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Python数据分析基础与应用

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电子活页1-11在JupyterNotebook开发环境中打开并运行Python程序t1-02.ipynb

【任务1-2】在JupyterNotebook开发环境中打开并运行Python程序t1-02.ipynb

【任务描述】

在JupyterNotebook开发环境中打开Python程序t1-02.ipynb，然后依次运行JupyterNotebook开发环境中各单元格的程序，并观察程序运行结果。

【任务实现】

1．打开Python程序t1-02.ipynb

在JupyterNotebook开发环境中打开Python程序t1-02.ipynb。

2．运行程序与观察运行结果

（1）运行第1个单元格的程序

第1个单元格的程序如下：

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

x=np.array([1,2,3,4,5,6])

y=np.array([1000,2000,5000,2000,4000,3000])

plt.plot(x,y)

plt.show()

将光标置于第1个单元格中，在JupyterNotebook开发环境的工具栏中单击【运行】按钮，运行结果如图1W所示。

图1W程序t1-02.ipynb第1个单元格中程序的运行结果

程序t1-02.ipynb第1个单元格中程序的运行结果为折线图。

（2）运行第2个单元格的程序

第2个单元格的程序如下：

importmatplotlib.pyplotasplt

importpandasaspd

plt.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei]

dict1={销售量:[1000,2000,5000,2000,4000,3000]}

lineDf=pd.DataFrame(dict1,index=[一月,二月,三月,四月,五月,六月])

lineDf.plot()

运行第2个单元格的程序，运行结果如图2W所示。

图2W程序t1-02.ipynb第2个单元格中程序的运行结果

程序t1-02.ipynb第2个单元格中程序的运行结果同样为折线图，与图1W所示的折线图不同的是横坐标为月份，右上角增加了图例“销售量”。

（3）运行第3个单元格的程序

第3个单元格的程序程序如下：

frompyecharts.chartsimportLine

month=[一月,二月,三月,四月,五月,六月]

value1=[1000,2000,5000,2000,4000,3000]

line=(

Line()

.add_xaxis(month)

.add_yaxis(销售量,value1)

)

line.render_notebook()

运行第3个单元格的程序，运行结果如图3W所示。

图3W程序t1-02.ipynb第3个单元格中程序的运行结果

程序t1-02.ipynb第3个单元格中代码的运行结果同样为折线图，与图1W所示的折线图不同的是横坐标为月份，上方中部位置增加了图例“销售量”，并且在折线上月份对应点标注了销量数字。