词干提取和词形还原 图表样式- 图表属性有着杰出的数据可视化库, numpy与之的搭配能够协助打造近乎所有种类的可视化图表,于本章里, 我们会起始于观摩一些简易图表及其各类属性。创建图表建立图表所需的映射数字, 我们借助numpy库来创建, 实际图表的绘制, 则运用当中的方法来进行。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x np.arange(0,10) y x ^ 2 #Simple Plot plt.plot(x,y)其输出如下 −标记轴能够在库里选用恰当算法, 把标签施加于轴, 还有图表表头, 像下面这样。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x np.arange(0,10) y x ^ 2 #标记轴和标题 plt.title(Graph Drawing) plt.xlabel(Time) plt.ylabel(Distance) #简单绘图 plt.plot(x,y)其输出如下 −格式化线条类型和颜色图表中线条的样式以及颜色, 能够借由库里恰当的方法予以指定, 情况是这样呈现的。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x np.arange(0,10) y x ^ 2 #Labeling the Axes and Title plt.title(Graph Drawing) plt.xlabel(Time) plt.ylabel(Distance) # Formatting the line colors plt.plot(x,y,r) # Formatting the line type plt.plot(x,y,)其输出如下 −保存图表文件能够运用库里头恰当的方法, 把图表存为不一样的图像文件格式, 情形犹如下面这般。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x np.arange(0,10) y x ^ 2 #标记轴和标题 plt.title(Graph Drawing) plt.xlabel(Time) plt.ylabel(Distance) #格式化线条颜色 plt.plot(x,y,r) #格式化线条类型 plt.plot(x,y,) #保存为 pdf 格式 plt.savefig(timevsdist.pdf, formatpdf)上述代码在 的默认路径中创建 pdf 文件环境。词干提取和词形还原 图表样式