前些日子在做绩效体系的时候,遇到了一件囧事,居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了,尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法,还是十分的惭愧.实际上,当时有效偏颇了,忽略了问题的本质,解决数据分析和可视化问题,其实也是Python的拿手好戏. 例如,画出指定区间的一个多项式函数: Python 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-4, 4, 1024) Y =
通过plt.subplot能够在一张图中画出多个子图 #coding: utf-8 #!/usr/bin/env python """ Draw a graph with matplotlib. You must have matplotlib for this to work. """ __author__ = """Aric Hagberg (hagberg@lanl.gov)"""
在Python社区文化的浇灌下,演化出了一种独特的代码风格,去指导如何正确地使用Python,这就是常说的pythonic.一般说地道(idiomatic)的python代码,就是指这份代码很pythonic.Python的语法和标准库设计,处处契合着pythonic的思想.而且Python社区十分注重编码风格一的一致性,他们极力推行和处处实践着pythonic.所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论.pythonic的代码简练,明确