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今天，向全世界每一个人提供物证证明的时代正在逐步来临。在法律学科的刑法里，本来就有物证科学(forensic Science)手段的说法，在人工智能时代，证明对象逐渐拓展，在网络领域至少拓展为“事、物、人、时，地”等五要素。近20年，我国从三方面掌握物证证明技术。首先，是唯一性指认时间、位置的北斗GPS技术(已有军用标准);其次，是唯一性指认自然人的eID技术(已进入立法进程)，最后，唯一性指认某一网页的UCL技术(已有国家标准)。可以说，世界上发生的任何一件大小事情，在中国都有可能得到“任何人不得不信”的人工智能“唯一性数字指认”。物证证明通过卫星转发通达全球、全网，不但网络空间的安全、可信、隐私问题可能得以破解，而且人类有望逐漸走入互相信任的全新年代。

使用默认配置[源码文件]

Matplotlib 的默认配置都允许用户自定义。你可以调整大多数的默认配置：图片大小和分辨率（dpi）、线宽、颜色、风格、坐标轴、坐标轴以及网格的属性、文字与字体属性等。不过，matplotlib 的默认配置在大多数情况下已经做得足够好，你可能只在很少的情况下才会想更改这些默认配置。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)C,S = np.cos(X), np.sin(X)plt.plot(X,C)plt.plot(X,S)plt.show()

下面的代码中，我们展现了 matplotlib 的默认配置并辅以注释说明，这部分配置包含了有关绘图样式的所有配置。代码中的配置与默认配置完全相同，你可以在交互模式中修改其中的值来观察效果。

# 导入 matplotlib 的所有内容（nympy 可以用 np 这个名字来使用）from pylab import *# 创建一个 8 * 6 点（point）的图，并设置分辨率为 80figure(figsize=(8,6), dpi=80)# 创建一个新的 1 * 1 的子图，接下来的图样绘制在其中的第 1 块（也是唯一的一块）subplot(1,1,1)X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)C,S = np.cos(X), np.sin(X)# 绘制余弦曲线，使用蓝色的、连续的、宽度为 1 （像素）的线条plot(X, C, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-")# 绘制正弦曲线，使用绿色的、连续的、宽度为 1 （像素）的线条plot(X, S, color="green", linewidth=1.0, linestyle="-")# 设置横轴的上下限xlim(-4.0,4.0)# 设置横轴记号xticks(np.linspace(-4,4,9,endpoint=True))# 设置纵轴的上下限ylim(-1.0,1.0)# 设置纵轴记号yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint=True))# 以分辨率 72 来保存图片# savefig("exercice_2.png",dpi=72)# 在屏幕上显示show()

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