仅需10道题轻松掌握Matplotlib图形处理 | Python技能树征题

YorkChen 发布于2021-10-14 09:43 / 1810人阅读

摘要：问题描述绘制函数上的点，请从以下选项中选出你认为正确的答案正确答案第题条形图的绘制知识点描述绘制条形图。

仅需10道题轻松掌握Matplotlib图形处理 | Python技能树征题

0. 前言

Matplotlib 是 Python 的绘图库，它提供了一整套和 matlab 相似的命令 API，可以生成出版质量级别的精美图形，Matplotlib 使绘图变得非常简单，我们就通过 10 道 Python 编程题来掌握使用 Matplotlib 库进行图形绘制吧！

1. 第 1 题：曲线图的绘制

知识点描述：绘制曲线图。
问题描述：在同一图片中绘制函数 $y=x^2$ ， $y=log_ex$ 以及 $y = s i n (x)$ ，请从以下选项中选出你认为正确的答案：
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()

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()

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()

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()

正确答案： B

2. 第 2 题：散点图的绘制

知识点描述：绘制散点图。
问题描述：绘制函数 $y = s i n (x)$ 上的点，请从以下选项中选出你认为正确的答案：
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()

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()

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()

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()

正确答案： D

3. 第 3 题：条形图的绘制

知识点描述：绘制条形图。
问题描述：绘制多组条形图，比较不同年份相应季度的销量，请从以下选项中选出你认为正确的选项：
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()

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()

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()

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()

正确答案： C

4. 第 4 题：饼图的绘制

知识点描述：使用饼图对比数量间的相对关系。
问题描述：绘制饼图，对比列表 [10, 15, 30, 20] 数量间的相对关系，请从以下选项中选出你认为正确的选项：
A.

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

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

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

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

正确答案： D

5. 第 5 题：直方图的绘制

知识点描述：使用直方图表示概率分布。
问题描述：根据构造数组绘制直方图，请从以下选项中选出你认为正确的答案：
A.

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

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

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

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

正确答案： A

6. 第 6 题：添加标题

知识点描述：在图形中添加标题。
问题描述：为所绘制的图形添加中文标题，请从以下选项中选出你认为正确的答案：
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("曲线")plt.plot(x, y, c = "m")plt.show()

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("曲线")plt.plot(x, y, c = "m")plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimSun"]plt.show()

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="曲线")plt.show()

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="曲线")plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimSun"]plt.show()

正确答案： B

7. 第 7 题：为坐标轴添加标签

知识点描述：为图形坐标轴的添加适当描述标签帮助用户理解图形所表达的含义。
问题描述：已知一函数用于描述加速运动，请绘制一图形表示时间与距离间关系：
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()

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()

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()

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()

正确答案：D

8. 第 8 题：在图形中添加文本说明

知识点描述：在图形中添加说明文本，凸显图中点或线的重要性。
问题描述：使用文本显式标记函数图像的中点，请从以下选项中选出你认为正确的答案：
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()

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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作者：xiaoyu
微信公众号：Python数据科学
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                                    suemi
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