一.numpy庫和matplotlib庫的學習

　　（1）numpy庫介紹：科學計算包，支持N維數組運算、處理大型矩陣、成熟的廣播函數庫、矢量運算、線性代數、傅里葉變換、隨機數生成，并可與C++/Fortran語言無縫結合

　　　　　　np.array([1,2,3])列表轉換為數組；np.array((1,2,3))元組轉換為數組; np.array(range(5))把range對象轉換為數組；np.arange(8)類似于內置的range()函數

　　　　　　np.linspace(0,10,11,endpoint = False)等差數組不包含終點

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　　（2）matplotlib庫介紹：是Python編程語言及其數值數學擴展包?NumPy的可視化操作界面。它為利用通用的圖形用戶界面工具包，如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+向應用程序嵌入式繪圖提供了應用程序接口（API）。此外，matplotlib還有一個基于圖像處理庫（如開放圖形庫OpenGL）的pylab接口，其設計與MATLAB非常類似--盡管并不怎么好用。SciPy就是用matplotlib進行圖形繪制。

二.兩個庫的結合使用實例

一.numpy庫和matplotlib庫的學習

　　（1）numpy庫介紹：科學計算包，支持N維數組運算、處理大型矩陣、成熟的廣播函數庫、矢量運算、線性代數、傅里葉變換、隨機數生成，并可與C++/Fortran語言無縫結合

　　　　　　np.array([1,2,3])列表轉換為數組；np.array((1,2,3))元組轉換為數組; np.array(range(5))把range對象轉換為數組；np.arange(8)類似于內置的range()函數

　　　　　　np.linspace(0,10,11,endpoint = False)等差數組不包含終點

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　　（2）matplotlib庫介紹：是Python編程語言及其數值數學擴展包?NumPy的可視化操作界面。它為利用通用的圖形用戶界面工具包，如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+向應用程序嵌入式繪圖提供了應用程序接口（API）。此外，matplotlib還有一個基于圖像處理庫（如開放圖形庫OpenGL）的pylab接口，其設計與MATLAB非常類似--盡管并不怎么好用。SciPy就是用matplotlib進行圖形繪制。

二.兩個庫的結合使用實例

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' #設置默認字體 matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #設置默認字體 labels = np.array(['第一周','第二周','第三周','第四周','第五周','第六周','第七周']) # nAttr = 7 #邊數 data = np.array([0,100,90,90,100,80,80]) #數據值 angles = np.linspace(0,2*np.pi,nAttr,endpoint=False) #角度設置，0-2PI，分隔7次 data = np.concatenate((data,[data[0]])) #將數據和角度的數組首尾閉合，便于用plot函數繪制 angles = np.concatenate((angles,[angles[0]])) fig = plt.figure(facecolor="pink") #圖形外的周邊顏色 plt.subplot(111,polar=True) #建立極坐標系的子分區 plt.plot(angles,data,'bo-',color='g',linewidth=2) #按照角度和數據畫出不規則多邊形 plt.fill(angles,data,facecolor='g',alpha=0.25) #填充顏色 plt.thetagrids(angles*180/np.pi,labels) #設置標簽例如第X周 plt.figtext(0.52,0.95,'羅潤',ha='center') #設置標題 plt.grid(True) plt.savefig('dota_radar.JPG') plt.show()

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轉載于:https://www.cnblogs.com/luorunsb/p/10746979.html

總結

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