初学python怎么做第一段python代码，幼儿python编程入门画图

今天小编为大家分享Windows系统下载、Windows系统教程、windows相关应用程序的文章，希望能够帮助到大家！

用PYTHON的乌龟画图，加了一个速度函数，有了动态感。下一个目标是学习PYTHON与PROCESSING的结合。

Python绘图库matplotlib速查表

科研绘图，生信绘图，数据可视化，matplotlib作图，R语言作图

Python matplotlib作图 R语言作图 生信分析及作图 科研绘图 数据分析及可视化

绘图类型: 散点图，柱状图，折线图，直方图，箱图，小提琴图，热图，雷达图，桑基图，相关图，等高线图，棒棒糖图， ROC曲线图，火山图，森林图等。可复现CNS(Cell, Nature, Science)高分杂志图片。

能找好工作，能干好工作，

正经企业正在使用的数据分析技能。

现在很多老师把数据分析搞成了“玄学”，

动辄就R，Python，OLAP，可视化，

生怕别人学会了。

现实中的数据分析，

你只要老老实实“按顺序，三步走”，

第一步，把数据读进来；

第二步，把数据整理好；

第三步，把干净的数据给人传过去，就Ok。

拿到干净的数据，画图，做报告，

那是狗都能干的事。

能把乱七八糟的数据清理干净，

只有实战数据分析师才办得到。

企业从不缺满嘴名词的“大厂空降兵”，

理性的企业，要的是能实战，肯实战，

特别能吃苦，特别能战斗的，

地表最强陆军：中国步兵。[赞][赞][赞]

上海疫情预测及数据分析

拐点已经到来，感染病例会在25000附近波动3天，然后快速下降！

从图上看，上海疫情已经可控，尽管这几天总数仍然庞大，但是大规模密集核酸检测的数据处于平稳状态。图中每天的数据为确诊人数加上无症状感染人数，至于上海为什么把确诊人数和无症状人数分开，不过是临床医学自我贴金的把戏！ 就如手术成功率一样，从手术台上活着推出来，就算手术成功，哪怕推到病房就死了，手术也是成功的。

0301-0414的疫情数据：

cases = [2,8,16,19,28,48,55,65,80,75,83,65,169,

139,202,158,260,374,509,758,896,981,983,1609,2269,2676,3500,4477,5982,5653,4502,6311,8226,9006,13354,17077,19982,21222,23618,24943,26087,23342,26330,27719]

从3日移动方差看，0310--0320之间感染人数应该都在10000左右，最佳封控时间在0310这两天，可惜被错过了！如果及时封控，数据移动方差就是正态分布，没有显著的峰度和偏度。网宏误凡们应该扔到黄浦江喂狗！

蓝色线为移动方差，红色线为移动均位，python绘图代码见0404文章。

为什么越来越多的硕士博士研究生放弃matlab开始使用matplotlib？

记得我当初在实验室学习python的时候，那个时候还几个人知道它。因为我们是普通工科，并不是计算机专业。我学python也是觉得这个东西以后做计算比较好用。虽然我毕业了，但是我觉得肯定大部分的人应该都知道了。毕竟，太火了。

至于说题目中的问题，越来越多的硕士博士研究生放弃matlab开始使用matplotlib。我个人认为准确来说应该是matplotlib用的人越来越多，但是大部分的硕士博士研究生不会放弃matlab的。因为这两个工具基本上都是很类似的，上手难度不高。为什么不会放弃matlab呢？因为matlab是商业软件，国内破解很容易，用这个软件做计算可靠性是极高的，而且软件的说明文档，教程之类的是很全面的。毕竟matlab卖得那么贵，有那么多专业的工具箱，有那么多专业的工程师在维护。matlab完全按照估计有15G以上，基本上大学工科专业大部分都用一点。

matplotlib，做的东西很漂亮，但它其实就是画图的。硕士博士画图，其实用origin的更多。毕竟，硕士博士都是需要发文章的，origin的风格更合适。

严格的来说，matlab和matplotlib完全没有可比性的。matlab和matplotlib只是英文缩写有点像而已。matplotlib，从plotlib后缀来看就是画图的一个库而已，实际上也是如此。其实，与matlab最像的还是anaconda，那才是真正可以和matlab来PK一下的。anaconda从界面上来看是和matlab极为相似的，包含了很多库比如numpy等等。我记得应该是默认包含了库matlplotlib。特别是Windows平台上用python写一些计算相关的程序，anaconda是特别好的选择，在这里强烈推荐一下。python虽然开源，在Windows下面，其实很多库不是特别好安装的。

一口气搞定SCI作图与数据处理的技巧，有这一个就妥了！

19年年底，厦大的一个通知惊动学术圈。

其中最受关注的是，研究生学位论文的“文献复制比”由“须低于20%”调整为“须低于10%”。

这为科研人敲响了警钟，意味着如果不掌握新的研究方法，即便写论文到“头秃”也无济于事。

那么，在各大高校纷纷表示将严查学术不端、提高论文门槛的大环境下，如何高效取得科研成果呢？

01科研不注水，照样有捷径

厦大的新闻把学生绮雯吓得不轻。

尽管和其他同学一样没日没夜的找前沿资料、读文献，可她的硕毕论文连开头都写不好，一直没能让导师满意。

前几天，绮雯本想找学霸师兄请教，结果没忍住，当场哭了。

“做科研真的太难了，看文献到半夜，早上还要被导师骂进度慢，真的好崩溃。”

经过一番安慰，师兄才知道绮雯做研究时用的还是最笨的方法。曾经为了看文献，手动打开几十个网页后电脑死机，只能按着历史记录一个个找回来。

所以，导师给绮雯的反馈意见永远是：

1.对前人学术成果了解不够，多看文献

2.例证说服力不足，多积攒例子

3.数据分析与理论契合度低，须修改模型

在绮雯身上，师兄仿佛看到了读研时的自己，心里五味杂陈。于是，师兄现场教学，向绮雯演示了他如何通过Python编程将做研究的效率提升5倍以上。

▲通过Python一键生成图表

这下，彻底颠覆了绮雯对工具的认知。

02学会Python，拿下论文

为什么科研大牛说人人都应该会点Python？因为它实在太好用了。

帮助科研人批量处理数据，节约大量时间成本；

对实验结果进行数据分析，让论点更科学严谨；

让数据结果可视化，结论更加直观，打动审稿人。

随便举两个例子：

做数据分析，通过Python直接对实验数据进行分析，并生成可视化图表。

▲通过Python分析实验数据

做传播学研究，通过Python爬取新闻关键词并直接生成词云，几秒钟就能提炼千字报道的核心要义。

▲通过Python生成词云

一位科研大牛曾在某学术论坛上说：“学了Python之后，做研究时一遇到麻烦事就想通过Python走捷径，彻底没有耐心应付那些重复琐碎的工作了。”

但凡高效的工具，都能把人从简单重复的事情里解放出来，让人们把时间用在更复杂、更有创造性的事情上，从而发挥更大的作用、产出更优的成果。

03人生开挂，工具先行

“其实我早就想学，可Python编程小白能学会吗？一直没有下定决心学......”

实际上，Python很有趣，学起来也一点都不难，只要你跟对老师、找对方法。

事实上，人工智能Chatgpt只能基于一些已有的内容进行整合并给出答案，并不能创新性的去创造内容！

所以，他更适合智能的去回答你的问题，但这个回答对不对，需要你进行人工判断才行！

这不，我最近痴迷于Python，就问了他一些关于科研中使用Python的问题，他回答的其实还不错了，但依然缺乏深度！毕竟不是人么，可以理解！

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