Python氣象數(shù)據(jù)處理與繪圖(18)：泰勒?qǐng)D

泰勒?qǐng)D繪制的核心思想是設(shè)計(jì)一個(gè)只有第一象限的極坐標(biāo)，并將方差，相關(guān)系數(shù)進(jìn)行捆綁，通過轉(zhuǎn)化為極坐標(biāo)系坐標(biāo)進(jìn)行繪制。為了實(shí)現(xiàn)泰勒?qǐng)D的繪制，我設(shè)計(jì)了兩個(gè)函數(shù)：

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set_tayloraxes(fig, location=111) 和plot_taylor(axes, refsample, sample, args, *kwargs)

set_tayloraxes()函數(shù)用于建立一個(gè)泰勒?qǐng)D的坐標(biāo)系，這個(gè)自定義函數(shù)一般情況下不建議修改，每一個(gè)參數(shù)都是經(jīng)過多次調(diào)試得到的，很可能牽一發(fā)動(dòng)全身。因此，將繪圖部分的獨(dú)立成為了plot_taylor函數(shù)()，這部分函數(shù)較為簡(jiǎn)單，目的就是將需要繪圖的數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)系坐標(biāo)，通過plot函數(shù)將散點(diǎn)打在泰勒?qǐng)D上，這個(gè)函數(shù)模塊較為簡(jiǎn)單，可以根據(jù)自己的輸入數(shù)據(jù)情況進(jìn)行調(diào)整。

下面介紹下函數(shù)的具體用法：

輸入：

fig： 需要繪圖的figure

rect：圖的位置，如111為1行1列第一個(gè)，122為1行2列第2個(gè)

輸出：

polar_ax：泰勒坐標(biāo)系

輸入：

axes : setup_axes返回的泰勒坐標(biāo)系

refsample ：參照樣本

sample ：評(píng)估樣本

args, *kwargs ：plt.plot()函數(shù)的相關(guān)參數(shù)，設(shè)置點(diǎn)的顏色，形狀等等。

下面給出示例：

python怎么根據(jù)自定義函數(shù)lambda繪圖

lambda就是匿名函數(shù),就是沒有名字的函數(shù), 簡(jiǎn)便實(shí)用 ,來(lái)自于于函數(shù)式編程的概念(這個(gè)不懂自己谷歌); 連java7好像都加這個(gè)...

舉個(gè)例子

一般的函數(shù)是這樣:

def f(x):

return x+1

這樣使用 print f(4)

用lambda的話，寫成這樣:

g = lambda x : x+1

這樣使用 print g(4)

python畫圖：，橫坐標(biāo)是點(diǎn)數(shù)（1到1000），縱坐標(biāo)是大小不同的數(shù)值，即如何用顏色的深淺代表數(shù)值的大小？

1、首先在python軟件中，創(chuàng)建一個(gè)響應(yīng)鼠標(biāo)的自定義函數(shù)，當(dāng)鼠標(biāo)在畫布上面點(diǎn)擊一下，就畫一個(gè)圓。

2、創(chuàng)建一個(gè)畫布，背景是白色：img=np.ones((365,500,3),np.uint8)*255。

3、然后創(chuàng)建一個(gè)窗口：cv2.namedWindow('image')。當(dāng)鼠標(biāo)在這個(gè)窗口里面的時(shí)候，上面的自定義函數(shù)會(huì)響應(yīng)鼠標(biāo)。

4、開始一個(gè)while循環(huán)，每次在image窗口里面點(diǎn)擊鼠標(biāo)，就會(huì)畫一個(gè)圓。

5、執(zhí)行程序之后，在畫布上隨機(jī)的點(diǎn)擊鼠標(biāo)，就可以得到彩色的圓。

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)一段弧線使用圓方程進(jìn)行了擬合，并通過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)組類型的建立，讀入等過程。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)控線條顏色，形狀，粗細(xì)以及對(duì)應(yīng)名稱等性質(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，需至少提供注釋內(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

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