Numpy+matplotlib数据可视化 使用自写模块使图像更美观（代码示例）

Numpy+matplotlib数据可视化

这两个模块相应的笔记已经上传到我的资源当中了，目前还是免费的欢迎大家可以下载使用。

如果有不会使用jupytrt或者没有下载jupyter的小伙伴可以使用一下两个命令下载

 conda install jupyter notebook or pip install jupyter

下载完成后可以在pycharm中直接打开或者在终端打开
使用vscode的小伙伴可以直接在code中打开

也可以右键点击这个按钮实现相同的功能（用了jupyter内核）
或者直接创建一个.ipynb文件即可

正文部分

//1.导入所需模块import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom module import plt_view as pv'''# plt.plot(*args, kwargs)# 参数说明：# *args：可变参数，可以是一个或多个值，如果是多个值，则会作为一个元组传入。# kwargs：关键字参数，可以是一个或多个键值对，如果是多个键值对，则会作为一个字典传入。'''//2.如果不导入那个包的话图像是这样的x=np.linspace(-np.pi,np.pi,250)y,z=np.sin(x),np.cos(x)plt.plot(x,y,x,z)# 数组作为y轴数据，索引作为x轴数据plt.show()

//可以适当的装饰一下//改变线条，增加图例，给x，y轴命名，标注数据，等等//这里就简单的装饰一下x=np.linspace(-np.pi,np.pi,250)y,z=np.sin(x),np.cos(x)plt.plot(x,y,label="sin(x)",color="red",linestyle="-")plt.plot(x,z,label="cos(x)",color="blue",linestyle="--")plt.legend()plt.show()

'''我上学的时候画图都是以（0，0）为原心画的图所以看到这样的图像不是很舒服'''//于是就有了把这个图还原成我们喜欢的样子这么一个想法！x=np.linspace(-np.pi,np.pi,250)y,z=np.sin(x),np.cos(x)plt.plot(x,y,label="sin(x)",color="red",linestyle="-")plt.plot(x,z,label="cos(x)",color="blue",linestyle="--")plt.legend(loc=0)pv.view()

嗯，这样就舒服多了。哈哈！
对应的代码可以在我的资源里获取！目前还是免费的哦。既然看到这里了不妨点个赞再走吧！
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