python繪圖篇

1，xlable,ylable設(shè)置x，y軸的標(biāo)題文字。

創(chuàng)新互聯(lián)建站從2013年開(kāi)始，先為隨縣等服務(wù)建站，隨縣等地企業(yè)，進(jìn)行企業(yè)商務(wù)咨詢(xún)服務(wù)。為隨縣企業(yè)網(wǎng)站制作PC+手機(jī)+微官網(wǎng)三網(wǎng)同步一站式服務(wù)解決您的所有建站問(wèn)題。

2，title設(shè)置標(biāo)題。

3，xlim,ylim設(shè)置x,y軸顯示范圍。

plt.show()顯示繪圖窗口，通常情況下，show（）會(huì)阻礙程序運(yùn)行，帶-wthread等參數(shù)的環(huán)境下，窗口不會(huì)關(guān)閉。

plt.saveFig（）保存圖像。

面向?qū)ο罄L圖

1，當(dāng)前圖表和子圖可以用gcf(),gca()獲得。

subplot()繪制包含多個(gè)圖表的子圖。

configure subplots,可調(diào)節(jié)子圖與圖表邊框距離。

可以通過(guò)修改配置文件更改對(duì)象屬性。

圖標(biāo)顯示中文

1，在程序中直接指定字體。

2， 在程序開(kāi)始修改配置字典reParams.

3，修改配置文件。

Artist對(duì)象

1，圖標(biāo)的繪制領(lǐng)域。

2，如何在FigureCanvas對(duì)象上繪圖。

3，如何使用Renderer在FigureCanvas對(duì)象上繪圖。

FigureCanvas和Render處理底層圖像操作，Artist處理高層結(jié)構(gòu)。

分為簡(jiǎn)單對(duì)象和容器對(duì)象，簡(jiǎn)單的Aritist是標(biāo)準(zhǔn)的繪圖元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器類(lèi)型包含許多簡(jiǎn)單的的 Aritist對(duì)象，使他們構(gòu)成一個(gè)整體，例如Axis,Axes,Figure等。

直接創(chuàng)建Artist對(duì)象進(jìn)項(xiàng)繪圖操作步奏：

1，創(chuàng)建Figure對(duì)象（通過(guò)figure（）函數(shù)，會(huì)進(jìn)行許多初始化操作，不建議直接創(chuàng)建。）

2，為Figure對(duì)象創(chuàng)建一個(gè)或多個(gè)Axes對(duì)象。

3，調(diào)用Axes對(duì)象的方法創(chuàng)建各類(lèi)簡(jiǎn)單的Artist對(duì)象。

Figure容器

如何找到指定的Artist對(duì)象。

1，可調(diào)用add_subplot()和add_axes()方法向圖表添加子圖。

2，可使用for循環(huán)添加?xùn)鸥瘛?/p>

3，可通過(guò)transform修改坐標(biāo)原點(diǎn)。

Axes容器

1，patch修改背景。

2，包含坐標(biāo)軸，坐標(biāo)網(wǎng)格，刻度標(biāo)簽，坐標(biāo)軸標(biāo)題等內(nèi)容。

3，get_ticklabels(),,get-ticklines獲得刻度標(biāo)簽和刻度線(xiàn)。

1，可對(duì)曲線(xiàn)進(jìn)行插值。

2，fill_between()繪制交點(diǎn)。

3，坐標(biāo)變換。

4，繪制陰影。

5，添加注釋。

1，繪制直方圖的函數(shù)是

2，箱線(xiàn)圖（Boxplot）也稱(chēng)箱須圖（Box-whisker Plot），是利用數(shù)據(jù)中的五個(gè)統(tǒng)計(jì)量：最小值、第一四分位

數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)與最大值來(lái)描述數(shù)據(jù)的一種方法，它可以粗略地看出數(shù)據(jù)是否具有對(duì)稱(chēng)性以及分

布的分散程度等信息，特別可以用于對(duì)幾個(gè)樣本的比較。

3，餅圖就是把一個(gè)圓盤(pán)按所需表達(dá)變量的觀察數(shù)劃分為若干份，每一份的角度（即面積）等價(jià)于每個(gè)觀察

值的大小。

4,散點(diǎn)圖

5,QQ圖

低層繪圖函數(shù)

類(lèi)似于barplot()，dotchart()和plot()這樣的函數(shù)采用低層的繪圖函數(shù)來(lái)畫(huà)線(xiàn)和點(diǎn)，來(lái)表達(dá)它們?cè)陧?yè)面上放置的位置以及其他各種特征。

在這一節(jié)中，我們會(huì)描述一些低層的繪圖函數(shù)，用戶(hù)也可以調(diào)用這些函數(shù)用于繪圖。首先我們先講一下R怎么描述一個(gè)頁(yè)面；然后我們講怎么在頁(yè)面上添加點(diǎn)，線(xiàn)和文字；最后講一下怎么修改一些基本的圖形。

繪圖區(qū)域與邊界

R在繪圖時(shí)，將顯示區(qū)域劃分為幾個(gè)部分。繪制區(qū)域顯示了根據(jù)數(shù)據(jù)描繪出來(lái)的圖像，在此區(qū)域內(nèi)R根據(jù)數(shù)據(jù)選擇一個(gè)坐標(biāo)系，通過(guò)顯示出來(lái)的坐標(biāo)軸可以看到R使用的坐標(biāo)系。在繪制區(qū)域之外是邊沿區(qū)，從底部開(kāi)始按順時(shí)針?lè)较蚍謩e用數(shù)字1到4表示。文字和標(biāo)簽通常顯示在邊沿區(qū)域內(nèi)，按照從內(nèi)到外的行數(shù)先后顯示。

添加對(duì)象

在繪制的圖像上還可以繼續(xù)添加若干對(duì)象，下面是幾個(gè)有用的函數(shù)，以及對(duì)其功能的說(shuō)明。

?points(x, y, ...)，添加點(diǎn)

?lines(x, y, ...)，添加線(xiàn)段

?text(x, y, labels, ...)，添加文字

?abline(a, b, ...)，添加直線(xiàn)y=a+bx

?abline(h=y, ...)，添加水平線(xiàn)

?abline(v=x, ...)，添加垂直線(xiàn)

?polygon(x, y, ...)，添加一個(gè)閉合的多邊形

?segments(x0, y0, x1, y1, ...)，畫(huà)線(xiàn)段

?arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，畫(huà)箭頭

?symbols(x, y, ...)，添加各種符號(hào)

?legend(x, y, legend, ...)，添加圖列說(shuō)明

python中plt.post是什么函數(shù)

2018-05-04 11:11:36

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qiurisiyu2016

碼齡7年

關(guān)注

matplotlib

1、plt.plot(x,y)

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)?

x軸數(shù)據(jù)，y軸數(shù)據(jù)，format_string控制曲線(xiàn)的格式字串?

format_string 由顏色字符，風(fēng)格字符，和標(biāo)記字符

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)?

plt.show()

結(jié)果

**kwards：?

color 顏色?

linestyle 線(xiàn)條樣式?

marker 標(biāo)記風(fēng)格?

markerfacecolor 標(biāo)記顏色?

markersize 標(biāo)記大小 等等?

plt.plot([5,4,3,2,1])? ?

plt.show()

結(jié)果

plt.plot([20,2,40,6,80])? ?#缺省x為[0,1,2,3,4,...]

plt.show()

結(jié)果

plt.plot()參數(shù)設(shè)置

Property Value Type

alpha 控制透明度，0為完全透明，1為不透明

animated [True False]

antialiased or aa [True False]

clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance

clip_on [True False]

clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch

color or c 顏色設(shè)置

contains the hit testing function

dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

dashes sequence of on/off ink in points

data 數(shù)據(jù)(np.array xdata, np.array ydata)

figure 畫(huà)板對(duì)象a matplotlib.figure.Figure instance

label 圖示

linestyle or ls 線(xiàn)型風(fēng)格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]

linewidth or lw 寬度f(wàn)loat value in points

lod [True False]

marker 數(shù)據(jù)點(diǎn)的設(shè)置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]

markeredgecolor or mec any matplotlib color

markeredgewidth or mew float value in points

markerfacecolor or mfc any matplotlib color

markersize or ms float

markevery [ None integer (startind, stride) ]

picker used in interactive line selection

pickradius the line pick selection radius

solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

transform a matplotlib.transforms.Transform instance

visible [True False]

xdata np.array

ydata np.array

zorder any number

確定x，y值，將其打印出來(lái)

x=np.linspace(-1,1,5)

y=2*x+1

plt.plot(x,y)

plt.show()

2、plt.figure()用來(lái)畫(huà)圖，自定義畫(huà)布大小

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1) ? ? ? ? ? #在變量fig1后進(jìn)行plt.plot操作，圖形將顯示在fig1中

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2) ? ? ? ? ? #在變量fig2后進(jìn)行plt.plot操作，圖形將顯示在fig2中

plt.show()

plt.close()

結(jié)果

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1)

plt.plot(x,y2)

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.show()

plt.close()

結(jié)果：

3、plt.subplot(222)

將figure設(shè)置的畫(huà)布大小分成幾個(gè)部分，參數(shù)‘221’表示2(row)x2(colu),即將畫(huà)布分成2x2，兩行兩列的4塊區(qū)域，1表示選擇圖形輸出的區(qū)域在第一塊，圖形輸出區(qū)域參數(shù)必須在“行x列”范圍? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?，此處必須在1和2之間選擇——如果參數(shù)設(shè)置為subplot(111)，則表示畫(huà)布整個(gè)輸出，不分割成小塊區(qū)域，圖形直接輸出在整塊畫(huà)布上

plt.subplot(222)?

plt.plot(y,xx)? ? #在2x2畫(huà)布中第二塊區(qū)域輸出圖形

plt.show()

plt.subplot(223)? #在2x2畫(huà)布中第三塊區(qū)域輸出圖形

plt.plot(y,xx)

plt.subplot(224)? # 在在2x2畫(huà)布中第四塊區(qū)域輸出圖形

plt.plot(y,xx)

4、plt.xlim設(shè)置x軸或者y軸刻度范圍

如

plt.xlim(0,1000)? #? 設(shè)置x軸刻度范圍，從0~1000 ? ? ? ? #lim為極限，范圍

plt.ylim(0,20)? ?# 設(shè)置y軸刻度的范圍，從0~20

5、plt.xticks()：設(shè)置x軸刻度的表現(xiàn)方式

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2)

plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True))? # 設(shè)置x軸刻度

plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))

結(jié)果

6、ax2.set_title('xxx')設(shè)置標(biāo)題，畫(huà)圖

#產(chǎn)生[1,2,3,...,9]的序列

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(221)

#設(shè)置標(biāo)題

ax1.set_title('Scatter Plot1')

plt.xlabel('M')

plt.ylabel('N')

ax2 = fig.add_subplot(222)

ax2.set_title('Scatter Plot2clf')

#設(shè)置X軸標(biāo)簽

plt.xlabel('X') ? ? ? ? ? #設(shè)置X/Y軸標(biāo)簽是在對(duì)應(yīng)的figure后進(jìn)行操作才對(duì)應(yīng)到該figure

#設(shè)置Y軸標(biāo)簽

plt.ylabel('Y')

#畫(huà)散點(diǎn)圖

ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') ? ? ? ? ?#可以看出畫(huà)散點(diǎn)圖是在對(duì)figure進(jìn)行操作

ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')

#設(shè)置圖標(biāo)

plt.legend('show picture x1 ')

#顯示所畫(huà)的圖

plt.show()

結(jié)果

7、plt.hist（）繪制直方圖（可以將高斯函數(shù)這些畫(huà)出來(lái)）

繪圖都可以調(diào)用matplotlib.pyplot庫(kù)來(lái)進(jìn)行，其中的hist函數(shù)可以直接繪制直方圖

調(diào)用方式：

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1，histtype='bar')

hist的參數(shù)非常多，但常用的就這六個(gè)，只有第一個(gè)是必須的，后面四個(gè)可選

arr: 需要計(jì)算直方圖的一維數(shù)組

bins: 直方圖的柱數(shù)，可選項(xiàng)，默認(rèn)為10

normed: 是否將得到的直方圖向量歸一化。默認(rèn)為0

facecolor: 直方圖顏色

edgecolor: 直方圖邊框顏色

alpha: 透明度

histtype: 直方圖類(lèi)型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’

返回值 ：

n: 直方圖向量，是否歸一化由參數(shù)normed設(shè)定

bins: 返回各個(gè)bin的區(qū)間范圍

patches: 返回每個(gè)bin里面包含的數(shù)據(jù)，是一個(gè)list

from skimage import data

import matplotlib.pyplot as plt

img=data.camera()

plt.figure("hist")

arr=img.flatten()

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')??

plt.show()

例：

mu, sigma = 0, .1

s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)

a,b,c = plt.hist(s, bins=3)

print("a: ",a)

print("b: ",b)

print("c: ",c)

plt.show()

結(jié)果：

a:? [ 85. 720. 195.]? ? ? ? ?#每個(gè)柱子的值

b:? [-0.36109509 -0.1357318? ?0.08963149? 0.31499478]? ?#每個(gè)柱的區(qū)間范圍

c:? a list of 3 Patch objects? ? ? ?#總共多少柱子

8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')?

使用注意：確定了figure就一定要確定象限，然后用scatter，或者不確定象限，直接使用plt.scatter

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

a=plt.subplot()? ? ? ? ? ? #默認(rèn)為一個(gè)象限

# a=fig.add_subplot(222)

a.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結(jié)果

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結(jié)果

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.figure()

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結(jié)果

文章知識(shí)點(diǎn)與官方知識(shí)檔案匹配

Python入門(mén)技能樹(shù)基礎(chǔ)語(yǔ)法函數(shù)

211242 人正在系統(tǒng)學(xué)習(xí)中

打開(kāi)CSDN APP，看更多技術(shù)內(nèi)容

plt的一些函數(shù)的使用_班花i的博客_plt函數(shù)

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Python的數(shù)據(jù)科學(xué)函數(shù)包(三)——matplotlib(plt)_hxxjxw的博客...

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對(duì)Python中plt的畫(huà)圖函數(shù)詳解

今天小編就為大家分享一篇對(duì)Python中plt的畫(huà)圖函數(shù)詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

plt.plot()函數(shù)詳解

plt.plot()函數(shù)詳細(xì)介紹 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 參數(shù) 說(shuō)明 x X軸數(shù)據(jù)，列表或數(shù)組，可選 y Y軸數(shù)據(jù)，列表或數(shù)組 format_string 控制曲線(xiàn)的格式字符串，可選 **kwargs 第二組或更多(x,y,format_string)，可畫(huà)多條曲線(xiàn) format_string 由顏色字符、風(fēng)格字符、標(biāo)記字符組成 顏色字符 'b' 藍(lán)色 'm' 洋紅色 magenta 'g' 綠色 'y.

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最新發(fā)布 python plt 繪圖詳解（plt.版本）

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import matplotlib.pyplot as plt的一些基礎(chǔ)用法，包括直方圖

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plt.subplot() 函數(shù)解析_Ensoleile。的博客_plt.subplot

plt.subplot()函數(shù)用于直接制定劃分方式和位置進(jìn)行繪圖。 函數(shù)原型 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs),一般我們只用到前三個(gè)參數(shù),將整個(gè)繪圖區(qū)域分成 nrows 行和 ncols 列,而 index 用于對(duì)子圖進(jìn)行編號(hào)。

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...中plt的畫(huà)圖函數(shù)_Ethan的博客的博客_python的plt函數(shù)

1、plt.legend plt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置,自適應(yīng)方式 說(shuō)明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自適應(yīng)方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, ...

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Python深度學(xué)習(xí)入門(mén)之plt畫(huà)圖工具基礎(chǔ)使用（注釋詳細(xì)，超級(jí)簡(jiǎn)單）

Python自帶的plt是深度學(xué)習(xí)最常用的庫(kù)之一，在發(fā)表文章時(shí)必然得有圖作為支撐，plt為深度學(xué)習(xí)必備技能之一。作為深度學(xué)習(xí)入門(mén)，只需要掌握一些基礎(chǔ)畫(huà)圖操作即可，其他等要用到的時(shí)候看看函數(shù)API就行。 1 導(dǎo)入plt庫(kù)（名字長(zhǎng)，有點(diǎn)難記） import matplotlib.pyplot as plt 先隨便畫(huà)一個(gè)圖，保存一下試試水： plt.figure(figsize=(12,8), dpi=80) plt.plot([1,2,6,4],[4,5,6,9]) plt.savefig('./plt_pn

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python畫(huà)圖plt函數(shù)學(xué)習(xí)_dlut_yan的博客_python plt

figure()函數(shù)可以幫助我們同時(shí)處理生成多個(gè)圖,而subplot()函數(shù)則用來(lái)實(shí)現(xiàn),在一個(gè)大圖中,出現(xiàn)多個(gè)小的子圖。 處理哪個(gè)figure,則選擇哪個(gè)figure,再進(jìn)行畫(huà)圖。 參考博客 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(-1,1,0.1...

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plt.plot()函數(shù)_安之若醇的博客_plt.plot()函數(shù)

plt.plot()函數(shù)是matplotlib.pyplot用于畫(huà)圖的函數(shù)傳一個(gè)值列表:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltt=[1,2,3,4,5]y=[3,4,5,6,7]plt.plot(t, y)當(dāng)x省略的時(shí)候,默認(rèn)[0,1…,N-1]遞增可以傳元組也可以傳...

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python畫(huà)圖plt函數(shù)學(xué)習(xí)

python中的繪圖工具 ：matplotli，專(zhuān)門(mén)用于畫(huà)圖。 一. 安裝與導(dǎo)入 工具包安裝：conda install matplotli 導(dǎo)入：import matplotlib.pyplot as plt 畫(huà)圖主要有：列表繪圖；多圖繪圖；數(shù)組繪圖 二. 列表繪圖 1. 基礎(chǔ)繪圖：plt.plot；plt.show import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] plt.plot(x, y) plt.show()

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python中plt的含義_對(duì)Python中plt的畫(huà)圖函數(shù)詳解

1、plt.legendplt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置，自適應(yīng)方式說(shuō)明：'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自適應(yīng)方式)'upper right' : 1,'upper left' : 2,'lower left' : 3,'lower right' : 4,'right' : 5,'cent...

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Python中plt繪圖包的基本使用方法

其中，前兩個(gè)輸入?yún)?shù)表示x軸和y軸的坐標(biāo)，plot函數(shù)將提供的坐標(biāo)點(diǎn)連接，即成為要繪制的各式線(xiàn)型。常用的參數(shù)中，figsize需要一個(gè)元組值，表示空白畫(huà)布的橫縱坐標(biāo)比；plt.xticks()和plt.yticks()函數(shù)用于設(shè)置坐標(biāo)軸的步長(zhǎng)和刻度。plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函數(shù)分別用于設(shè)置x坐標(biāo)軸、y坐標(biāo)軸和圖標(biāo)的標(biāo)題信息。的數(shù)據(jù)處理時(shí)，發(fā)現(xiàn)了自己對(duì)plt的了解和使用的缺失，因此進(jìn)行一定的基礎(chǔ)用法的學(xué)習(xí)，方便之后自己的使用，而不需要頻繁的查閱資料。...

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python-plt.xticks與plt.yticks

栗子： plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(25): plt.subplot(5, 5, i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 設(shè)置x或y軸對(duì)應(yīng)顯

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plt繪圖總結(jié)

matplotlib繪圖

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Python的數(shù)據(jù)科學(xué)函數(shù)包(三)——matplotlib(plt)

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熱門(mén)推薦 python plt 畫(huà)圖

使用csv數(shù)據(jù)文件在百度網(wǎng)盤(pán) import pandas as pd unrate = pd.read_csv('unrate.csv') # pd.to_datetime() 轉(zhuǎn)換成日期格式，即由 1948/1/1 轉(zhuǎn)換為 1948-01-01 unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) print(unrate.head(12)) ...

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python數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)步驟,Python數(shù)據(jù)可視化圖實(shí)現(xiàn)過(guò)程詳解

Python數(shù)據(jù)可視化圖實(shí)現(xiàn)過(guò)程詳解更多python視頻教程請(qǐng)到菜鳥(niǎo)教程畫(huà)分布圖代碼示例：# encoding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import * # 支持中文mpl.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]‘mention...

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matplotlib-plt.plot用法

文章目錄 英語(yǔ)好的直接參考這個(gè)網(wǎng)站 matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) 將x,y繪制為線(xiàn)條或標(biāo)記 參數(shù)： x, y：數(shù)據(jù)點(diǎn)的水平/垂直坐標(biāo)。x值是可選的，默認(rèn)為range（len（y））。通常，這些參數(shù)是 一維數(shù)組。它們也可以是標(biāo)量，也可以是二維的（在這種情況下，列代表單獨(dú)的數(shù)據(jù)集）。 這些參數(shù)不能作為關(guān)鍵字傳遞。 fmt：格式字符串，格式字符串只是用于快速設(shè)置基本行屬性的縮

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python Plt學(xué)習(xí)

plt的簡(jiǎn)單學(xué)習(xí)

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plt.show()和plt.imshow()的區(qū)別

問(wèn)題：plt.imshow()無(wú)法顯示圖像 解決方法:添加：plt.show()，即 plt.imshow(image) #image表示待處理的圖像 plt.show() 原理：plt.imshow()函數(shù)負(fù)責(zé)對(duì)圖像進(jìn)行處理，并顯示其格式，而plt.show()則是將plt.imshow()處理后的函數(shù)顯示出來(lái)。 ...

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python題庫(kù)刷題網(wǎng)站_python在線(xiàn)刷題網(wǎng)站

{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里技術(shù)人對(duì)外發(fā)布原創(chuàng)技術(shù)內(nèi)容的最大平臺(tái)；社區(qū)覆蓋了云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、IoT、云原生、數(shù)據(jù)庫(kù)、微服務(wù)、安全、開(kāi)發(fā)與運(yùn)維9大技術(shù)領(lǐng)域。","link1":...

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python xticks_Python Matplotlib.pyplot.yticks()用法及代碼示例

Matplotlib是Python中的一個(gè)庫(kù)，它是數(shù)字的-NumPy庫(kù)的數(shù)學(xué)擴(kuò)展。 Pyplot是Matplotlib模塊的基于狀態(tài)的接口，該模塊提供了MATLAB-like接口。Matplotlib.pyplot.yticks()函數(shù)matplotlib庫(kù)的pyplot模塊中的annotate()函數(shù)用于獲取和設(shè)置y軸的當(dāng)前刻度位置和標(biāo)簽。用法： matplotlib.pyplot.yticks...

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python的plt函數(shù)_plt.plot畫(huà)圖函數(shù)

[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]plt.rcParams[‘a(chǎn)xes.unicode_minus’] = False#設(shè)置橫縱坐標(biāo)的名稱(chēng)以及對(duì)應(yīng)字體格式font1 = {‘weight’ : ‘normal’,‘size’ : 15,...

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plt函數(shù)

寫(xiě)評(píng)論

7

794

122

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最小二乘法擬合與作圖

在函數(shù)擬合中，如果用p表示函數(shù)中需要確定的參數(shù)，那么目標(biāo)就是找到一組p，使得下面函數(shù)S的值最小：

這種算法稱(chēng)為最小二乘法擬合。Python的Scipy數(shù)值計(jì)算庫(kù)中的optimize模塊提供了 leastsq() 函數(shù)，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行最小二乘擬合計(jì)算。

此處利用該函數(shù)對(duì)一段弧線(xiàn)使用圓方程進(jìn)行了擬合，并通過(guò)Matplotlib模塊進(jìn)行了作圖，程序內(nèi)容如下：

Python的使用中需要導(dǎo)入相應(yīng)的模塊，此處首先用 import 語(yǔ)句

分別導(dǎo)入了numpy, leastsq與pylab模塊，其中numpy模塊常用用與數(shù)組類(lèi)型的建立，讀入等過(guò)程。leastsq則為最小二乘法擬合函數(shù)。pylab是繪圖模塊。

接下來(lái)我們需要讀入需要進(jìn)行擬合的數(shù)據(jù)，這里使用了 numpy.loadtxt() 函數(shù)：

其參數(shù)有：

進(jìn)行擬合時(shí)，首先我們需要定義一個(gè)目標(biāo)函數(shù)。對(duì)于圓的方程，我們需要圓心坐標(biāo)(a,b)以及半徑r三個(gè)參數(shù)，方便起見(jiàn)用p來(lái)存儲(chǔ)：

緊接著就可以進(jìn)行擬合了， leastsq() 函數(shù)需要至少提供擬合的函數(shù)名與參數(shù)的初始值：

返回的結(jié)果為一數(shù)組，分別為擬合得到的參數(shù)與其誤差值等，這里只取擬合參數(shù)值。

leastsq() 的參數(shù)具體有：

輸出選項(xiàng)有：

最后我們可以將原數(shù)據(jù)與擬合結(jié)果一同做成線(xiàn)狀圖，可采用 pylab.plot() 函數(shù)：

pylab.plot() 函數(shù)需提供兩列數(shù)組作為輸入，其他參數(shù)可調(diào)控線(xiàn)條顏色，形狀，粗細(xì)以及對(duì)應(yīng)名稱(chēng)等性質(zhì)。視需求而定，此處不做詳解。

pylab.legend() 函數(shù)可以調(diào)控圖像標(biāo)簽的位置，有無(wú)邊框等性質(zhì)。

pylab.annotate() 函數(shù)設(shè)置注釋?zhuān)柚辽偬峁┳⑨寖?nèi)容與放置位置坐標(biāo)的參數(shù)。

pylab.show() 函數(shù)用于顯示圖像。

最終結(jié)果如下圖所示：

用Python作科學(xué)計(jì)算

numpy.loadtxt

scipy.optimize.leastsq

用Python畫(huà)圖

今天開(kāi)始琢磨用Python畫(huà)圖，沒(méi)使用之前是一臉懵的，我使用的開(kāi)發(fā)環(huán)境是Pycharm，這個(gè)輸出的是一行行命令，這個(gè)圖畫(huà)在哪里呢？

搜索之后發(fā)現(xiàn)，它會(huì)彈出一個(gè)對(duì)話(huà)框，然后就開(kāi)始畫(huà)了，比如下圖

第一個(gè)常用的庫(kù)是Turtle，它是Python語(yǔ)言中一個(gè)很流行的繪制圖像的函數(shù)庫(kù)，這個(gè)詞的意思就是烏龜，你可以想象下一個(gè)小烏龜在一個(gè)x和y軸的平面坐標(biāo)系里，從原點(diǎn)開(kāi)始根據(jù)指令控制，爬行出來(lái)就是繪制的圖形了。

它最常用的指令就是旋轉(zhuǎn)和移動(dòng)，比如畫(huà)個(gè)圓，就是繞著圓心移動(dòng)；再比如上圖這個(gè)怎么畫(huà)呢，其實(shí)主要就兩個(gè)命令：

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一個(gè)命令是移動(dòng)200個(gè)單位并畫(huà)出來(lái)軌跡

第二個(gè)命令是畫(huà)筆順時(shí)針轉(zhuǎn)170度，注意此時(shí)并沒(méi)有移動(dòng)，只是轉(zhuǎn)角度

然后呢？ 循環(huán)重復(fù)就畫(huà)出來(lái)這個(gè)圖了

好玩吧。

有需要仔細(xì)研究的可以看下這篇文章 ，這個(gè)牛人最后用這個(gè)庫(kù)畫(huà)個(gè)移動(dòng)的鐘表，太贊了。

Turtle雖好玩，但是我想要的是我給定數(shù)據(jù)，然后讓它畫(huà)圖，這里就找到另一個(gè)常用的畫(huà)圖的庫(kù)了。

Matplotlib是python最著名的繪圖庫(kù)，它提供了一整套和matlab相似的命令A(yù)PI，十分適合交互式地行制圖。其中，matplotlib的pyplot模塊一般是最常用的，可以方便用戶(hù)快速繪制二維圖表。

使用起來(lái)也挺簡(jiǎn)單，

首先import matplotlib.pyplot as plt?導(dǎo)入畫(huà)圖的圖。

然后給定x和y，用這個(gè)命令plt.plot(x, y)就能畫(huà)圖了，接著用plt.show()就可以把圖形展示出來(lái)。

接著就是各種完善，比如加標(biāo)題，設(shè)定x軸和y軸標(biāo)簽，范圍，顏色，網(wǎng)格等等，在 這篇文章里介紹的很詳細(xì)。

現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的好處就是你需要什么內(nèi)容，基本上都能搜索出來(lái)，而且還是免費(fèi)的。

我為什么要研究這個(gè)呢？當(dāng)然是為了用，比如我把比特幣的曲線(xiàn)自己畫(huà)出來(lái)可好？

假設(shè)現(xiàn)在有個(gè)數(shù)據(jù)csv文件，一列是日期，另一列是比特幣的價(jià)格，那用這個(gè)命令畫(huà)下：

這兩列數(shù)據(jù)讀到pandas中，日期為df['time']列，比特幣價(jià)格為df['ini']，那我只要使用如下命令

plt.plot(df['time'], df['ini'])

plt.show()

就能得到如下圖：

自己畫(huà)的是不是很香，哈哈！

然后呢，我在上篇文章 中介紹過(guò)求Ahr999指數(shù)，那可不可以也放到這張圖中呢？不就是加一條命令嘛

plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])

圖形如下：

但是，Ahr999指數(shù)怎么就一條線(xiàn)不動(dòng)啊，?原來(lái)兩個(gè)Y軸不一致，顯示出來(lái)太怪了，需要用多Y軸，問(wèn)題來(lái)了。

繼續(xù)谷歌一下，把第二個(gè)Y軸放右邊就行了，不過(guò)呢得使用多圖，重新繪制

fig = plt.figure() # 多圖

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")? #?繪制第一個(gè)圖比特幣價(jià)格

ax1.set_ylabel('BTC price') #?加上標(biāo)簽

# 第二個(gè)直接對(duì)稱(chēng)就行了

ax2 = ax1.twinx()#?在右邊增加一個(gè)Y軸

ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")??#?繪制第二個(gè)圖Ahr999指數(shù)，紅色

ax2.set_ylim([0, 50])# 設(shè)定第二個(gè)Y軸范圍

ax2.set_ylabel('ahr999')

plt.grid(color="k", linestyle=":")# 網(wǎng)格

fig.legend(loc="center")#圖例

plt.show()

跑起來(lái)看看效果，雖然丑了點(diǎn)，但終于跑通了。

這樣就可以把所有指數(shù)都繪制到一張圖中，等等，三個(gè)甚至多個(gè)Y軸怎么加？這又是一個(gè)問(wèn)題，留給愛(ài)思考愛(ài)學(xué)習(xí)的你。

有了自己的數(shù)據(jù)，建立自己的各個(gè)指數(shù)，然后再放到圖形界面中，同時(shí)針對(duì)異常情況再自動(dòng)進(jìn)行提醒，比如要抄底了，要賣(mài)出了，用程序做出自己的晴雨表。

Python繪圖之（1）Turtle庫(kù)詳解

Turtle庫(kù)是Python語(yǔ)言中一個(gè)很流行的繪制圖像的函數(shù)庫(kù)，想象一個(gè)小烏龜，在一個(gè)橫軸為x、縱軸為y的坐標(biāo)系原點(diǎn)，(0,0)位置開(kāi)始，它根據(jù)一組函數(shù)指令的控制，在這個(gè)平面坐標(biāo)系中移動(dòng)，從而在它爬行的路徑上繪制了圖形。

畫(huà)布就是turtle為我們展開(kāi)用于繪圖區(qū)域，我們可以設(shè)置它的大小和初始位置。

設(shè)置畫(huà)布大小

turtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None)，參數(shù)分別為畫(huà)布的寬(單位像素), 高, 背景顏色。

如：turtle.screensize(800,600, "green")

turtle.screensize() #返回默認(rèn)大小(400, 300)

turtle.setup(width=0.5, height=0.75, startx=None, starty=None)，參數(shù)：width, height: 輸入寬和高為整數(shù)時(shí), 表示像素; 為小數(shù)時(shí), 表示占據(jù)電腦屏幕的比例，(startx, starty): 這一坐標(biāo)表示矩形窗口左上角頂點(diǎn)的位置, 如果為空,則窗口位于屏幕中心。

如：turtle.setup(width=0.6,height=0.6)

turtle.setup(width=800,height=800, startx=100, starty=100)

2.1 畫(huà)筆的狀態(tài)

在畫(huà)布上，默認(rèn)有一個(gè)坐標(biāo)原點(diǎn)為畫(huà)布中心的坐標(biāo)軸，坐標(biāo)原點(diǎn)上有一只面朝x軸正方向小烏龜。這里我們描述小烏龜時(shí)使用了兩個(gè)詞語(yǔ)：坐標(biāo)原點(diǎn)(位置)，面朝x軸正方向(方向)， turtle繪圖中，就是使用位置方向描述小烏龜(畫(huà)筆)的狀態(tài)。

2.2 畫(huà)筆的屬性

畫(huà)筆(畫(huà)筆的屬性，顏色、畫(huà)線(xiàn)的寬度等)

1) turtle.pensize()：設(shè)置畫(huà)筆的寬度；

2) turtle.pencolor()：沒(méi)有參數(shù)傳入，返回當(dāng)前畫(huà)筆顏色，傳入?yún)?shù)設(shè)置畫(huà)筆顏色，可以是字符串如"green", "red",也可以是RGB 3元組。

3) turtle.speed(speed)：設(shè)置畫(huà)筆移動(dòng)速度，畫(huà)筆繪制的速度范圍[0,10]整數(shù)，數(shù)字越大越快。

2.3 繪圖命令

操縱海龜繪圖有著許多的命令，這些命令可以劃分為3種：一種為運(yùn)動(dòng)命令，一種為畫(huà)筆控制命令，還有一種是全局控制命令。

(1) 畫(huà)筆運(yùn)動(dòng)命令

(2) 畫(huà)筆控制命令

(3) 全局控制命令

(4) 其他命令

3. 命令詳解

3.1 turtle.circle(radius, extent=None, steps=None)

描述：以給定半徑畫(huà)圓

參數(shù)：

radius(半徑)：半徑為正(負(fù))，表示圓心在畫(huà)筆的左邊(右邊)畫(huà)圓；

extent(弧度) (optional)；

steps (optional) (做半徑為radius的圓的內(nèi)切正多邊形，多邊形邊數(shù)為steps)。

舉例:

circle(50) # 整圓;

circle(50,steps=3) # 三角形;

circle(120, 180) # 半圓

實(shí)例：

1、太陽(yáng)花

2、五角星

3、時(shí)鐘程序

當(dāng)前名稱(chēng)：python制圖的函數(shù) python 函數(shù)繪圖
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