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僅需10道題輕松掌握Matplotlib圖形處理 | Python技能樹征題

YorkChen / 1821人閱讀

摘要：問題描述繪制函數(shù)上的點，請從以下選項中選出你認為正確的答案正確答案第題條形圖的繪制知識點描述繪制條形圖。

0. 前言

Matplotlib 是 Python 的繪圖庫，它提供了一整套和 matlab 相似的命令 API，可以生成出版質(zhì)量級別的精美圖形，Matplotlib 使繪圖變得非常簡單，我們就通過 10 道 Python 編程題來掌握使用 Matplotlib 庫進行圖形繪制吧！

1. 第 1 題：曲線圖的繪制

知識點描述：繪制曲線圖。
問題描述：在同一圖片中繪制函數(shù) y = x 2 y=x^2 y=x2， y = l o g e x y=log_ex y=loge?x以及 y = s i n ( x ) y=sin(x) y=sin(x)，請從以下選項中選出你認為正確的答案：
A.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 100)y_1 = np.square(x)y_2 = np.log(x)y_3 = np.sin(x)fig = plt.figure()plt.plot(x,y_1)fig = plt.figure()plt.plot(x,y_2)fig = plt.figure()plt.plot(x,y_3)plt.show()

B.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 100)y_1 = np.square(x)y_2 = np.log(x)y_3 = np.sin(x)fig = plt.figure()plt.plot(x,y_1)plt.plot(x,y_2)plt.plot(x,y_3)plt.show()

C.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 100)y_1 = np.square(x)y_2 = np.log(x)y_3 = np.sin(x)plt.plot(x,y_1, y_2, y_3)plt.show()

D.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 100)y_1 = np.square(x)y_2 = np.log(x)y_3 = np.sin(x)fig = plt.figure()plt.plot(x,y_1, y_2, y_3)plt.show()

正確答案： B

2. 第 2 題：散點圖的繪制

知識點描述：繪制散點圖。
問題描述：繪制函數(shù) y = s i n ( x ) y=sin(x) y=sin(x)上的點，請從以下選項中選出你認為正確的答案：
A.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 50)y = np.sin(x)fig = plt.figure()plt.plot(x, y)plt.show()

B.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 50)y = np.sin(x)fig = plt.figure()plt.barh(x, y)plt.show()

C.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 50)y = np.sin(x)fig = plt.figure()plt.bar(x, y)plt.show()

D.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 50)y = np.sin(x)fig = plt.figure()plt.scatter(x, y)plt.show()

正確答案： D

3. 第 3 題：條形圖的繪制

知識點描述：繪制條形圖。
問題描述：繪制多組條形圖，比較不同年份相應(yīng)季度的銷量，請從以下選項中選出你認為正確的選項：
A.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = [[10., 20., 30., 20.],[40., 25., 53., 18.],[6., 22., 52., 19.]]x = np.arange(4)colors = ["r", "g", "b"]for i in range(len(data)):    plt.bar(x + i * 0.25, data[:i], color = colors[i], width = 0.25)plt.show()

B.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = [[10., 20., 30., 20.],[40., 25., 53., 18.],[6., 22., 52., 19.]]x = np.arange(4)colors = ["r", "g", "b"]for i in range(len(data)):    plt.plot(x + i * 0.25, data[:i], color = colors[i], width = 0.25)plt.show()

C.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = [[10., 20., 30., 20.],[40., 25., 53., 18.],[6., 22., 52., 19.]]x = np.arange(4)colors = ["r", "g", "b"]for i in range(len(data)):    plt.bar(x + i * 0.25, data[i], color = colors[i], width = 0.25)plt.show()

D.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = [[10., 20., 30., 20.],[40., 25., 53., 18.],[6., 22., 52., 19.]]x = np.arange(4)colors = ["r", "g", "b"]for i in range(len(data)):    plt.plot(x + i * 0.25, data[i], color = colors[i], width = 0.25)plt.show()

正確答案： C

4. 第 4 題：餅圖的繪制

知識點描述：使用餅圖對比數(shù)量間的相對關(guān)系。
問題描述：繪制餅圖，對比列表 [10, 15, 30, 20] 數(shù)量間的相對關(guān)系，請從以下選項中選出你認為正確的選項：
A.

import matplotlib.pyplot as pltdata = [10, 15, 30, 20]sum_data = sum(data)plt.pie(data / sum_data)plt.show()

B.

import matplotlib.pyplot as pltdata = [10, 15, 30, 20]plt.pie(sum(data))plt.show()

C.

import matplotlib.pyplot as pltdata = [10, 15, 30, 20]plt.pie(range(len(data)), data)plt.show()

D.

import matplotlib.pyplot as pltdata = [10, 15, 30, 20]plt.pie(data)plt.show()

正確答案： D

5. 第 5 題：直方圖的繪制

知識點描述：使用直方圖表示概率分布。
問題描述：根據(jù)構(gòu)造數(shù)組繪制直方圖，請從以下選項中選出你認為正確的答案：
A.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.random.randn(1024)plt.hist(x, bins = 20)plt.show()

B.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.random.randn(1024)plt.hist(x, bins=x.shape)plt.show()

C.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.random.randn(1024)plt.hist(x.shape, x)plt.show()

D.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.random.randn(1024)plt.hist(x, x.shape)plt.show()

正確答案： A

6. 第 6 題：添加標題

知識點描述：在圖形中添加標題。
問題描述：為所繪制的圖形添加中文標題，請從以下選項中選出你認為正確的答案：
A.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-4, 4, 10005)y = 5 * (x + 4.2) * (x + 4.) * (x - 2.5)plt.title("曲線")plt.plot(x, y, c = "m")plt.show()

B.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-4, 4, 10005)y = 5 * (x + 4.2) * (x + 4.) * (x - 2.5)plt.title("曲線")plt.plot(x, y, c = "m")plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimSun"]plt.show()

C.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-4, 4, 10005)y = 5 * (x + 4.2) * (x + 4.) * (x - 2.5)plt.plot(x, y, c = "m", title="曲線")plt.show()

D.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-4, 4, 10005)y = 5 * (x + 4.2) * (x + 4.) * (x - 2.5)plt.plot(x, y, c = "m", title="曲線")plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimSun"]plt.show()

正確答案： B

7. 第 7 題：為坐標軸添加標簽

知識點描述：為圖形坐標軸的添加適當(dāng)描述標簽幫助用戶理解圖形所表達的含義。
問題描述：已知一函數(shù)用于描述加速運動，請繪制一圖形表示時間與距離間關(guān)系：
A.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 8, 1000)y = 2.0 * x + 0.5 * 5 * x ** 2plt.xtitle("Time")plt.ytitle("distance")plt.plot(x, y, c = "c")plt.show()

B.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 8, 1000)y = 2.0 * x + 0.5 * 5 * x ** 2plt.plot(x, y, c = "c", xlabel = "Time", ylable = "distance")plt.show()

C.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 8, 1000)y = 2.0 * x + 0.5 * 5 * x ** 2plt.plot(x, y, c = "c", xtitle = "Time", ytitle = "distance")plt.show()

D.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 8, 1000)y = 2.0 * x + 0.5 * 5 * x ** 2plt.xlabel("Time")plt.ylabel("distance")plt.plot(x, y, c = "c")plt.show()

正確答案：D

8. 第 8 題：在圖形中添加文本說明

知識點描述：在圖形中添加說明文本，凸顯圖中點或線的重要性。
問題描述：使用文本顯式標記函數(shù)圖像的中點，請從以下選項中選出你認為正確的答案：
A.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 8, 1000)y = 2.0 * x + 0.5 * 5 * x ** 2x_mid = x[0]y_mid = y[0]plt.scatter(x_mid, y_mid)plt.text(x_mid, y_mid, "mid")plt.plot(x, y, c = "c")plt.show()

B.

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 8, 1000)y = 2.0 * x + 0.5 * 5 * x ** 2x_mid = (x[-1] - x[0]) / 2y_mid = 2.0 * ((x[-1] - x[0

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