npとしてnumpyをインポートする '' 'matplotlibを使用したプロットでは、主にそのさまざまなチャートをプログラムで生成できるそのpyplotモジュールを使用します。 グラフを個別にカスタマイズし、テキスト、点、線、色、画像などの要素を追加するには、単純な関数のみが必要です。'' ' matplotlib.pyplotをpltとしてインポートする '' 'linspaceは、指定された間隔内で等間隔の数値を返します。 [開始、停止]で均一に分布したサンプルの数を返します。 この間隔のエンドポイントは任意に除外できます。'' '
＃デフォルトの線の形状と色
x = np.linspace（-np.pi、np.pi、256、endpoint = True）＃retstep = True、表示ステップサイズ、endpoint = True、エンドポイントを含む、false not
c、s = np.cos（x）、np.sin（x）
plt.figure（1）＃Figure1という名前の新しい描画ウィンドウを作成する
#fig = plt.figure（figsize =（a、b）、dpi = dpi）
'' 'figsizeはグラフのサイズを設定し、aはグラフの幅、bはグラフの高さ、単位はインチです
dpiは、グラフィックの1インチあたりのドット数を設定します
plt.plot（x、c）
plt.plot（x、s）
plt.title（ 'cos＆sin'）
plt.show（）
＃ラインの形状と色を変更する x = np.linspace（-np.pi、np.pi、256、endpoint = True）＃retstep = True、表示ステップサイズ、endpoint = True、エンドポイントを含む、false not c、s = np.cos（x）、np.sin（x） plt.figure（1）＃Figure1という名前の新しい描画ウィンドウを作成する #fig = plt.figure（figsize =（a、b）、dpi = dpi） '' 'figsizeはグラフのサイズを設定し、aはグラフの幅、bはグラフの高さ、単位はインチです dpiは、グラフィックの1インチあたりのドット数を設定します plt.plot（x、c、color = 'blue'、linewidth = 2.0、linestyle = '-'、label = 'cos'、alpha = 0.5）#alphaは透明度を指定します plt.plot（x、s、 'g *'、label = 'sin'）＃別の意味は色、gは緑色、*は線種* plt.title（ 'cos＆sin'） plt.show（）
#Plus凡例 x = np.linspace（-np.pi、np.pi、256、endpoint = True）＃retstep = True、表示ステップサイズ、endpoint = True、エンドポイントを含む、false not c、s = np.cos（x）、np.sin（x） plt.figure（13）＃Figure1という名前の新しい描画ウィンドウを作成する #fig = plt.figure（figsize =（a、b）、dpi = dpi） '' 'figsizeはグラフのサイズを設定し、aはグラフの幅、bはグラフの高さ、単位はインチです dpiは、グラフィックの1インチあたりのドット数を設定します plt.plot（x、c、color = 'blue'、linewidth = 2.0、linestyle = '-'、label = 'cos'、alpha = 0.5）#alphaは透明度を指定します plt.plot（x、s、 'g *'、label = 'sin'）＃別の意味は色、gは緑色、*は線種* plt.legend（loc = 'upper left'）＃ディスプレイの凡例は左上にあり、位置は指定されていません。デフォルトは右上です。 plt.title（ 'cos＆sin'） plt.show（）
＃水平および垂直座標を調整します x = np.linspace（-np.pi、np.pi、256、endpoint = True）＃retstep = True、表示ステップサイズ、endpoint = True、エンドポイントを含む、false not c、s = np.cos（x）、np.sin（x） plt.figure（13）＃Figure1という名前の新しい描画ウィンドウを作成する #fig = plt.figure（figsize =（a、b）、dpi = dpi） '' 'figsizeはグラフのサイズを設定し、aはグラフの幅、bはグラフの高さ、単位はインチです dpiは、グラフィックの1インチあたりのドット数を設定します plt.plot（x、c、color = 'blue'、linewidth = 2.0、linestyle = '-'、label = 'cos'、alpha = 0.5）#alphaは透明度を指定します plt.plot（x、s、 'g *'、label = 'sin'）＃別の意味は色、gは緑色、*は線種* ax = plt.gca（）＃軸エディター ax.spines ["right"]。set_color（ 'none'）＃右側の境界線は非表示 ax.spines ["top"]。set_color（ 'none'）＃上のボーダーは非表示 ax.spines ['left']。set_position（（ 'data'、0））＃左ボーダーをデータが0の位置に移動します ax.spines ['bottom']。set_position（（ 'data'、0））＃右ボーダーをデータが0の位置に移動します ax.xaxis.set_ticks_position（ 'bottom'）＃スケールは下に表示されます ax.yaxis.set_ticks_position（ 'left'）＃スケールは左側に表示されます plt.legend（loc = 'upper left'）＃左上に凡例を表示 plt.title（ 'cos＆sin'） plt.show（）
#X軸とY軸はラベルを追加します x = np.linspace（-np.pi、np.pi、256、endpoint = True）＃retstep = True、表示ステップサイズ、endpoint = True、エンドポイントを含む、false not c、s = np.cos（x）、np.sin（x） plt.figure（13）＃Figure1という名前の新しい描画ウィンドウを作成する #fig = plt.figure（figsize =（a、b）、dpi = dpi） '' 'figsizeはグラフのサイズを設定し、aはグラフの幅、bはグラフの高さ、単位はインチです dpiは、グラフィックの1インチあたりのドット数を設定します plt.plot（x、c、color = 'blue'、linewidth = 2.0、linestyle = '-'、label = 'cos'、alpha = 0.5）#alphaは透明度を指定します plt.plot（x、s、 'g *'、label = 'sin'）＃別の意味は色、gは緑色、*は線種* ax = plt.gca（）＃軸エディター ax.spines ["right"]。set_color（ 'none'）＃右側の境界線は非表示 ax.spines ["top"]。set_color（ 'none'）＃上のボーダーは非表示 ax.spines ['left']。set_position（（ 'data'、0））＃左ボーダーをデータが0の位置に移動します ax.spines ['bottom']。set_position（（ 'data'、0））＃右ボーダーをデータが0の位置に移動します ax.xaxis.set_ticks_position（ 'bottom'）＃スケールは下に表示されます ax.yaxis.set_ticks_position（ 'left'）＃スケールは左側に表示されます plt.xticks（[-np.pi、-np.pi / 2,0、np.pi、np.pi / 2]、 [r '$-\ pi $'、r '$-\ pi / 2 $'、r '$ 0 $'、r '$ + \ pi / 2 $'、r '$ + \ pi $']）＃x軸のラベル付け plt.yticks（np.linspace（-1,1,5、endpoint = True））＃y軸のラベル plt.legend（loc = 'upper left'）＃左上に凡例を表示 plt.title（ 'cos＆sin'） plt.show（）
＃plt.xticks（x、x [:: 1]）
＃最初の配列パラメーターはマークされた位置、2番目の配列はマークされたテキスト（数値として省略）、2つの配列の要素は互いに対応します
＃タグはフォントを調整し、フレームと背景色を増やします x = np.linspace（-np.pi、np.pi、256、endpoint = True）＃retstep = True、表示ステップサイズ、endpoint = True、エンドポイントを含む、false not c、s = np.cos（x）、np.sin（x） plt.figure（13）＃Figure1という名前の新しい描画ウィンドウを作成する #fig = plt.figure（figsize =（a、b）、dpi = dpi） '' 'figsizeはグラフのサイズを設定し、aはグラフの幅、bはグラフの高さ、単位はインチです dpiは、グラフィックの1インチあたりのドット数を設定します plt.plot（x、c、color = 'blue'、linewidth = 2.0、linestyle = '-'、label = 'cos'、alpha = 0.5）#alphaは透明度を指定します plt.plot（x、s、 'g *'、label = 'sin'）＃別の意味は色、gは緑色、*は線種* ax = plt.gca（）＃軸エディター ax.spines ["right"]。set_color（ 'none'）＃右側の境界線は非表示 ax.spines ["top"]。set_color（ 'none'）＃上のボーダーは非表示 ax.spines ['left']。set_position（（ 'data'、0））＃左ボーダーをデータが0の位置に移動します ax.spines ['bottom']。set_position（（ 'data'、0））＃右ボーダーをデータが0の位置に移動します ax.xaxis.set_ticks_position（ 'bottom'）＃スケールは下に表示されます ax.yaxis.set_ticks_position（ 'left'）＃スケールは左側に表示されます plt.xticks（[-np.pi、-np.pi / 2,0、np.pi、np.pi / 2]、 [r '$-\ pi $'、r '$-\ pi / 2 $'、r '$ 0 $'、r '$ + \ pi / 2 $'、r '$ + \ pi $']）＃x軸のラベル付け plt.yticks（np.linspace（-1,1,5、endpoint = True））＃y軸のラベル ax.get_xticklabels（）+ ax.get_yticklabels（）のラベルの場合： label.set_fontsize（16）＃ラベル調整フォント label.set_bbox（dict（facecolor = 'red'、edgecolor = 'blue'、alpha = 0.5））＃ラベルに外枠と背景色を追加 plt.legend（loc = 'upper left'）＃左上に凡例を表示 plt.title（ 'cos＆sin'） plt.show（）
＃線を引いてメモを追加する x = np.linspace（-np.pi、np.pi、256、endpoint = True）＃retstep = True、表示ステップサイズ、endpoint = True、エンドポイントを含む、false not c、s = np.cos（x）、np.sin（x） plt.figure（9）＃Figure1という名前の新しい描画ウィンドウを作成する #fig = plt.figure（figsize =（a、b）、dpi = dpi） '' 'figsizeはグラフのサイズを設定し、aはグラフの幅、bはグラフの高さ、単位はインチです dpiは、グラフィックの1インチあたりのドット数を設定します plt.plot（x、c、color = 'blue'、linewidth = 2.0、linestyle = '-'、label = 'cos'、alpha = 0.5）#alphaは透明度を指定します plt.plot（x、s、 'g *'、label = 'sin'）＃別の意味は色、gは緑色、*は線種* plt.title（ 'cos＆sin'） ax = plt.gca（）＃軸エディター ax.spines ["right"]。set_color（ 'none'）＃右側の境界線は非表示 ax.spines ["top"]。set_color（ 'none'）＃上のボーダーは非表示 ax.spines ['left']。set_position（（ 'data'、0））＃左ボーダーをデータが0の位置に移動します ax.spines ['bottom']。set_position（（ 'data'、0））＃右ボーダーをデータが0の位置に移動します ax.xaxis.set_ticks_position（ 'bottom'）＃スケールは下に表示されます ax.yaxis.set_ticks_position（ 'left'）＃スケールは左側に表示されます plt.xticks（[-np.pi、-np.pi / 2,0、np.pi、np.pi / 2]、 [r '$-\ pi $'、r '$-\ pi / 2 $'、r '$ 0 $'、r '$ + \ pi / 2 $'、r '$ + \ pi $']）＃x軸のラベル付け plt.yticks（np.linspace（-1,1,5、endpoint = True））＃y軸のラベル ax.get_xticklabels（）+ ax.get_yticklabels（）のラベルの場合： label.set_fontsize（16） ＃label.set_bbox（dict（facecolor = 'white'、edgecolor = 'none'、alpha = 1）） plt.legend（loc = 'upper left'）＃左上に凡例を表示 ＃plt.grid（）＃グリッド線を追加 ＃plt.axis（[-1,1、-0.5,1]）＃表示範囲、x軸範囲-1〜1、y軸範囲-0.5〜1 plt.fill_between（x、np.abs（x）<0.5、c、c> 0.5、color = 'green'、alpha = 0.25） t = 1 ＃plt.plotポリラインを描画し、（t、0）、（t、cos（t））に線を描画します。これは、垂直線を描画するのと同じであり、色、線幅、スタイルを設定します plt.plot（[t、t]、[0、np.cos（t）]、 'y'、linewidth = 3、linestyle = '-'） ＃plt.annotate（）ノートを追加、xyは注釈の座標点、xycoordsパラメータデータは注釈付きオブジェクトの座標系を使用（デフォルト）、xytextは注釈テキストの座標位置、arrowprops #arrowパラメータ、パラメータタイプはディクショナリ plt.annotate（ 'cos（1）'、xy =（t、np.cos（1））、xycoords = 'data'、xytext =（+ 10、+ 30）、textcoords = 'オフセットポイント'、arrowprops = dict （arrowstyle = '->'、connectionstyle = 'arc3、rad = .2'）） plt.xlabel（ 'X'）#X軸ラベル plt.ylabel（ 'Y'）#Y軸ラベル plt.show（）
#for i in range（）用法
ランダムな文字列をインポートする
長さ= 7
s1 = [random.randint（1,20）for i in range（length）]＃7つの乱数を生成
プリント（s1）
'' 'for i in range（）作用：
range（）は関数です。range（）のiはiに値を割り当てるためです。
たとえば、範囲（1、3）のiの場合：
順番にi ''に1、2を割り当てることです
for i（範囲）（長さ）：
印刷（i）
chars = string.ascii_letters + string.digits
print（chars）
s = [random.choice（chars）for i in range（length）]
プリント
x =範囲（1、21）
#b = a [i：j]は、[i]を[j-1]にコピーして新しいリストオブジェクトを生成することを意味します
#b = a [i：j：s]は、i、jは上記と同じですが、sはステップ実行を意味し、デフォルトは1です。
plt.fill_between（）関数の使用法
plt.fill_between（x、x> 0、c、c> 0.5、color = "green"）
＃コードでは、x> 0は論理言語です。つまり、x> 0の場合はtrue、横座標が1の場所から塗りつぶし、x <= 0の場合はfalse、横座標が0の場所から塗りつぶし、c垂直スケールは、垂直方向の塗りつぶし範囲を制限します（詳細については、図の黒いフレームの範囲と赤い矢印を参照してください）。（https://www.imooc.com/qadetail/261330を参照してください）
fill_betweenは、2つの関数の間の領域を塗りつぶすこともできます
＃2つの関数の間の領域は黄色で塗りつぶされます
plt .fill_between （x 、y1 、y2 、facecolor = 'y' 、alpha = 0.3 ）
plt.annotate（）関数の詳細なパラメーター分析は、https：//blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/88946088にあります。