カスタムペイント
1 ＃- * -コーディング：UTF-8 - * - 2 ＃！は/ usr / binに/ ENVのPython 3。 ＃著者：@vilicute 4。 5。 インポートNP AS numpyの 6。 インポートPLT AS matplotlib.pyplot 7。 8。 DEFのDRAW_LINE（）： 9。 ' '' 10は、 プロット 11 ' '' 12である 図plt.figure =（' ラインデモ' ） 13が X = np.linspace（0、10、100）、 ＃（値、最終値、間隔の数を開始する） 14 、Y = 1 /（1 - np.exp（-X - ** 2 ）） 15 plt.plot（X、Y） 16 plt.show（） 17 18 DEF draw_lines（）： 19 フィギュア= plt.figure（' ラインデモ' ） 20 、X = np.linspace（-10、10、100 ） 21 Y1 = 1 22 Y2 = np.sin（X ） 23 Y3 = np.sinc（X） 24 plt.plot（X、Y2、' B- '、X、Y3、' G- ' ） 25 plt.show（） 26 27 DEF draw_pie（）： 28 ''」 29 绘制饼图 30 ''」 31は 図plt.figure =（' パイデモ' ） 32枚の ラベル= ' A '、' B '、' C '、' D ' ＃の各部の名称 33が サイズ= [40、25、20、15である] ＃1 シェアパーセンテージ 34は 爆発= [0.01、0、0.02、0] ＃のスペーサブロック 35 （=爆発、autopct =爆発、サイズ、=ラベルをラベルplt.pie ' ％の1.1fを%% '、startAngleの= 90 ） 36 PLT。アクシス（" 等しいです' ） 37 plt.show（） 38は 39 DEFのdraw_hist（）： 40 ' '' 41である ヒストグラム化 42である 同じ乱数で作ることができる（）numpy.random.seed複数回発生。同図において、着信SEED（）は、次の使用した場合 43は、 （生成された乱数列のランダム（）またはランド（）メソッドは一度だけランダム（同じである）またはランド（）メソッドの続発 44 が更に回乱数））受信既知の種（の値を変更し、変更後のバック、ランダム（）依然として有する乱数列が生成される 45の 以前に生成された同一の配列を。 46である ' '' 47 np.random.seed（20190308 ;） 48 （図plt.figure = ' パイデモ' ）; 49 plt.hist（np.random.rand（30）、20は、histtype =である'をバー'のFaceColor = ' G 'アルファ= 0.75、Rwidthを= 0.95 ）; 50 plt.show（）; 51である 52である DEF ）（draw_bar： 53である ''' 54れる 描かバー 55 ' '' 56は =図PLT。図（' パイデモ' ） 57は =ラベル' A '、' B '、' C '、' D ' 58の サイズ= [12、23は31であり、,. 5 ] 59 plt.bar（ラベル、サイズ、幅= 0.5 ） 60 plt.show（） 61 62 63 デフdraw_function（）： 64 、X = np.arange（-25、25、0.01 ） 65の Y1 = 1.25 * np.sqrt（X ** 2から16 ） 66 Y2 = -1.25 * np.sqrt（X ** 2から16 ） 67 plt.xlabel（' X ' ） 68 plt.ylabel（' Y ' ） 69 plt.plot（X、Y1） 70 plt.plot（X、Y2） 71 72 plt.show（） 73 74 draw_function（） 75 DRAW_LINE（） 76 draw_lines（） 77 draw_pie（） 78 draw_hist（） 79 draw_bar（）
draw_function（）、DRAW_LINE（）、draw_lines（）
draw_pie（）、draw_hist（）、draw_bar（）
