homework_matplotlib

import numpy as np 
import matplotlib . pyplot as plt
x=np.linspace(0,2,1000,endpoint=True)
C=np.square( np.sin(x-2) )*np.exp(-np.square(x))
plt.xlabel ( 'my x label'  ) 
plt.ylabel ( 'my y label ' )  #设置y轴名称
plt.title('my title')       #设置标题
plt.tight_layout()          #规范名称，防止显示不全
plt.plot(x,C)   #画出图像
plt.savefig("1.png")    #把画出的图像保存
plt.show()  #展示结果

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X=np.random.randint(0,20,(20,10))
b=np.random.randint(0,5,(10,1))
z=np.random.normal(size=[20,1])
y=np.dot(X,b)+z
print(y)
b_=np.linalg.lstsq(X, y, rcond=None)[0]  #使用最小二乘法获得b^
print(b_)
s_b=b.T
s_b_=b_.T
x = list(range(1,11))
plt.scatter(x, s_b, c='b', marker='o', label='true parameters')
#画出b的散点图
plt.scatter(x, s_b_, c='r', marker='x', label='estimated parameters')
#画出b^的散点图
plt.legend()
#展示图例，指明那个点代笔那个数值
plt.xlabel('index')
plt.ylabel('value')
plt.savefig('2.png')
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
f , ax = plt . subplots (1 , 1, figsize=(6,3))
z=np.random.randn(10000)
ax.hist(z,bins=25,normed=True,color="b")#画出直方图，bins设为25
plt.savefig('3.png')
plt.show()