Python數(shù)據(jù)分析在數(shù)學建模中的應用匯總（持續(xù)更新中！）

1、Numpy常用方法使用大全（超詳細）

按需策劃可以根據(jù)自己的需求進行定制，做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站建設構思過程中功能建設理應排到主要部位公司做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站建設的運用實際效果公司網(wǎng)站制作網(wǎng)站建立與制做的實際意義

1、Series和DataFrame簡單入門

2、Pandas操作CSV文件的讀寫

3、Pandas處理DataFrame，Series進行作圖

1、Matplotlib繪圖之屬性設置

2、Matplotlib繪制誤差條形圖、餅圖、等高線圖、3D柱形圖

1、層次分析法（AHP）——算數(shù)平均值法、幾何平均值法、特征值法（Python實現(xiàn)，超詳細注釋）

2、Python實現(xiàn)TOPSIS分析法（優(yōu)劣解距離法）

3、Python實現(xiàn)線性插值和三次樣條插值

4、Python實現(xiàn)線性函數(shù)的擬合算法

5、Python實現(xiàn)統(tǒng)計描述以及計算皮爾遜相關系數(shù)

6、Python實現(xiàn)迪杰斯特拉算法和貝爾曼福特算法求解最短路徑

如何用Python顯示出一維波動方程的動態(tài)圖像

Python有一些繪圖的功能，使用turtle模塊。

在命令行輸入

python.exe -m turtledemo

可以打開Python安裝時，系統(tǒng)自帶的一些演示程序。

感覺功能還是比較多的。

程序實現(xiàn)其實還是比較簡單，主要是得搞懂倒是給的文獻，還得跟導師交流如何演示出效果。

求教python一個作圖的問題

matplotlib 是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合交互式地行制圖。而且也可以方便地將它作為繪圖控件，嵌入GUI應用程序中。

它的文檔相當完備，并且Gallery頁面中有上百幅縮略圖，打開之后都有源程序。因此如果你需要繪制某種類型的圖，只需要在這個頁面中瀏覽/復制/粘貼一下，基本上都能搞定。

在Linux下比較著名的數(shù)據(jù)圖工具還有gnuplot，這個是免費的，Python有一個包可以調用gnuplot，但是語法比較不習慣，而且畫圖質量不高。

而?Matplotlib則比較強：Matlab的語法、python語言、latex的畫圖質量（還可以使用內嵌的latex引擎繪制的數(shù)學公式）。

本文目錄

1.?Matplotlib.pyplot快速繪圖

2.?面向對象畫圖

3.?Matplotlib.pylab快速繪圖

4.?在圖表中顯示中文

5.?對LaTeX數(shù)學公式的支持

6.?對數(shù)坐標軸

7.?學習資源

Matplotlib.pyplot快速繪圖

快速繪圖和面向對象方式繪圖

matplotlib實際上是一套面向對象的繪圖庫，它所繪制的圖表中的每個繪圖元素，例如線條Line2D、文字Text、刻度等在內存中都有一個對象與之對應。

為了方便快速繪圖matplotlib通過pyplot模塊提供了一套和MATLAB類似的繪圖API，將眾多繪圖對象所構成的復雜結構隱藏在這套API內部。我們只需要調用pyplot模塊所提供的函數(shù)就可以實現(xiàn)快速繪圖以及設置圖表的各種細節(jié)。pyplot模塊雖然用法簡單，但不適合在較大的應用程序中使用。

為了將面向對象的繪圖庫包裝成只使用函數(shù)的調用接口，pyplot模塊的內部保存了當前圖表以及當前子圖等信息。當前的圖表和子圖可以使用plt.gcf()和plt.gca()獲得，分別表示"Get Current Figure"和"Get Current Axes"。在pyplot模塊中，許多函數(shù)都是對當前的Figure或Axes對象進行處理，比如說：

plt.plot()實際上會通過plt.gca()獲得當前的Axes對象ax，然后再調用ax.plot()方法實現(xiàn)真正的繪圖。

可以在Ipython中輸入類似"plt.plot??"的命令查看pyplot模塊的函數(shù)是如何對各種繪圖對象進行包裝的。

配置屬性

matplotlib所繪制的圖表的每個組成部分都和一個對象對應，我們可以通過調用這些對象的屬性設置方法set_*()或者pyplot模塊的屬性設置函數(shù)setp()設置它們的屬性值。

因為matplotlib實際上是一套面向對象的繪圖庫，因此也可以直接獲取對象的屬性

配置文件

繪制一幅圖需要對許多對象的屬性進行配置，例如顏色、字體、線型等等。我們在繪圖時，并沒有逐一對這些屬性進行配置，許多都直接采用了matplotlib的缺省配置。

matplotlib將這些缺省配置保存在一個名為“matplotlibrc”的配置文件中，通過修改配置文件，我們可以修改圖表的缺省樣式。配置文件的讀入可以使用rc_params()，它返回一個配置字典；在matplotlib模塊載入時會調用rc_params()，并把得到的配置字典保存到rcParams變量中；matplotlib將使用rcParams字典中的配置進行繪圖；用戶可以直接修改此字典中的配置，所做的改變會反映到此后創(chuàng)建的繪圖元素。

繪制多子圖（快速繪圖）

Matplotlib 里的常用類的包含關系為?Figure - Axes - (Line2D, Text, etc.)一個Figure對象可以包含多個子圖(Axes)，在matplotlib中用Axes對象表示一個繪圖區(qū)域，可以理解為子圖。

可以使用subplot()快速繪制包含多個子圖的圖表，它的調用形式如下：

subplot(numRows, numCols, plotNum)

subplot將整個繪圖區(qū)域等分為numRows行* numCols列個子區(qū)域，然后按照從左到右，從上到下的順序對每個子區(qū)域進行編號，左上的子區(qū)域的編號為1。如果numRows，numCols和plotNum這三個數(shù)都小于10的話，可以把它們縮寫為一個整數(shù)，例如subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的。subplot在plotNum指定的區(qū)域中創(chuàng)建一個軸對象。如果新創(chuàng)建的軸和之前創(chuàng)建的軸重疊的話，之前的軸將被刪除。

subplot()返回它所創(chuàng)建的Axes對象，我們可以將它用變量保存起來，然后用sca()交替讓它們成為當前Axes對象，并調用plot()在其中繪圖。

繪制多圖表（快速繪圖）

如果需要同時繪制多幅圖表，可以給figure()傳遞一個整數(shù)參數(shù)指定Figure對象的序號，如果序號所指定的Figure對象已經(jīng)存在，將不創(chuàng)建新的對象，而只是讓它成為當前的Figure對象。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(1) # 創(chuàng)建圖表1

plt.figure(2) # 創(chuàng)建圖表2

ax1 = plt.subplot(211) # 在圖表2中創(chuàng)建子圖1

ax2 = plt.subplot(212) # 在圖表2中創(chuàng)建子圖2

x = np.linspace(0, 3, 100)

for i in xrange(5):

plt.figure(1) ?#? # 選擇圖表1

plt.plot(x, np.exp(i*x/3))

plt.sca(ax1) ? #? # 選擇圖表2的子圖1

plt.plot(x, np.sin(i*x))

plt.sca(ax2) ?# 選擇圖表2的子圖2

plt.plot(x, np.cos(i*x))

plt.show()

在圖表中顯示中文

matplotlib的缺省配置文件中所使用的字體無法正確顯示中文。為了讓圖表能正確顯示中文，可以有幾種解決方案。

在程序中直接指定字體。

在程序開頭修改配置字典rcParams。

修改配置文件。

matplotlib輸出圖象的中文顯示問題

上面那個link里的修改matplotlibrc方式，我試了好幾次都沒成功。能work的一個比較簡便粗暴的方式（但不知道有沒有副作用）是，1.找到字體目錄YOURPYTHONHOME\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf下的Vera.ttf。這里我們用中文楷體(可以從windows/system32/fonts拷貝過來，對于win8字體文件不是ttf的可以從網(wǎng)上下一個微軟雅黑)，直接張貼到前面的ttf目錄下，然后更名為Vera.ttf。2.?中文字符串用unicode格式，例如：u''測試中文顯示''，代碼文件編碼使用utf-8 加上" #?coding = utf-8 ?"一行。

面向對象畫圖

matplotlib API包含有三層，Artist層處理所有的高層結構，例如處理圖表、文字和曲線等的繪制和布局。通常我們只和Artist打交道，而不需要關心底層的繪制細節(jié)。

直接使用Artists創(chuàng)建圖表的標準流程如下：

創(chuàng)建Figure對象

用Figure對象創(chuàng)建一個或者多個Axes或者Subplot對象

調用Axies等對象的方法創(chuàng)建各種簡單類型的Artists

import?matplotlib.pyplot as plt

X1 = range(0, 50)?Y1 = [num**2 for num in X1] # y = x^2?X2 = [0, 1]?Y2 = [0, 1] # y = x

Fig = plt.figure(figsize=(8,4)) # Create a `figure'?instance?Ax = Fig.add_subplot(111) # Create a `axes'?instance?in the figure?Ax.plot(X1, Y1, X2, Y2) # Create a Line2D?instance?in the axes

Fig.show()?Fig.savefig("test.pdf")

python怎么做數(shù)學函數(shù)題

【相關學習推薦：python教程】

python做數(shù)學函數(shù)題的方法：

1、打開CMD命令行以后我們先來看一個求平方的函數(shù)，如下圖所示，用pow即可計算某個數(shù)的幾次方

2、接下來我們可以運用abs函數(shù)來求某一個數(shù)的絕對值，如下圖所示

3、在遇到小數(shù)的時候，我們經(jīng)常需要舍棄小數(shù)的部分直接用整數(shù)，那么就可以用floor函數(shù)了，但是直接用的話是報錯的，如下圖所示

4、這個時候我們需要導入math模塊，因為floor函數(shù)在math模塊中，如下圖所示

5、接下來我們還會用到math函數(shù)中的開平方根的函數(shù)sqrt，如下圖所示

6、最后我們在應用數(shù)學函數(shù)的時候可以直接將起賦值給某個變量，然后直接調用該變量即可，如下圖所示

python數(shù)據(jù)分析需要哪些庫？

1.Numpy庫

是Python開源的數(shù)值計算擴展工具，提供了Python對多維數(shù)組的支持，能夠支持高級的維度數(shù)組與矩陣運算。此外，針對數(shù)組運算也提供了大量的數(shù)學函數(shù)庫，Numpy是大部分Python科學計算的基礎，具有很多功能。

2.Pandas庫

是一個基于Numpy的數(shù)據(jù)分析包，為了解決數(shù)據(jù)分析任務而創(chuàng)建的。Pandas中納入了大量庫和標準的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需要的函數(shù)和方法，使用戶能快速便捷地處理數(shù)據(jù)。

3.Matplotlib庫

是一個用在Python中繪制數(shù)組的2D圖形庫，雖然它起源于模仿MATLAB圖形命令，但它獨立于MATLAB，可以通過Pythonic和面向對象的方式使用，是Python中Z出色的繪圖庫。主要用純Python語言編寫的，它大量使用Numpy和其他擴展代碼，即使對大型數(shù)組也能提供良好的性能。

4.Seaborn庫

是Python中基于Matplotlib的數(shù)據(jù)可視化工具，提供了很多高層封裝的函數(shù)，幫助數(shù)據(jù)分析人員快速繪制美觀的數(shù)據(jù)圖形，從而避免了許多額外的參數(shù)配置問題。

5.NLTK庫

被稱為使用Python進行教學和計算語言學工作的Z佳工具，以及用自然語言進行游戲的神奇圖書館。NLTK是一個領先的平臺，用于構建使用人類語言數(shù)據(jù)的Python程序，它為超過50個語料庫和詞匯資源提供了易于使用的接口，還提供了一套文本處理庫，用于分類、標記化、詞干化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論社區(qū)。

python函數(shù)深入淺出 11.math.pow()及其相關函數(shù)詳解

這是math模塊的一個函數(shù)

pow() 源于英文power，返回給定數(shù)字的乘冪

所以我們執(zhí)行math.pow()示例：

注意：math 模塊則會把參數(shù)轉換為 float。

math是非常常用的數(shù)學計算包，其中math.pow()語法如下

參數(shù)說明：

等同于寫法

但注意math函數(shù)返回的是浮點數(shù),后者可能返回整數(shù)

其他常用的數(shù)學函數(shù)有：

python2 有cmp(x,y)函數(shù)，python3移除了cmp，新增了 operator模塊,提供了如下比較方法

作為比較函數(shù)

在處理數(shù)字時使用數(shù)學函數(shù)能更高效的獲取計算結果。

對基礎運行環(huán)境有疑問的，推薦參考: python函數(shù)深入淺出 0.基礎篇

當前名稱：python數(shù)學函數(shù)繪圖,python繪制圖形函數(shù)庫
地址分享：http://chinadenli.net/article17/dsiedgj.html

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