绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plts
plts.figure(figsize=[10,5],dpi=80)
#绘制一周的天气的变化
plts.plot([1,2,3,4,5,6,7],[12,14,8,7,3,19,4])
plts.show()

#绘制比较多的数据使用随机数
import random
import matplotlib.pyplot as plts
x=range(60)
y=[random.uniform(15,18) for i in x ]
y_ano=[random.uniform(1,3) for i in x]
plts.figure(figsize=[15,8],dpi=80)
plts.plot(x,y,color='r',linestyle='-.',label='shanghai')
plts.plot(x,y_ano,label='beijing')
plts.legend()#将标签北京上海显示出来
#修改刻度
x_lable=["11:{}".format(i) for i in x]
plts.xticks(x[::5],x_lable[::5])
plts.yticks(range(0,40,5))
#背景网格，alpha透明度
plts.grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)
plts.show()

    #显示不同坐标系,面向对象式的画图方法
import random
import matplotlib.pyplot as plts
    #准备好数据
x=range(60)
y=[random.uniform(15,18) for i in x ]
y_ano=[random.uniform(1,3) for i in x]
    #开始绘图
        #创建画布
figure,axes=plts.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=[15,8])               #x是公用的1行，两个对象，两列,返回画布，和两个坐标系
    #开始设置属性
axes[0].plot(x,y,color='r',linestyle='-.',label='shanghai')
axes[1].plot(x,y_ano,label='beijing')
axes[0].legend()
axes[1].legend()
x_lable=["11:{}".format(i) for i in x]  
axes[0].set_xticks(x[::5])
axes[0].set_xticklabels(x_lable[::5])
axes[0].set_yticks(range(0,40,5))
axes[1].set_xticks(x[::5])
axes[1].set_xticklabels(x_lable[::5])
axes[1].set_yticks(range(0,40,5))
    #显示出来
plts.show()  

 ## 绘制数学函数图像
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plts
x=np.linspace(-10,10,1000)            ##-10到10之间取1000个数
y=x*x
    ##创建画布
plts.figure(figsize=[18,8],dpi=80)
    ##绘画数据线
plts.plot(x,y)     

numpy的属性

import numpy as np
score=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10],[11,12,13,14,15],[16,17,18,19,20]]) ##array函数就是创建ndarray
##ndarray的属性
score.shape ##(4,5)表示四行五列
score.ndim  ##维度2维
score.size  ##元素个数
score.dtype
score.itemsize  ##32位整数，4个字节

ndarray的计算速度要比原生list快出4-5倍

import random
import time
plist=[]
for i in range(1000000):
    plist.append(random.random())
nlist=np.array(plist)
t1=time.time()
a=sum(plist)
t2=time.time()
d=t2-t1
t3=time.time()
b=np.sum(nlist)
t4=time.time()
d2=t4-t3