实现上述功能的程序如下,请在程序划线处填入合适的代码。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ① #创建区间[0,100]上的1000个等距点作为x坐标值 y=x**0.5 plt.figure(figsize=(8,4)) ② plt.xlim(0,100) ③ #设置y轴范围 plt.title("x**0.5") ④
10.有如下Python程序段:import numpy as np import matplotlib. pyplot as plt x=np. linspace(0,10,30)y=np. cos(x)plt. figure(figsize=(8,4))plt. scatter(x,y,label=cos(s)'plt. ylim(0,1.5)plt. xlim(0,10)plt. legend()plt. show)该程序段运行后绘制的图形为()1.51.4●cos(s)●cos...
解释import matplotlib.pyplot as plt和import numpy as np两行代码的含义: import matplotlib.pyplot as plt:这行代码导入了matplotlib库中的pyplot模块,并将其简称为plt。matplotlib是一个Python的绘图库,广泛用于数据可视化。pyplot是matplotlib中的一个模块,提供了类似于MATLAB的绘图系统。 import numpy as np:这行...
import numpy as np x = np.linspace(-1,1,50) y = 2 * x + 1 plt.figure() plt.plot(x,y) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 2. 设置figure import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-3,3,50) y1 = 2 * x + 1 y2 = x ** 2 plt...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.arange(-10,10,0.01) y1=5*x*x-x+1 y2=5*x-1 plt. plot(x, y1) plt. plot(x, y2) plt. show() D. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.arange (-10,10,0.01) y1=5*x*x-x+1 plt.plot(x,y1) y...
3.有如下Python程序段。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib. pyplot as plt plot_data = pd.DataFrame(np.random.randn(50,2), columns=['A','B'])# np.random.randn(50,2)产生两列、每列50个随机数plot_data.sort_values('A')[-10:].plot(kind='bar')plt.title('tail...
#import matplotlib.pyplot as plt 1. 2. (2) 接下来,使用 NumPy 提供的函数 arange() 创建一组数据来绘制图像。 引入numpy 包,我们获取 -50 到 50 之间的 ndarray 对象(由于 arange() 不含终止值,因此,我们需要到 51)。 import numpy as np ...
有如下代码,如果想要绘制函数y=x^2的函数图像,则正确的选项是( )Import numpy as npImport matplotlib.pyplot as pltX = np.linspace(-10, 10, 20)Y = x ** 2——[单选题] A. plt.plot(x, y) B. plt.scatter(x, y) C. plt.plot(y, x) D. plt.scatter(y, x) 相关知识点: 试题来源...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(x, y1) plt.xlabel('x轴') plt.ylabel('y1轴') plt.subplot(2, 1, 2)
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sys import torch import numpy as np import torchvision.transforms as T plt.rcParams["savefig.bbox"] = 'tight' orig_img = Image.open(Path('image/2.png')) rotated_imgs = [T.RandomRotation(degrees=90)(orig_img)] ...