Python 库的基本使用（1）

1. 使用基本的类库来绘制一个圆环

步骤：
（1）导入要用到的库，numpy 和 matplotlib.pyplot 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

（2）然后使用 numpy 来制造数据

# 这里是取 10*2 维的数组，数值的范围在（-1，1）之间
data = 2*np.random.rand(1000, 2) - 1

# 这是获得数组的第一列，作为点的横坐标
x = data[:, 0]

# 这是获得数组的第二列，作为点的纵坐标
y = data[:, 1]

（3）确定圆环内的数据点

# 这里返回的值是布尔值，来代表是否在以半径为 1 的圆内
index1 = x**2 + y**2 < 1
# 这里返回的值是布尔值，来代表是否在以半径为 0.5 的圆内
index2 = x**2 + y**2 > 0.25

（4）使用 pyplot 来绘制圆环

# 只有当同时满足上面的两个条件的时候，才确定该点在圆环内
plt.plot(x[index1&index2], y[index1&index2], "o")
plt.show()

完整代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 这里是取 10*2 维的数组，数值的范围在（-1，1）之间
data = 2*np.random.rand(1000, 2) - 1

# 这是获得数组的第一列，作为点的横坐标
x = data[:, 0]

# 这是获得数组的第二列，作为点的纵坐标
y = data[:, 1]

# 打印所有的数据
# print(data)
# print(x)
# print(y)

# 这里返回的值是布尔值，来代表是否在以半径为 1 的圆内
index1 = x**2 + y**2 < 1
# 这里返回的值是布尔值，来代表是否在以半径为 0.5 的圆内
index2 = x**2 + y**2 > 0.25

%matplotlib inline

# 只有当同时满足上面的两个条件的时候，才确定该点在圆环内
plt.plot(x[index1&index2], y[index1&index2], "o")
plt.show()

 结果为：

 2. 使用 numpy 和 pandas 来取数据的类型

import numpy as np
import pandas as pd

d = np.random.rand(3, 4)
print(d)
# 展示 np 的数据格式，为 ndarray
print(type(d))

data = pd.DataFrame(data=d, columns=list("梅兰竹菊"))
print(data)
# 展示 pd 的数据格式，为 DataFrame
print(type(data))
# 只展示 “兰竹” 两列的内容
print(data[list("兰竹")])
# 将数据存储到本地文件，不需要索引，需要表头
data.to_csv("数据.csv", index=False, header=True)

结果为：

3. 使用 python 的数据库来绘制 y = x^x 的图形

# 画出 y = x**x 的图形

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(1, 10, 100)
y = x ** x;

%matplotlib inline
plt.plot(x, y, "r-")
plt.show()

结果为：

若是将数值的范围缩小一点，就可以看到最小值了

# 画出 y = x**x 的图形

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 1, 100)
y = x ** x;

%matplotlib inline
plt.plot(x, y, "r-")
plt.show()

最小值就是图中的最低点：