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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np a = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) b = np.sin(a) plt.plot(a,b) #生成一个正弦函数图 mask = b >= 0 plt.plot(a[mask], b[mask], 'bo') #符合条件的标注蓝色圆点 mask = (b >= 0) & (a <= np.pi / 2) plt.plot(a[mask], b[mask], 'go') #符合条件的标注绿色圆点 plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np a = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) b = np.cos(a) plt.plot(a,b) #生成一个余弦函数图 mask = b >= 0 plt.plot(a[mask], b[mask], 'bo') #符合条件的标注蓝色圆点 mask = (b >= 0) & (a <= np.pi / 2) plt.plot(a[mask], b[mask], 'go') #符合条件的标注绿色圆点 plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np a = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) b = np.tan(a) plt.plot(a,b) #生成一个正切函数图 mask = b >= 0 plt.plot(a[mask], b[mask], 'bo') #符合条件的标注蓝色圆点 mask = (b >= 0) & (a <= np.pi / 2) plt.plot(a[mask], b[mask], 'go') #符合条件的标注绿色圆点 plt.show()
("Drink from the well, replenish the well."--《The Walking Dead 》)
python主要应用领域有哪些1、云计算,典型应用OpenStack。2、WEB前端开发,众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用,基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目,自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析,量化交易,金融分析。6、大数据分析。
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