A , Python completamente livre de código aberto add-on bibliotecas matplotlib e NumPy oferecer uma alternativa econômica para a matemática comercialmente disponíveis e programas de estatísticas usadas para a criação de representações gráficas de informações numéricas . Embora essas ferramentas Python faltam os sinos e assobios de programas caros , como uma interface intuitiva fácil de usar , eles também não têm as etiquetas de preço elevado e restrições flagrantes de licenciamento do usuário final. Apesar de poupar dinheiro, as ferramentas Python vai custar um pouco mais de tempo na instalação e criação das bibliotecas Python . Coisas que você precisa
Python 2.7 ou superior
biblioteca Matplotlib Python
biblioteca NumPy Python
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O 1

Abra o aplicativo de terminal no seu Mac ou uma janela do console no Windows e digite " python- v" no prompt para garantir que você tenha o Python 2.7 ; esta ação diz que a versão que você tem. Se você estiver usando um Mac, a versão do Python que acompanha o OS X não é compatível com o add-on bibliotecas que você terá que instalar , visite Python ( python.org ) e instalar Python versão 2.7
< br. > 2

Baixe e instale NumPy e Matplotlib do Source Forge ( sourceforge.net ) repositório de código-fonte aberto. Existem instaladores binários para Mac OS X e sistemas operacionais Windows , assim você não terá que lidar com os procedimentos de instalação de linha de comando arcanas.
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Abra o aplicativo de terminal no Mac OS X ou o consola no Windows . Inicie o interpretador Python , digitando " Python " na linha de comando . Você verá então o prompt Python. Coloque as duas novas bibliotecas com o seguinte comando " S" :

>>>> import numpy como np >>>> matplotlib.pyplot importação como plt
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Crie alguns dados para esta histograma , definindo os eixos do histograma e gerando algumas pontuações de QI aleatórios em torno de uma distribuição padrão com os seguintes comandos :

>>>> mu, sigma = 100, 15 >>>> x = mu + sigma * np.random.randn (10000)
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criar o layout e os parâmetros do histograma com os seguintes comandos: n, caixas, manchas = plt.hist (x , 50, normed = 1, facecolor = 'g' , alfa = 0,75)

Adicione rótulos e colorir as barras, ou caixas, do histograma com os seguintes comandos : plt.xlabel ( ' Smarts ' ) plt.ylabel ( "probabilidade" ) plt.title (' Histograma de QI ') plt.text (60, .025 , r '$ \\ mu = 100, \\ \\ sigma = 15 $' plt.axis ) ( [40 , 160, 0, 0.03 ])

Finalmente, gerar o histograma com este comando: plt.show () isso irá gerar um gráfico de barras ilustrando as pontuações de QI no sino - curva clássico forma com contentores verdes , com seu eixo "y" representam escores de QI e suas eixo "x" representa o número de indivíduos que atingiram essas pontuações .