<jupyter_start><jupyter_text>教學目標 主要說明matplotlib 的基礎操作1. 使用常見的子圖與軸圖來做畫面配置2. 長條圖 範例重點如何使用亂數, 資料集來操作  軸圖進階但是可以將圖放置在圖中的任何位置。因此，如果要在較大的圖中放置較小的圖，則可以使用軸。特別提醒: tick 刻度線定位器格式正確的刻度線是準備發布的數據的重要組成部分。Matplotlib為滴答提供了一個完全可配置的系統。有刻度線定位器可以指定刻度線應出現的位置，刻度線格式化程序可以為刻度線提供所需的外觀。主刻度線和次刻度線可以相互獨立地定位和格式化。 問題: 繪製如下圖示:![image.png](attachment:image.png)<jupyter_code>#import matplotlib.pyplot as plt

#決定底框
plt.axes([0.1,0.1,.5,.5])
#給定刻度
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.text(0.1,0.1, 'axes([0.1,0.1,.5,.5])',ha='left',va='center',size=16,alpha=.5)

'''
#決定第二層框


#決定第三層框


#決定第四層框

'''
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>條型圖: Bar Plots    長條圖主要用來呈現兩個維度的資料，一個為X軸另一個則為Y軸(當然這邊指的是二維的狀況，較為常見)主要用來呈現兩個維度的資料 問題: 嘗試通過添加紅色條形標籤重現右側的圖形。<jupyter_code>import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

 #配置12 組 Bar
n = 12 
X = np.arange(n)

 #給定數學運算式
Y1 = (1-X/float(n)) * np.random.uniform(0.5,1.0,n)
Y2 = (1-X/float(n)) * np.random.uniform(0.5,1.0,n)

#指定上半部繪製區域, 給定 Bar 顏色, 邊界顏色
plt.bar(X, +Y1, facecolor='#9999ff', edgecolor='white')
#

'''
#指定上半部繪製區域, 給定 Bar 顏色, 邊界顏色
'''

 #設定繪圖圖示區間
for x,y in zip(X,Y1):
    plt.text(x+0.4, y+0.05, '%.2f' % y, ha='center', va= 'bottom')

 #設定Y軸區間
plt.ylim(-1.25,+1.25)
plt.show()<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.1836569579288026, 'fraction_numerical': 0.04449838187702265, 'mean_word_length': 6.5426829268292686, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 9, '<?xml version=': 0, '>': 9, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '2', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '47409', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 951, 'n_tokens_neox': 990, 'n_words': 81, 'path': 'Solution/Day_19_Solution.ipynb', 'repo_name': 'YenLinWu/DataScienceMarathon', 'size': '1236'}