Python绘图与数据处理示例：Matplotlib基础教程

这段代码文件包含了Python编程中的一些基本操作，主要涉及数据可视化和matplotlib库的使用。首先，通过`wget`命令下载名为"data.zip"的数据文件，并使用`sudo unzip`解压到指定目录。接下来，我们看到的是一个使用Jupyter Notebook环境的代码片段，导入了必要的库（numpy和matplotlib）并设置了绘图模式。 在核心部分，代码定义了一个名为"data"的数组，用于生成一系列等间距的数值。然后，创建了两个子图，分别是： 1. 第一个子图： - `plt.plot(data, data)`：创建一条y=x的线性图。 - `plt.plot(data, data**2)`：添加一条y=x^2的二次函数图。 - `plt.legend(['y=x', 'y=x^2'])`：为两条线添加图例，分别标注为'y=x'和'y=x^2'。 - `plt.savefig('/tmp/不包含子图.png')`：将图形保存为PNG文件，路径为'/tmp/不包含子图.png'。 - `plt.show()`：显示这个子图。 2. 第二个子图： - 使用`plt.figure(figsize=(8,10), dpi=80)`创建一个新的图形窗口，设置其尺寸和分辨率。 - `p1.add_subplot(2,1,1)`：创建一个2行1列布局中的第一个子图。 - 绘制第二个子图，与第一个子图类似，但这里添加了一个额外的x轴（x1）和y轴（y1），以及对应的标签和范围。 通过这两个子图，我们可以看出代码作者正在演示如何使用matplotlib库进行基础的二维图形绘制，包括线条图、函数图和图例的添加，以及调整图形的大小、范围和坐标轴标签。此外，还涉及到了文件的下载、解压缩和图像保存操作，这些都是Python数据处理和分析的基本步骤。对于学习或实践Python数据分析和可视化的人来说，这部分代码提供了实用的示例。