Python人工智能高级66（matplotlib，numpy）

1、Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

# 生成数据
x = range(60)
y = [uniform(15,18) for i in x]
# 创建画布   figsize 画布大小   dpi 像素密度
plt.figure(figsize=(20,8))
# 绘制图像
plt.plot(x,y)
# 添加描述信息
plt.xlabel('时间',fontsize=20)
plt.ylabel('温度',fontsize=20)
plt.title('折线图',fontsize=30)
# 添加坐标轴刻度
x_tick_lable = ['9点{}分'.format(i) for i in x]
plt.xticks(x[::5], x_tick_lable[::5])
y_range = range(40)
plt.yticks(y_range[::5])
# 添加网格线
plt.grid(linestyle='-',alpha=0.9)
# 保存图像(保存图像必须在显示图像之前)
plt.savefig('./text.png')
# 显示图像
plt.show()

2、Numpy

Numpy的优势：

       （1）内存直接存数值，取数快；

       （2）支持并行化运算；

       （3）用C语言编写底层代码，效率高。