import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()

这是一段用 Python 代码，它使用了 Matplotlib 库和 Numpy 库。首先，通过 "import matplotlib.pyplot as plt" 引入了 Matplotlib 库，并将其重命名为 "plt"。然后，通过 "import numpy as np" 引入了 Numpy 库，并将其重命名为 "np"。接下来，通过 "x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)" 创建了一个 Numpy 数组 "x"，它包含从 -π 到 π 等间隔的 256 个数。然后，通过 "y = np.sin(x)" 计算了 "x" 中每个数的正弦值，并将结果保存在另一个 Numpy 数组 "y" 中。最后，通过 "plt.plot(x, y)" 绘制了一条图形，表示 x 和 y 之间的关系。最后，通过 "plt.show()" 展示图形。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x1 = np.random.randn(100) x2 = np.random.randn

import matplotlib.pyplot as plt是导入matplotlib库中的pyplot模块，并将其重命名为plt，这样可以方便地使用其中的函数和方法。 import numpy as np是导入numpy库，并将其重命名为np，numpy是一个用于进行科学计算的库，提供了很多数学函数和数组操作的功能。 x1 = np.random.randn(100)是使用numpy库中的random模块生成一个包含100个随机数的一维数组x1，这些随机数是从标准正态分布中生成的。 x2 = np.random.randn是同样使用numpy库中的random模块生成一个包含100个随机数的一维数组x2，这些随机数也是从标准正态分布中生成的。

为代码添加注释import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) plt.scatter(x,y) plt.show()

# 导入 matplotlib.pyplot 和 numpy 模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成 100 个随机数 x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) # 绘制散点图 plt.scatter(x,y) # 显示图形 plt.show() # 注释：上述代码使用 matplotlib.pyplot 和 numpy 模块生成 100 个随机数，并绘制散点图。plt.scatter() 函数用于绘制散点图，plt.show() 函数用于显示图形。

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import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x1 = np.random.randn(100) x2 = np.random.randn

为代码添加注释import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) plt.scatter(x,y) plt.show()

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math

python中的matplotlib.pyplot 源码

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

使用matplotlib优化下面的代码，保证函数所占面积的颜色为紫色。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n) Y = np.sin(2 * X) # YOUR CODE HERE plt.show()

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt. .pyplot划线

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

为下面的每一个程序的每一行标上注释；import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(0,20) plt.plot(x,.5+x) plt.plot(x,1+2*x,'--') plt.show()

import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt是否有问题

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from collections import Counter

用import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np绘制函数sinx和cosx在[0，2π]上的图像

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npt = np.linspace(0, 2*np.pi, 200)x = 16*np.sin(t)**3y = 13*np.cos(t)-5*np.cos(2*t)-2*np.cos(3*t)-np.cos(4*t)plt.plot(x, y, 'r')plt.show()

优化这个代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig=plt.figure(num=1,figsize=(10,8)) x=np.linspace(-3,3,1000) y=np.sin(np.pi*x,) ax=plt.gca() ax.fill_between(x,y,0,alpha=0.2,color='g') plt.plot(x,y,color='g') plt.show()

import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10, 10, num=100) act = torch.nn.SiLU() pred = act(torch.from_numpy(x)) y = pred.detach().numpy() plt.plot(x, y) plt.show() plt.waitforbuttonpress()报错了

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