（1）导入numpy和matplotlib.pyplot，分别取别名为np与plt； （2）创建包含50个随机数的数组arr； （3）绘制直方图，它的数据为arr，共7个条柱，条柱的颜色为青色； （4）调用show()函数展示图形。

好的，以下是Python代码，实现上述功能：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建包含50个随机数的数组
arr = np.random.randint(1, 100, 50)

# 绘制直方图
plt.hist(arr, bins=7, color='c')

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('Histogram of 50 Random Numbers')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')

# 展示图形
plt.show()

这段代码首先导入了numpy和matplotlib.pyplot两个库，并将它们分别取别名为np和plt。然后，使用numpy库中的random模块生成了一个包含50个随机数的数组arr。接着，使用matplotlib库中的hist()函数绘制直方图，其中bins参数指定了条柱的个数，color参数指定了条柱的颜色。最后，使用title()、xlabel()、ylabel()函数添加了标题和坐标轴标签，并调用show()函数展示图形。

相关问题

请按照下面的要求绘制图形： （1）导入numpy和matplotlib.pyplot，分别取别名为np与plt； （2）创建包含50个随机数的数组arr； （3）绘制直方图，它的数据为arr，共7个条柱，条柱的颜色为青色； （4）调用show()函数展示图形。

好，按照要求，下面是对应的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
arr = np.random.rand(50)

# 绘制直方图
plt.hist(arr, bins=7, color='cyan')

# 显示图形
plt.show()

解释一下上面的代码：

- `np.random.rand(50)`：创建一个包含50个随机数的数组。
- `plt.hist(arr, bins=7, color='cyan')`：绘制 `arr` 数组的直方图，其中 `bins=7` 表示共绘制7个条柱， `color='cyan'` 表示条柱的颜色为青色。

这样就完成了绘制图形的要求。

解释每条语句作用import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 解决中文显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def main(): #主函数 total_time = 100000 # 记录骰子的结果 roll1_arr = np.random.randint(1, 7, size=total_time) roll2_arr = np.random.randint(1, 7, size=total_time) result_arr = roll1_arr + roll2_arr hist, bins = np.histogram(result_arr, bins=range(2, 14)) print(hist) print(bins) # 数据可视化 plt.hist(result_arr, bins=range(2, 14), density=1, edgecolor='black', linewidth=1, rwidth=0.5) # 设置x轴坐标点显示 tick_label = ['2点', '3点', '4点', '5点', '6点', '7点', '8点', '9点', '10点', '11点', '12点'] tick_pos = np.arange(2, 13) + 0.5 plt.xticks(tick_pos, tick_label) plt.title('骰子点数统计') plt.xlabel('点数') plt.ylabel('频率') plt.show() if __name__ == '__main__': main()

这段代码主要是用于模拟两个骰子的点数和，并对点数和进行统计和可视化。

- `import matplotlib.pyplot as plt`：导入 matplotlib 库中的 pyplot 模块，用于可视化。
- `import numpy as np`：导入 numpy 库，并给 numpy 起一个别名 np，用于生成随机数和数组处理。
- `plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']`：设置 matplotlib 的字体为中文宋体，用于解决中文显示问题。
- `plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False`：解决 matplotlib 绘图时负号 '-' 显示为方块的问题。
- `def main():`：定义主函数。
- `total_time = 100000`：设置模拟次数为 100000 次。
- `roll1_arr = np.random.randint(1, 7, size=total_time)`：通过 numpy 库中的 random 模块生成一个包含 1-6 随机数的数组 roll1_arr。
- `roll2_arr = np.random.randint(1, 7, size=total_time)`：同上，生成另一个数组 roll2_arr。
- `result_arr = roll1_arr + roll2_arr`：将两个数组对应元素相加，得到点数和数组 result_arr。
- `hist, bins = np.histogram(result_arr, bins=range(2, 14))`：使用 numpy 库中的 histogram() 方法对点数和数组进行统计，返回值为两个数组 hist 和 bins，分别表示点数和的频数和频率。
- `plt.hist(result_arr, bins=range(2, 14), density=1, edgecolor='black', linewidth=1, rwidth=0.5)`：调用 matplotlib 的 hist() 方法绘制直方图，其中 bins 参数表示直方图的边界，density 参数表示频率归一化，edgecolor 和 linewidth 参数用于设置边框颜色和宽度，rwidth 参数用于设置直方图的宽度。
- `tick_label = ['2点', '3点', '4点', '5点', '6点', '7点', '8点', '9点', '10点', '11点', '12点']`：设置 x 轴坐标点的标签。
- `tick_pos = np.arange(2, 13) + 0.5`：生成 x 轴坐标点的位置。
- `plt.xticks(tick_pos, tick_label)`：设置 x 轴坐标点的位置和标签。
- `plt.title('骰子点数统计')`：设置图表标题。
- `plt.xlabel('点数')`：设置 x 轴标签。
- `plt.ylabel('频率')`：设置 y 轴标签。
- `plt.show()`：显示图表。
- `if __name__ == '__main__':`：当作为主程序运行时，执行 main() 函数。