Python图形绘制软件包Matplotlib使用详解

完成本实验后，学生将能够使用NumPy数组更有效地处理大型数字表，以及在Python中使用MatPlotLib绘图库创建简单图形。教程包括对NumPy模块的简要介绍，并通过使用matplotlib模块进行Python二维绘图的实例来完成。

学术作业06-使用Python绘制数据实验室完成后，学生能够使用NumPy数组更有效地处理大型数字表，并使用MatPlotLib绘图库在Python中创建简单图形。阅读作业从对NumPy模块的简要介绍开始，然后完成使用matplotlib模块进行Python二维绘图的教程。推荐的教程包括matplotlib设计者创建的基础教程，以及在此基础上介绍更高级主题的GitHub存储库。此作业建议避免使用pandas模块的任何教程。实验室作业要求克隆存储库，并建议阅读存储库目录中的教程。

作业目标 完成本作业后，学生将能够： 利用 NumPy 数组更有效地处理大型数字表。 利用 Matplotlib 绘图库和类似 MATLAB 的绘图语法在 Python 中创建简单图形。 作业说明 阅读作业，从 NumPy 模块的简要介绍开始。 完成有关使用 Matplotlib 模块进行 Python 二维绘图的教程。 克隆 GitHub 存储库：https://github.com/kquijano/GitHubClassroom/tree/main/06-graphing-data-with-python 欢迎阅读存储库目录中的教程。建议创建一个名为“matplot”的新目录，并将

数据可视化是将复杂的数据集转化为易于理解的图形或图像的过程。在Python中，Matplotlib库是创建各种图形的首选工具之一，包括直方图。详细探讨了如何使用Matplotlib库绘制直方图，以及直方图在数据可视化中的重要作用。直方图是一种统计报告图，通过不同高度的条形展示数据的分布情况，横轴表示数据类型，纵轴表示频率或频数密度。通过直方图，我们可以直观地了解数据的分布特征，如集中趋势、分散程度以及可能的异常值。

利用函数包绘制特殊图形的方法包括载入适当的图形函数包。

在建立Oracle 11g RAC时，需要使用包含各种Redhat版本的Oracle ASM软件包集合。

本实验帮助学生通过使用NumPy数组更高效地处理数据表，以及利用Matplotlib库在Python中进行二维绘图，类似于MatLab的绘图语法。学习内容从简要介绍NumPy模块开始，逐步引导至使用matplotlib模块进行Python二维绘图的教程。教程推荐了两个资源：第一个是基础教程，涵盖了必要的基础知识，第二个则深入了解更高级的主题，建议直接克隆相关的GitHub存储库以获取代码和数据。

包括common-config-5.3.4.jar、common-util-5.3.4.jar、kafka-avro-serializer-5.3.4.jar、kafka-schema-registry-client-5.3.4.jar等软件包，用于支持Apache Hudi的编译和运行。

该资源提供 ZooKeeper 3.4.5 版本的软件包，以 .rar 格式压缩。