Der komplett kostenlos, Open-Source- Python -Add-on -Bibliotheken Matplotlib und NumPy bieten eine wirtschaftliche Alternative zu den im Handel erhältlichen Mathematik und Statistik -Programme zum Erstellen grafischer Darstellungen von numerischen Informationen. Während diese Python Tools Glocken und Trillerpfeifen der teuren Programme, wie zB eine einfach zu bedienende intuitive Schnittstelle fehlt , fehlen ihnen auch die hohen Preis-Tags und ungeheuerlichen Endbenutzer Zulassungsbeschränkungen . Obwohl sie Geld zu sparen, werden die Werkzeuge Python ein wenig mehr Zeit in die Installation und die Erstellung der Python-Bibliotheken kosten. Things You
Python 2.7 oder höher
Matplotlib Python Bibliothek
NumPy Python-Bibliothek
brauchen anzeigen Weitere Anweisungen
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Öffnen Sie das Terminal -Anwendung auf Ihrem Mac oder eine Konsole-Fenster in Windows und geben Sie " python- v" an der Eingabeaufforderung ein , um sicherzustellen, dass Sie Python 2.7 haben , diese Aktion erfahren Sie die Version, die Sie haben. Wenn Sie einen Mac verwenden , ist die Version von Python , die mit OS X kam nicht mit den Add-on -Bibliotheken , die Sie haben zu installieren , besuchen Sie Python ( python.org ) und installieren Sie Python-Version 2.7 TDI
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downloaden und installieren Sie NumPy und Matplotlib aus der Quelle Forge ( sourceforge.net ) Open-Source- Repository . Binary Installateure existieren sowohl für Mac OS X und Windows-Betriebssystemen , so dass Sie nicht haben, um mit arkanen Befehlszeileninstallation Verfahren beschäftigen.
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Öffnen Sie die Terminal-Anwendung in Mac OS X oder den trösten in Windows. Starten Sie den Python-Interpreter durch Eingabe von " Python " in der Befehlszeile . Sie sehen dann die Python-Prompt . Legen Sie die beiden neuen Bibliotheken mit dem folgenden " Befehl S ":

>>>> import numpy als np >>>> import matplotlib.pyplot als plt
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erstellen Sie einige Daten für dieses Histogramm durch die Definition der Achsen des Histogramms und Erzeugen einige zufällige IQ-Werte um eine Standard-Distribution mit den folgenden Befehlen :

>>>> mu , sigma = 100 , 15 x >>>> = mu + sigma * np.random.randn (10000)
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erstellen Sie das Layout und die Parameter des Histogramms mit den folgenden Befehlen : n , bins , Patches = plt.hist ( x , 50, normiert = 1, facecolor = ' g' , alpha = 0,75 )

hinzufügen Etiketten und Farbe die Bars, oder bins , der Histogramm mit den folgenden Befehlen : plt.xlabel ( ' Smarts ') plt.ylabel ( ' Wahrscheinlichkeit ') plt.title ( ' Histogramm IQ ') plt.text (60, 025 , r ' $ \\ mu = 100, \\ \\ sigma = 15 $' ) plt.axis ( [40, 160 , 0 , 0,03 ] )

Schließlich erzeugen das Histogramm mit diesem Befehl : plt.show () das wird ein Balkendiagramm dar, IQ-Werte in der klassischen Glockenkurve erzeugen Form mit grünen Kästen , mit ihren "y "-Achse , die IQ-Werte und ihre "x "-Achse , die die Anzahl der Personen, die diese Noten erreicht .