#### 条形图

plt.bar 竖着的条形图，线条粗细是width（线条的宽度）

plt.barh 横着的条形图，线条粗细成了height（线条的高低）

plt.grid 是添加网格，alpha是透明度

#### 散点图是plt.scatter

遗忘知识点：

plt.legend(loc="uppper left",prop=my_font)

###

plt.grid绘制网格

plt.grid(alpha=0.5)#alpha这个代表透明度

plt.plot(linestyle=':')表示折线变成虚线

color=''#线条颜色

linestyle=''#折线的形式

linewidth=5#线条粗细

alpha=0.5#透明度

以上都是放在plt.plot中的

# 函数rotation=90旋转的度数

###调整x或者y轴上的参数

1.from matplotlib import pyplot as plt引入函数

2.plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)

#figurezide图片大小，（长，宽），dpi越大越不容易失真

from matplotlib import pyplot as plt

x=range(2,26,2)
y=[15,13,14,5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]

#设置图片大小
#figurezide图片大小，（长，宽），dpi越大越不容易失真
plt.figure(figside=(20,8),dpi=80)

#绘图
plt.plot(x,y)

#设置x轴
_xtick_labels=[i/2 for i in range(2,49)]
plt.xticks(_xtick_labels[::3])

#保存

#plt.savefig("./t1.png")
#展示
plt.show()

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时间复杂度

numpy数组

1、

选择行，

选择列

选择行列

hist 直方图

from matplotlib import pyplot as plt

from matplotlib import font_manager

a=[zifuchuan]

plot.hist(a.fenzushu)

细节

计算组数=num_bin= (max(a)-nim(b)//d)

d=5

组数= 极差/组距

x轴的刻度设置

plt.xticks(range(min(a),max(a)+d,d))

plt.show()

图形大小：plt.figure(figsze=(20,8),dpi=80)

{数据}

python内置类型性能分析：

timei模块 

可以用来测试一小段python代码的执行速度

class timeit.Timer(stmt='pass',setup='pass',timer=<timer function>)

Timer：是测量小段代码执行速度的类

stmt：参数是要测试的代码语句

setup：参数是运行代码时需要的设置

timer：参数是一个定时函数，与平台有关

消耗时间大小：

O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n^2)<O(n^3)<O(2^n)<O(n!)<O(n^n)

数据结构与算法：

算法是一种独立的解决问题的方法和思想，语言并不重要，重要的是思想

算法的五大特性：

1.输入：算法具有0个或多个输入

2.输出：算法至少有1个或多个输出

3.有穷性：算法在有限的步骤之后就会自动结束而不会无限循环，并且每一个步骤可以在可接受的时间范围内

4.确定性：算法中的每一步都有确定性的含义，不会出现二义性

5.可行性：算法的每一步都是可行的，也就是说每一步都能够执行有限的次数完成

数组的形状

shape即可查看数组的各个维度长度（输出按三维二维依次降低，块、行、个）

reshape方法可以重新设置行列，是有返回值的，而不改变本身

有返回值才会输出

结合shape和reshape可以做到在不清楚维度长度的情况下降维

flatten可以将数组展开变成一维

数组的计算

numpy数组对数字进行+*-/计算，是对全部单元进行计算

nan>>not a number 0/0

inf>>infinite x/0

数组对数组进行计算：

不同维度的数组进行计算至少有一个维度的长度相同

广播会在缺失或者长度为1的维度上进行（不同维度的计算本质上是广播）

广播原则：如果两个数组的后缘维度，即从末尾开始算起的维度轴长相符，或者某一方的长度为1，即广播jian'r

一维数组只有0轴，二维有0、1轴，三维有0、1、2轴

reshape(0,1,2)，shape输出(2,1,0)

CSV逗号分隔值文件

numpy的读取文件方法

unpack参数实现行列转置

transpose,T,swapaxes(1,0)方法实现行列转置

numpy的索引和切片

索引从0开始

2:取得连续多行，[[2,5,6]]多一个[]取得不连续的行

:,1取得单列

:,1:取得连续列

:,[]取得不连续列

取得行列交叉的内容

取得不相邻的点

这个老师的逻辑能力和语言组织能力真的是匮乏 前言不搭后语 自己把自己绕进去了

讲的真垃圾

这课程讲的就和拿着稿子照本宣科一样

算法的五大特性：输入、输出、有穷性、确定性、可行性