该资源主要参考我的博客： [python] Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像 http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50545937 包括输入文档txt，共1000行数据，每行都是分词完的文本。 本文主要讲述以下几点： 1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档 M个特征词)； 2.调用scikit-learn中的K-means进行文本聚类； 3.使用PAC进行降维处理，每行文本表示成两维数据； 4.最后调用Matplotlib显示聚类效果图。 免费资源，希望对你有所帮助~ By Eastmount

在使用NumPy进行学习统计计算时是枯燥的，大量的数据令我们很头疼，所以我们需要把它图形化显示。 Matplotlib是一个Python的图形框架，类似于MATLAB和R语言。

Windows 64位 Python37安装matplotlib的需要的一个插件，外网下载很慢，特下载共享给网友使用。

Scientific Visualization with wxPython and Matplotlib 使用的wxpython与matplotlib的科学可视化 Scott Pearse CSCI 5448 Spring 2011 上的讲义ppt的pdf版。简要表述了如何使用着两者，并同时使用以及效果图等内容。

[计算方法作业]利用python中matplotlib实现绘制二分法、牛顿法、弦截法图像,利用二分法、牛顿法、弦截法求方程的根，用python中matplotlib库绘制函数的图像。