（1）假設(shè)在人工智能模型訓(xùn)練過(guò)程中記錄了10次迭代的準(zhǔn)確率和損失率數(shù)據(jù)。準(zhǔn)確率數(shù)據(jù)為0.5,0.55,0.6,0.65,0.7,0.72,0.75,0.78,0.8,0.82，損失率數(shù)據(jù)為0.6,0.58,0.55,0.52,0.49,0.47,0.45,0.42,0.4,0.38。使用Matplotlib繪制折線圖，展示準(zhǔn)確率和損失率隨迭代次數(shù)的變化趨勢(shì)。要求添加圖形標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)簽，并設(shè)置圖例。答：importmatplotlib.pyplotasplt#定義迭代次數(shù)iterations=range(1,11)#定義準(zhǔn)確率和損失率數(shù)據(jù)accuracies=[0.5,0.55,0.6,0.65,0.7,0.72,0.75,0.78,0.8,0.82]losses=[0.6,0.58,0.55,0.52,0.49,0.47,0.45,0.42,0.4,0.38]#繪制準(zhǔn)確率曲線plt.plot(iterations,accuracies,label='Accuracy')#繪制損失率曲線plt.plot(iterations,losses,label='Loss')#添加圖形標(biāo)題plt.title('AccuracyandLossoverIterations')#添加坐標(biāo)軸標(biāo)簽plt.xlabel('Iterations')plt.xticks(rotation=45)plt.ylabel('Value')#設(shè)置圖例plt.legend()#顯示圖形plt.show()（2）假設(shè)在10個(gè)不同時(shí)間點(diǎn)記錄了人工智能圖像識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別準(zhǔn)確率，時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù)為1,2,3,4,5,6,7,8,9,10，準(zhǔn)確率數(shù)據(jù)為0.6,0.62,0.65,0.63,0.68,0.7,0.72,0.71,0.75,0.76。使用NumPy的polyfit()函數(shù)進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，繪制原始數(shù)據(jù)和擬合曲線的圖形。要求添加圖形標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)簽，并設(shè)置圖例。答：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定義時(shí)間點(diǎn)和準(zhǔn)確率數(shù)據(jù)time_points=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])accuracies=np.array([0.6,0.62,0.65,0.63,0.68,0.7,0.72,0.71,0.75,0.76])#使用polyfit進(jìn)行多項(xiàng)式擬合，這里選擇2次多項(xiàng)式degree=2coefficients=np.polyfit(time_points,accuracies,degree)poly=np.poly1d(coefficients)#生成擬合曲線的數(shù)據(jù)x_fit=np.linspace(min(time_points),max(time_points),100)y_fit=poly(x_fit)#繪制原始數(shù)據(jù)和擬合曲線plt.scatter(time_points,accuracies,label='OriginalData',color='blue')plt.plot(x_fit,y_fit,label='FittedCurve',color='red')#添加圖形標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)簽和圖例plt.title('PolynomialFittingofImageRecognitionAccuracy')plt.xlabel('TimePoints')plt.xticks(rotation=45)plt.ylabel('Accuracy')plt.legend()#顯示圖形plt.show()（3）假設(shè)在人工智能領(lǐng)域，Python的市場(chǎng)占有率為45%，Java的市場(chǎng)占有率為25%，C++的市場(chǎng)占有率為20%，JavaScript的市場(chǎng)占有率為10%。使用Matplotlib繪制餅圖，展示這些程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言的市場(chǎng)占有率。要求突出顯示Python部分，添加圖形標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)簽，并設(shè)置百分比顯示格式和陰影效果。答：importmatplotlib.pyplotasplt#定義語(yǔ)言名稱和對(duì)應(yīng)的市場(chǎng)占有率languages=['Python','Java','C++','JavaScript']market_shares=[45,25,20,10]#突出顯示Python部分explode=(0.1,0,0,0)#設(shè)置圖片清晰度plt.rcParams['figure.dpi']=300#繪制餅圖plt.pie(market_shares,explode=explode,labels=languages,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=90)#添加圖形標(biāo)題plt.title('人工智能領(lǐng)域程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言市場(chǎng)占有率')#使餅圖為正圓形plt.axis('equal')#顯示圖形plt.show()（4）假設(shè)自動(dòng)駕駛、智能安防、智慧醫(yī)療領(lǐng)域在人工智能應(yīng)用方面的市場(chǎng)份額分別為30%、40%、30%。使用Matplotlib繪制環(huán)形圖，展示這些領(lǐng)域的市場(chǎng)份額。要求添加圖形標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)簽，并設(shè)置百分比顯示格式。答：importmatplotlib.pyplotasplt#定義領(lǐng)域名稱和對(duì)應(yīng)的市場(chǎng)份額fields=['自動(dòng)駕駛','智能安防','智慧醫(yī)療']market_shares=[30,40,30]#設(shè)置圖片清晰度plt.rcParams['figure.dpi']=300#繪制環(huán)形圖plt.pie(market_shares,labels=fields,autopct='%1.1f%%',startangle=90)#創(chuàng)建環(huán)形效果，通過(guò)設(shè)置一個(gè)白色的小圓覆蓋在餅圖中心centre_circle=plt.Circle((0,0),0.7,fc='white')fig=plt.gcf()fig.gca().add_artist(centre_circle)#添加圖形標(biāo)題plt.title('人工智能應(yīng)用領(lǐng)域市場(chǎng)份額環(huán)形圖')#使圖形為正圓形plt.axis('equal')#顯示圖形plt.show()（5）已知一些領(lǐng)域的專利數(shù)量（單位：個(gè)）機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)量為200，計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的專利數(shù)量為150，自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的專利數(shù)量為180。使用Matplotlib繪制柱形圖，展示這些領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)量的對(duì)比情況。要求添加圖形標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)簽，并設(shè)置柱子的顏色。答：importmatplotlib.pyplotasplt#定義領(lǐng)域名稱和對(duì)應(yīng)的專利數(shù)量fields=['機(jī)器學(xué)習(xí)','計(jì)算機(jī)視覺(jué)','自然語(yǔ)言處理']patent_numbers=[200,150,180]#設(shè)置圖片清晰度plt.rcParams['figure.dpi']=300#繪制柱形圖，設(shè)置柱子顏色為藍(lán)色plt.bar(fields,patent_numbers,color='blue')#添加圖形標(biāo)題plt.title('不同領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)量對(duì)比')#添加x軸和y軸標(biāo)簽plt.xlabel('領(lǐng)域')plt.xticks(rotation=45)plt.ylabel('專利數(shù)量（個(gè)）')#顯示圖形plt.show()（6）假設(shè)收集了100個(gè)人工智能產(chǎn)品用戶滿意度評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)（評(píng)分范圍為1～5分），使用NumPy生成模擬數(shù)據(jù)scores=np.random.randint(1,6,100)。使用Matplotlib繪制直方圖，展示評(píng)分分布情況。要求添加圖形標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)簽，并設(shè)置直方圖的顏色。答：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成模擬數(shù)據(jù)scores=np.random.randint(1,6,100)#設(shè)置圖片清晰度plt.rcParams['figure.dpi']=300#繪制直方圖，設(shè)置顏色為橙色plt.hist(scores,bins=5,color='orange',edgecolor='black')#添加圖形標(biāo)題plt.title('人工智能產(chǎn)品用戶滿意度評(píng)分分布')#添加坐標(biāo)軸標(biāo)簽plt.xlabel('評(píng)分（1-5分）')plt.xticks(rotation=45)plt.ylabel('用戶數(shù)量')#顯示圖形plt.show()（7）已知一些人工智能項(xiàng)目的研發(fā)投入數(shù)據(jù)（單位：萬(wàn)元）為50,80,120,150,200,250,300，對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目成功率數(shù)據(jù)（以百分比表示）為30,40,50,60,70,80,90。使用Matplotlib繪制散點(diǎn)圖，展示二者之間的關(guān)系。要求設(shè)置散點(diǎn)的大小、顏色、形狀和透明度，添加圖形標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)簽。答：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#定義研發(fā)投入數(shù)據(jù)和項(xiàng)目成功率數(shù)據(jù)r_d_investment=np.array([50,80,120,150,200,250,300])success_rate=np.array([30,40,50,60,70,80,90])#設(shè)置圖片清晰度plt.rcParams['figure.dpi']=300#繪制散點(diǎn)圖，設(shè)置散點(diǎn)的大小、顏色、形狀和透明度plt.scatter(r_d_investment,success_rate,s=100,c='blue',marker='o',alpha=0.7)#添加圖形標(biāo)題plt.title('人工智能項(xiàng)目研發(fā)投入與成功率的關(guān)系')#添加坐標(biāo)軸標(biāo)簽plt.xlabel('研發(fā)投入（萬(wàn)元）')plt.xticks(rotation=45)plt.ylabel('項(xiàng)目成功率（%）')#顯示圖形plt.show()（8）已知2015—2024年人工智能算法工程師和數(shù)據(jù)分析師的人才需求數(shù)據(jù)（單位：萬(wàn)人），其中算法工程師需求數(shù)據(jù)為3,5,7,10,13,16,20,25,30，數(shù)據(jù)分析師需求數(shù)據(jù)為2,4,6,8,11,14,17,21,24。使用Matplotlib繪制折線圖，展示人才需求變化趨勢(shì)，并進(jìn)行標(biāo)注與美化，包括添加標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)簽，設(shè)置線條樣式，添加數(shù)據(jù)標(biāo)記，設(shè)置圖例，為關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)添加注釋和網(wǎng)格線。答：importmatplotlib.pyplotasplt#定義年份years=[2015,2016,2017,2018,2019,2020,2021,2022,2023,2024]#算法工程師需求數(shù)據(jù)algo_engineer_demand=[3,5,7,10,13,16,20,25,30,35]#原數(shù)據(jù)少一個(gè)，這里補(bǔ)全到10個(gè)#數(shù)據(jù)分析師需求數(shù)據(jù)data_analyst_demand=[2,4,6,8,11,14,17,21,24,27]#原數(shù)據(jù)少一個(gè)，這里補(bǔ)全到10個(gè)#設(shè)置圖片清晰度plt.rcParams['figure.dpi']=300#繪制折線圖，設(shè)置線條樣式、數(shù)據(jù)標(biāo)記和顏色plt.plot(years,algo_engineer_demand,marker='o',linestyle='-',color='blue',label='人工智能算法工程師')plt.plot(years,data_analyst_demand,marker='s',linestyle='--',color='red',label='數(shù)據(jù)分析師')#添加標(biāo)題plt.title('2015-2024年人工智能算法工程師和數(shù)據(jù)分析師人才需求變化趨勢(shì)')#添加坐標(biāo)軸標(biāo)簽plt.xlabel('年份')plt.xticks(rotation=45)plt.ylabel('人才需求（萬(wàn)人）')#添加圖例plt.legend()#添加網(wǎng)格線plt.grid(True)#為關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)添加注釋forx,