El completamente libre , de código abierto Python bibliotecas Add-On Matplotlib y NumPy ofrecen una alternativa económica a las matemáticas comerciales y programas de las estadísticas utilizadas para crear representaciones gráficas de la información numérica . Si bien estas herramientas de Python no tienen las campanas y silbidos de los programas caros , como una interfaz fácil de usar, intuitiva , que también carecen de las etiquetas de alto precio y las restricciones de licencia de usuario final atroces . A pesar de que se ahorra dinero, las herramientas de Python va a costar un poco más de tiempo en la instalación y la creación de las bibliotecas de Python . Cosas que necesitará
Python 2.7 o superior
Matplotlib Python Library of NumPy Python biblioteca
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Abra la aplicación Terminal en tu Mac o una ventana de consola en Windows y escriba " python- v " en el indicador para asegurarse de que tiene Python 2.7 , esta acción le indica la versión que usted tiene . Si está usando un Mac , la versión de Python que viene con OS X no es compatible con las bibliotecas add -on que va a tener que instalar , visite Python ( python.org ) e instalar la versión de Python 2.7
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Descargue e instale NumPy y Matplotlib de la source Forge ( sourceforge.net ) repositorio de código abierto. Existen instaladores binarios para los sistemas operativos Windows y Mac OS X , por lo que no tendrá que lidiar con los procedimientos de instalación de línea de comandos arcanos.
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Abra la aplicación Terminal en Mac OS X o en el consola en Windows . Inicie el intérprete de Python escribiendo " Python " en la línea de comandos. A continuación, aparecerá el indicador de Python. Instale las dos nuevas bibliotecas con el siguiente comando " S ":
>>>> numpy importación como np >>>> importación matplotlib.pyplot como
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Crear algunos datos de este histograma mediante la definición de los ejes del histograma y generando algunas puntuaciones de CI al azar en torno a una distribución estándar con los siguientes comandos :
>>>> mu , sigma = 100 , 15 >>>> x = mu + sigma * np.random.randn ( 10000 )
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Crear el diseño y los parámetros del histograma con los siguientes comandos : n , contenedores , parches plt.hist = (x, 50 , normado = 1 , facecolor = ' g' , alfa = 0,75 )
Agregar etiquetas y el color de las barras, o contenedores , del histograma con los siguientes comandos : plt.xlabel ( ' Smarts ' ) plt.ylabel ( «probabilidad» ) plt.title ( ' Histograma de IQ ) plt.text (60, 0,025 , r ' $ \\ mu = 100 , \\ \\ sigma = 15 $ ' ) plt.axis ( [ 40 , 160, 0 , 0.03 ] )
último, generar el histograma con este comando: plt.show () esto generará un gráfico de barras que muestra las puntuaciones de CI en la clásica curva de campana forma con contenedores verdes , con su eje "y " representa las puntuaciones de CI y su eje " x " representa el número de individuos que alcanzaron los puntajes
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