python怎么調(diào)用函數(shù)畫五環(huán)？

import turtle

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turtle.showturtle() #屏幕上顯示出來海龜繪圖，終端中會用到

turtle.penup() #抬起畫筆，此時畫筆的移動不會留下痕跡

turtle.pendown() #放下畫筆，此時畫筆的移動會留下痕跡

turtle.pensize(3) #筆粗為3

turtle.goto(-200,100) #將畫筆移動到(-200,100)坐標

turtle.color("red") #設定畫筆的顏色為紅色

turtle.circle(100) #以當前畫筆所在點為圓最下端開始畫半徑為100的圓

turtle.circle(100,steps=n) #繪制一個周長為100，的n邊形

turtle.forward(200) #將畫筆前進200

turtle.backward(100) #將比后退100

turtle.right(70) #將畫筆箭頭的方向向右移70度

turtle.left(90) #將畫筆箭頭的方向向左移90度

turtle.stamp() #復制當前圖形

turtle.write("hello，小朋友"，font=('宋體',20,"normal")) #添加括號里的字符,font設置字符字體，大小以及作用

turtle.reste() #重置

turtle.hideturtle() #將畫筆隱藏

turtle.done() #把所繪圖顯示出來，不關(guān)閉繪圖軟件

給繪制的圖形填充顏色

turtle.begin_fill()

turtle.circle(100)

turtle.color("yellow")

turtle.end_fill()

1

2

3

4

例：畫出奧運五環(huán)

import turtle

turtle.color("blue")

turtle.circle(100)

turtle.penup()

turtle.goto(-200,0)

turtle.pendown()

turtle.color("red")

turtle.circle(100)

turtle.penup()

turtle.goto(200,0)

turtle.color("yellow")

turtle.pendown()

turtle.circle(100)

turtle.penup()

turtle.goto(-100,-100)

turtle.color("black")

turtle.pendown()

turtle.circle(100)

turtle.penup()

turtle.goto(100,-100)

turtle.color("black")

turtle.pendown()

turtle.circle(100)

turtle.done()

python函數(shù)圖的繪制

pre

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.patches import Polygon

def func(x):

return -(x-2)*(x-8)+40

x=np.linspace(0,10)

y=func(x)

fig,ax = plt.subplots()

plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)

plt.ylim(ymin=20)

a=2

b=9

ax.set_xticks([a,b])

ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])

ax.set_yticks([])

plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')

plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')

ix=np.linspace(a,b)

iy=func(ix)

ixy=zip(ix,iy)

verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]

poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')

ax.add_patch(poly)

x_math=(a+b)*0.5

y_math=35

plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)

plt.show()

/pre

Python氣象數(shù)據(jù)處理與繪圖(2)：常用數(shù)據(jù)計算方法

對于氣象繪圖來講，第一步是對數(shù)據(jù)的處理，通過各類公式，或者統(tǒng)計方法將原始數(shù)據(jù)處理為目標數(shù)據(jù)。

按照氣象統(tǒng)計課程的內(nèi)容，我給出了一些常用到的統(tǒng)計方法的對應函數(shù)：

在計算氣候態(tài)，區(qū)域平均時均要使用到求均值函數(shù)，對應NCL中的dim_average函數(shù)，在python中通常使用np.mean()函數(shù)

numpy.mean(a, axis, dtype)

假設a為[time,lat,lon]的數(shù)據(jù)，那么

需要特別注意的是，氣象數(shù)據(jù)中常有缺測，在NCL中，使用求均值函數(shù)會自動略過，而在python中，當任意一數(shù)與缺測(np.nan)計算的結(jié)果均為np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，結(jié)果為np.nan

因此，當數(shù)據(jù)存在缺測數(shù)據(jù)時，通常使用np.nanmean()函數(shù)，用法同上，此時[1,2,3,4，np.nan]的平均值為(1+2+3+4)/4 = 2.5

同樣的，求某數(shù)組最大最小值時也有np.nanmax(), np.nanmin()函數(shù)來補充np.max(), np.min()的不足。

其他很多np的計算函數(shù)也可以通過在前邊加‘nan’來使用。

另外，

也可以直接將a中缺失值全部填充為0。

np.std(a, axis, dtype)

用法同np.mean()

在NCL中有直接求數(shù)據(jù)標準化的函數(shù)dim_standardize()

其實也就是一行的事，根據(jù)需要指定維度即可。

皮爾遜相關(guān)系數(shù)：

相關(guān)可以說是氣象科研中最常用的方法之一了，numpy函數(shù)中的np.corrcoef(x, y)就可以實現(xiàn)相關(guān)計算。但是在這里我推薦scipy.stats中的函數(shù)來計算相關(guān)系數(shù)：

這個函數(shù)缺點和有點都很明顯，優(yōu)點是可以直接返回相關(guān)系數(shù)R及其P值，這避免了我們進一步計算置信度。而缺點則是該函數(shù)只支持兩個一維數(shù)組的計算，也就是說當我們需要計算一個場和一個序列的相關(guān)時，我們需要循環(huán)來實現(xiàn)。

其中a[time,lat,lon]，b[time]

(NCL中為regcoef()函數(shù))

同樣推薦Scipy庫中的stats.linregress(x,y)函數(shù)：

slop: 回歸斜率

intercept：回歸截距

r_value： 相關(guān)系數(shù)

p_value： P值

std_err： 估計標準誤差

直接可以輸出P值，同樣省去了做置信度檢驗的過程，遺憾的是仍需同相關(guān)系數(shù)一樣循環(huán)計算。

分享題目：python對函數(shù)作圖,python函數(shù)作圖代碼
本文網(wǎng)址：http://chinadenli.net/article24/hsjdce.html

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