Numpy是用python进行科学计算的基本程序包。

它主要包含以下功能:

♦强大的n维数组对象

♦复杂(广播)函数工具

♦用于集成c/c++和Fortran代码-有用的线性代数

♦傅里叶变换和随机数功能

除了其明显的科学用途外,numpy还可以用作通用数据的高效多维容器。任意数据类型可以定义。这使得numpy能够与各种各样的数据库无缝、快速地集成。

官方地址:http://www.numpy.org

MatPultLIB是一个Python 2D绘图库,它能在各种硬拷贝格式和跨平台的交互环境中产生出版物质量图。

官方地址:https://matplotlib.org

一个简单应用的例子:

 """
@Author TZG
@Email 1651504722@qq.com
""" import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy.lib.scimath import logn
import matplotlib as mpl #防止中文乱码问题
mpl.rcParams['font.sans-serif']=[u'SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 确定坐标轴
plt.xlim((0, 100))
plt.ylim((0, 100))
#设置坐标轴名称
plt.xlabel('输入规模')
plt.ylabel('时间') # 产生等差数列
x = np.linspace(1, 100, 100) def f(x):
y = x
return y plt.plot(x, logn(2,x), 'r-', linewidth=1, label='lgx')
plt.plot(x, 2*f(x), 'g--', linewidth=1, label="f(x)") # 在图上添加文字注释
plt.text(10,20,'f(x)',size=13)
plt.text(20,logn(2,[20]),'lgx',size=13) # 将标记绘制图例
plt.legend(['lgx', 'f(x)'], loc='upper left')
plt.show()

运行结果图:

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