轴坐标，第二个数组表示y轴坐标。这些数组被传递给`plt.plot()`函数用于绘制折线图。