（1）假設在人工智能模型訓練過程中記錄了10次迭代的準確率和損失率數據。準確率數據為0.5,0.55,0.6,0.65,0.7,0.72,0.75,0.78,0.8,0.82，損失率數據為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，展示準確率和損失率隨迭代次數的變化趨勢。要求添加圖形標題、坐標軸標簽，并設置圖例。答：importmatplotlib.pyplotasplt#定義迭代次數iterations=range(1,11)#定義準確率和損失率數據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')#添加圖形標題plt.title('AccuracyandLossoverIterations')#添加坐標軸標簽plt.xlabel('Iterations')plt.xticks(rotation=45)plt.ylabel('Value')#設置圖例plt.legend()#顯示圖形plt.show()（2）假設在10個不同時間點記錄了人工智能圖像識別系統的識別準確率，時間點數據為1,2,3,4,5,6,7,8,9,10，準確率數據為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()函數進行多項式擬合，繪制原始數據和擬合曲線的圖形。要求添加圖形標題、坐標軸標簽，并設置圖例。答：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定義時間點和準確率數據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進行多項式擬合，這里選擇2次多項式degree=2coefficients=np.polyfit(time_points,accuracies,degree)poly=np.poly1d(coefficients)#生成擬合曲線的數據x_fit=np.linspace(min(time_points),max(time_points),100)y_fit=poly(x_fit)#繪制原始數據和擬合曲線plt.scatter(time_points,accuracies,label='OriginalData',color='blue')plt.plot(x_fit,y_fit,label='FittedCurve',color='red')#添加圖形標題、坐標軸標簽和圖例plt.title('PolynomialFittingofImageRecognitionAccuracy')plt.xlabel('TimePoints')plt.xticks(rotation=45)plt.ylabel('Accuracy')plt.legend()#顯示圖形plt.show()（3）假設在人工智能領域，Python的市場占有率為45%，Java的市場占有率為25%，C++的市場占有率為20%，JavaScript的市場占有率為10%。使用Matplotlib繪制餅圖，展示這些程序設計語言的市場占有率。要求突出顯示Python部分，添加圖形標題、坐標軸標簽，并設置百分比顯示格式和陰影效果。答：importmatplotlib.pyplotasplt#定義語言名稱和對應的市場占有率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)#添加圖形標題plt.title('人工智能領域程序設計語言市場占有率')#使餅圖為正圓形plt.axis('equal')#顯示圖形plt.show()（4）假設自動駕駛、智能安防、智慧醫療領域在人工智能應用方面的市場份額分別為30%、40%、30%。使用Matplotlib繪制環形圖，展示這些領域的市場份額。要求添加圖形標題、坐標軸標簽，并設置百分比顯示格式。答：importmatplotlib.pyplotasplt#定義領域名稱和對應的市場份額fields=['自動駕駛','智能安防','智慧醫療']market_shares=[30,40,30]#設置圖片清晰度plt.rcParams['figure.dpi']=300#繪制環形圖plt.pie(market_shares,labels=fields,autopct='%1.1f%%',startangle=90)#創建環形效果，通過設置一個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)#添加圖形標題plt.title('人工智能應用領域市場份額環形圖')#使圖形為正圓形plt.axis('equal')#顯示圖形plt.show()（5）已知一些領域的專利數量（單位：個）機器學習領域專利數量為200，計算機視覺領域的專利數量為150，自然語言處理領域的專利數量為180。使用Matplotlib繪制柱形圖，展示這些領域專利數量的對比情況。要求添加圖形標題、坐標軸標簽，并設置柱子的顏色。答：importmatplotlib.pyplotasplt#定義領域名稱和對應的專利數量fields=['機器學習','計算機視覺','自然語言處理']patent_numbers=[200,150,180]#設置圖片清晰度plt.rcParams['figure.dpi']=300#繪制柱形圖，設置柱子顏色為藍色plt.bar(fields,patent_numbers,color='blue')#添加圖形標題plt.title('不同領域專利數量對比')#添加x軸和y軸標簽plt.xlabel('領域')plt.xticks(rotation=45)plt.ylabel('專利數量（個）')#顯示圖形plt.show()（6）假設收集了100個人工智能產品用戶滿意度評分數據（評分范圍為1～5分），使用NumPy生成模擬數據scores=np.random.randint(1,6,100)。使用Matplotlib繪制直方圖，展示評分分布情況。要求添加圖形標題、坐標軸標簽，并設置直方圖的顏色。答：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成模擬數據scores=np.random.randint(1,6,100)#設置圖片清晰度plt.rcParams['figure.dpi']=300#繪制直方圖，設置顏色為橙色plt.hist(scores,bins=5,color='orange',edgecolor='black')#添加圖形標題plt.title('人工智能產品用戶滿意度評分分布')#添加坐標軸標簽plt.xlabel('評分（1-5分）')plt.xticks(rotation=45)plt.ylabel('用戶數量')#顯示圖形plt.show()（7）已知一些人工智能項目的研發投入數據（單位：萬元）為50,80,120,150,200,250,300，對應的項目成功率數據（以百分比表示）為30,40,50,60,70,80,90。使用Matplotlib繪制散點圖，展示二者之間的關系。要求設置散點的大小、顏色、形狀和透明度，添加圖形標題、坐標軸標簽。答：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#定義研發投入數據和項目成功率數據r_d_investment=np.array([50,80,120,150,200,250,300])success_rate=np.array([30,40,50,60,70,80,90])#設置圖片清晰度plt.rcParams['figure.dpi']=300#繪制散點圖，設置散點的大小、顏色、形狀和透明度plt.scatter(r_d_investment,success_rate,s=100,c='blue',marker='o',alpha=0.7)#添加圖形標題plt.title('人工智能項目研發投入與成功率的關系')#添加坐標軸標簽plt.xlabel('研發投入（萬元）')plt.xticks(rotation=45)plt.ylabel('項目成功率（%）')#顯示圖形plt.show()（8）已知2015—2024年人工智能算法工程師和數據分析師的人才需求數據（單位：萬人），其中算法工程師需求數據為3,5,7,10,13,16,20,25,30，數據分析師需求數據為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，并進行標注與美化，包括添加標題、坐標軸標簽，設置線條樣式，添加數據標記，設置圖例，為關鍵數據點添加注釋和網格線。答：importmatplotlib.pyplotasplt#定義年份years=[2015,2016,2017,2018,2019,2020,2021,2022,2023,2024]#算法工程師需求數據algo_engineer_demand=[3,5,7,10,13,16,20,25,30,35]#原數據少一個，這里補全到10個#數據分析師需求數據data_analyst_demand=[2,4,6,8,11,14,17,21,24,27]#原數據少一個，這里補全到10個#設置圖片清晰度plt.rcParams['figure.dpi']=300#繪制折線圖，設置線條樣式、數據標記和顏色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='數據分析師')#添加標題plt.title('2015-2024年人工智能算法工程師和數據分析師人才需求變化趨勢')#添加坐標軸標簽plt.xlabel('年份')plt.xticks(rotation=45)plt.ylabel('人才需求（萬人）')#添加圖例plt.legend()#添加網格線plt.grid(True)#為關鍵數據點添加注釋forx,