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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章Python的Matplotlib库图像复现学习由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
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from
pylab
import
*
n
=
256
x
=
np.linspace(
-
np.pi,np.pi,n,endpoint
=
true)
y
=
np.sin(
2
*
x)
plt.axes([
0.025
,
0.025
,
0.95
,
0.95
])
plt.plot (x, y
+
1
, color
=
'blue'
, alpha
=
1.00
)
plt.fill_between(x,
1
,y
+
1
,color
=
'b'
,alpha
=
.
25
)
plt.plot (x, y
-
1
, color
=
'blue'
, alpha
=
1.00
)
plt.fill_between(x,
-
1
,y
-
1
,(y
-
1
)>
-
1
,color
=
'b'
,alpha
=
.
25
)
plt.fill_between(x,
-
1
,y
-
1
,(y
-
1
)<
-
1
,color
=
'r'
,alpha
=
.
25
)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()
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from
pylab
import
*
n
=
1024
x
=
np.random.normal(
0
,
1
,n)
y
=
np.random.normal(
0
,
1
,n)
t
=
np.arctan2(y,x)
plt.axes([
0.025
,
0.025
,
0.95
,
0.95
])
plt.scatter(x,y,s
=
60
,c
=
t,alpha
=
.
5
)
plt.xlim(
-
1.5
,
1.5
)
plt.ylim(
-
1.5
,
1.5
)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()
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from
pylab
import
*
n
=
12
x
=
np.arange(n)
y1
=
(
1
-
x
/
float
(n))
*
np.random.uniform(
0.5
,
1.0
,n)
y2
=
(
1
-
x
/
float
(n))
*
np.random.uniform(
0.5
,
1.0
,n)
plt.bar(x,
+
y1, facecolor
=
'#9999ff'
, edgecolor
=
'white'
)
plt.bar(x,
-
y2, facecolor
=
'#ff9999'
, edgecolor
=
'white'
)
for
x,y
in
zip
(x,y1):
plt.text(x, y
+
0.05
,
'%.2f'
%
y, ha
=
'center'
, va
=
'bottom'
)
for
x1,y1
in
zip
(x,y2):
plt.text(x1,
-
y1
-
0.05
,
'%.2f'
%
y1, ha
=
'center'
, va
=
'top'
)
plt.xlim(
-
.
5
,n),plt.xticks([])
plt.ylim(
-
1.25
,
+
1.25
),plt.yticks([])
plt.show()
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from
pylab
import
*
def
f(x,y):
return
(
1
-
x
/
2
+
x
*
*
5
+
y
*
*
3
)
*
np.exp(
-
x
*
*
2
-
y
*
*
2
)
n
=
256
x
=
np.linspace(
-
3
,
3
,n)
y
=
np.linspace(
-
3
,
3
,n)
x,y
=
np.meshgrid(x,y)
plt.axes([
0.025
,
0.025
,
0.95
,
0.95
])
plt.contourf(x,y,f(x,y),
8
, alpha
=
.
75
, cmap
=
plt.cm.hot)
c
=
plt.contour(x, y, f(x,y),
8
, colors
=
'black'
, linewidth
=
.
5
)
plt.clabel(c,inline
=
1
,fontsize
=
10
)
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()
|
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from
pylab
import
*
def
f(x,y):
return
(
1
-
x
/
2
+
x
*
*
5
+
y
*
*
3
)
*
np.exp(
-
x
*
*
2
-
y
*
*
2
)
n
=
10
x
=
np.linspace(
-
3
,
3
,
4
*
n)
y
=
np.linspace(
-
3
,
3
,
3
*
n)
x,y
=
np.meshgrid(x,y)
z
=
f(x,y)
plt.axes([
0.025
,
0.025
,
0.95
,
0.95
])
plt.imshow(z,interpolation
=
'bicubic'
,cmap
=
'bone'
,origin
=
'lower'
)
plt.colorbar(shrink
=
.
92
)
plt.xticks([]), plt.yticks([])
|
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from
mpl_toolkits.mplot3d
import
axes3d
fig
=
plt.figure()
ax
=
axes3d(fig)
x
=
np.arange(
-
4.0
,
4.0
,
0.25
)
y
=
np.arange(
-
4.0
,
4.0
,
0.25
)
x,y
=
np.meshgrid(x,y)
z
=
np.sin(np.sqrt(x
*
*
2
+
y
*
*
2
))
surf
=
ax.plot_surface(x,y,z,
rstride
=
1
,
cstride
=
1
,
cmap
=
plt.get_cmap(
'rainbow'
))
ax.contourf(x,y,z,zdir
=
'z'
,offset
=
-
2
,cmap
=
plt.cm.hot)
ax.set_zlim(
-
2
,
2
)
fig.colorbar(surf,shrink
=
0.5
,aspect
=
8
)
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本篇文章就到这里了，希望能给你带来帮助，也希望您能够多多关注我的更多内容.
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_41634258/article/details/119789922 。
最后此篇关于Python的Matplotlib库图像复现学习的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python的Matplotlib库图像复现学习的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visit the
As it currently stands, this question is not a good fit for our Q&A format. We expect answers to be
我是一名优秀的程序员,十分优秀！