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python二維函數(shù)畫圖,python二維矩陣畫圖

如何用python繪制簡單條形圖?

如何用python繪制簡單條形圖呢?這里離不開matplotlib的使用。

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條形圖是數(shù)據(jù)可視化圖形中很基礎(chǔ)也很常用的一種圖,簡單解釋下:條形圖也叫長條圖(英語:bar chart),亦稱條圖(英語:bar graph)、條狀圖、棒形圖、柱狀圖、條形圖表,是一種以長方形的長度為變量的統(tǒng)計圖表。長條圖用來比較兩個或以上的價值(不同時間或者不同條件),只有一個變量,通常利用于較小的數(shù)據(jù)集分析。長條圖亦可橫向排列,或用多維方式表達(dá)。

那么一個普通的條形圖是長什么樣子的呢?

當(dāng)!當(dāng)!當(dāng)!就是下圖的這個樣子:

圖先亮出來啦,接下來研究這個圖是怎么畫的吧,先看一下原數(shù)據(jù)長什么樣子:

實際畫圖的流程和畫折線圖很相近,只是用到的畫圖函數(shù)不一樣,繪制條形圖的函數(shù)plt.bar():

由于這只是最簡單的一個條形圖,實際上條形圖的函數(shù)plt.bar()還有不少可以探索的參數(shù)設(shè)置,和對折線圖函數(shù)plt.plot()的探索差不多,有興趣的孩子可以自己去進(jìn)行探索哦。

按照條形長短進(jìn)行排序展示的條形圖

當(dāng)然也可以有其他的設(shè)置,比如說上圖中的線條高低參差不齊,這是因為x軸的數(shù)據(jù)是按照學(xué)校名稱進(jìn)行排序的,那么可不可以按照分?jǐn)?shù)的高低進(jìn)行排序呢?也就是讓所有的長方形按照從高到矮或者從矮到高的順序進(jìn)行排列?

當(dāng)然可以啦!這里需要強(qiáng)調(diào)的是,條的高低排列等信息都是來源于原數(shù)據(jù)的,要想讓條形的順序發(fā)生改變,需要對畫圖的來源數(shù)據(jù)進(jìn)行更改呢!

把原數(shù)據(jù)逆序排序后截取前十名數(shù)據(jù)賦值給data_yuwen,作為新的數(shù)據(jù)源傳入畫圖函數(shù)plt.bar(),畫出來的圖自然就不一樣了。

先看一眼數(shù)據(jù)長什么樣子:

根據(jù)這個數(shù)據(jù)源繪制出的圖形如下,由于用來畫圖的數(shù)據(jù)進(jìn)行了降序排序操作,所以生成條形圖的條也會進(jìn)行降序排序展示:

很多時候,我們常見的條形圖還有另一種展現(xiàn)形式,那就是橫向的條形圖,比較火的那種動態(tài)條形圖絕大多數(shù)也都是橫向的條形圖,那么橫向的條形圖如何繪制呢?

理解plt.bar()主要參數(shù)

其實也不難,只要清楚plt.bar()函數(shù)中主要參數(shù)的作用就可以了!條形圖函數(shù)中有五個主要參數(shù),分別是x,height,width,bottom,orientation。其中x控制的是每個條在x軸上位置,height控制的是每個條的長度,width控制的是每個條的寬度,bottom控制的是每個條在y軸方向的起始位置,orientation控制的是條形的方向,是縱向還是橫向,默認(rèn)是縱向的。

通過一個小例子理解下這幾個參數(shù)的作用:

上邊的幾行代碼輸出的圖形如下:

對比著代碼和實際輸出的條形圖,各個主要參數(shù)的作用是不是一目了然啦?

橫向條形圖

理解了這幾個參數(shù)作用后,縱向的條形圖轉(zhuǎn)換成橫向的條形圖就沒什么難度了!

需要設(shè)置所有條形在x軸的位置都為0,也就全部從最左側(cè)開始畫條形;由于是橫向條形圖,所以實際上條的寬度顯示的是數(shù)據(jù)大小,將width參數(shù)設(shè)置成原數(shù)據(jù)中的語文成績;bottom控制每個條在y軸方向的起始位置,設(shè)置bottom=range(10)設(shè)置每個條形在y軸的起始位置各不相同避免有條形重疊;height控制的是每個條在y軸方向上的長度,條形圖橫向設(shè)置后,在y軸上的長度失去了衡量數(shù)據(jù)的意義,所以直接設(shè)置一個常數(shù)即可;最后設(shè)置條形的方向為橫向,即orientation=“horizontal”。

溫馨提示:數(shù)據(jù)和標(biāo)簽一定要匹配,即plt.bar()重點的數(shù)據(jù)要和plt.yticks()中提取出來的標(biāo)簽一一對應(yīng),一旦不匹配,整個圖展現(xiàn)的結(jié)果就是一個錯誤的結(jié)果!

上述代碼生成的條形圖如下:

感覺上邊這種生成橫向條形圖的方式有點點繞,和人們的習(xí)慣認(rèn)知有點不大一樣,難道畫一個橫向條形圖就非得轉(zhuǎn)變自己的習(xí)慣認(rèn)知這么反人類嗎?

當(dāng)然不是的,實際上有更簡單的方法繪制一個橫向條形圖,之所以沒有一開始就直接用這種簡單的方法,也是為了讓大家體會下條形圖參數(shù)的靈活設(shè)置而已,而且如果比較繞的方法都能理解了,簡單的方法理解和運用起來就更沒有難度了啊!

不賣關(guān)子了,我們來認(rèn)識下和plt.bar()函數(shù)類似的plt.barh()函數(shù)。

plt.barh()函數(shù)是專門繪制水平條形圖的函數(shù),主要的參數(shù)有:

y 控制y軸顯示的標(biāo)簽來源width 控制橫向條形的長度,即用來進(jìn)行對比的數(shù)據(jù)源height 條形的寬度需要設(shè)置的參數(shù)主要就是這三個,比用plt.bar()函數(shù)繪制水平條形圖簡單了很多,具體代碼如下:

效果圖:

和用plt.bar()函數(shù)繪制的橫向條形圖一毛一樣對不對?以后有需求繪制橫向條形圖,盡量用plt.barh()函數(shù)吧,畢竟它是專門繪制這種類型圖的,簡單好用。

然而實際工作中對于條形圖的需求不只是這些,比如例子中只是對各個學(xué)校語文成績的展示,有時候需要各個學(xué)科的成績同時展現(xiàn)在一幅條形圖中,有時候也需要繪制堆積條形圖對各學(xué)科的成績以及總成績進(jìn)行展示,這些圖又該如何繪制呢?其實只要理解了各個參數(shù)的含義,繪制這些圖也不在話下,至于具體怎么畫,且看下回分解啊!

python繪圖篇

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

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()會阻礙程序運行,帶-wthread等參數(shù)的環(huán)境下,窗口不會關(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。

可以通過修改配置文件更改對象屬性。

圖標(biāo)顯示中文

1,在程序中直接指定字體。

2, 在程序開始修改配置字典reParams.

3,修改配置文件。

Artist對象

1,圖標(biāo)的繪制領(lǐng)域。

2,如何在FigureCanvas對象上繪圖。

3,如何使用Renderer在FigureCanvas對象上繪圖。

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

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

直接創(chuàng)建Artist對象進(jìn)項繪圖操作步奏:

1,創(chuàng)建Figure對象(通過figure()函數(shù),會進(jìn)行許多初始化操作,不建議直接創(chuàng)建。)

2,為Figure對象創(chuàng)建一個或多個Axes對象。

3,調(diào)用Axes對象的方法創(chuàng)建各類簡單的Artist對象。

Figure容器

如何找到指定的Artist對象。

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transform修改坐標(biāo)原點。

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。

1,可對曲線進(jìn)行插值。

2,fill_between()繪制交點。

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,箱線圖(Boxplot)也稱箱須圖(Box-whisker Plot),是利用數(shù)據(jù)中的五個統(tǒng)計量: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)是否具有對稱性以及分

布的分散程度等信息,特別可以用于對幾個樣本的比較。

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

值的大小。

4,散點圖

5,QQ圖

低層繪圖函數(shù)

類似于barplot(),dotchart()和plot()這樣的函數(shù)采用低層的繪圖函數(shù)來畫線和點,來表達(dá)它們在頁面上放置的位置以及其他各種特征。

在這一節(jié)中,我們會描述一些低層的繪圖函數(shù),用戶也可以調(diào)用這些函數(shù)用于繪圖。首先我們先講一下R怎么描述一個頁面;然后我們講怎么在頁面上添加點,線和文字;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,將顯示區(qū)域劃分為幾個部分。繪制區(qū)域顯示了根據(jù)數(shù)據(jù)描繪出來的圖像,在此區(qū)域內(nèi)R根據(jù)數(shù)據(jù)選擇一個坐標(biāo)系,通過顯示出來的坐標(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),從底部開始按順時針方向分別用數(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。

添加對象

在繪制的圖像上還可以繼續(xù)添加若干對象,下面是幾個有用的函數(shù),以及對其功能的說明。

?points(x, y, ...),添加點

?lines(x, y, ...),添加線段

?text(x, y, labels, ...),添加文字

?abline(a, b, ...),添加直線y=a+bx

?abline(h=y, ...),添加水平線

?abline(v=x, ...),添加垂直線

?polygon(x, y, ...),添加一個閉合的多邊形

?segments(x0, y0, x1, y1, ...),畫線段

?arrows(x0, y0, x1, y1, ...),畫箭頭

?symbols(x, y, ...),添加各種符號

?legend(x, y, legend, ...),添加圖列說明

python繪制函數(shù)圖像

raw_input獲取的輸入是字符串,不能直接用np.array,需要用split進(jìn)行切分,然后強(qiáng)制轉(zhuǎn)化成數(shù)值類型,才能用plot函數(shù)

我把你的代碼稍微修改了一下,可能不太漂亮,不過能運行了

x=[1,2,3]

a = raw_input('function')

a = a.split(' ')#依空格對字符串a(chǎn)進(jìn)行切分,如果是用逗號分隔,則改成a.split(',')

b = []

for i in range(len(a)):#把切分好的字符強(qiáng)制轉(zhuǎn)化成int類型,如果是小數(shù),將int改為float

b.append(int(a[i]))

plt.plot(x, b, label='x', color="green", linewidth=1)

用Python畫圖

今天開始琢磨用Python畫圖,沒使用之前是一臉懵的,我使用的開發(fā)環(huán)境是Pycharm,這個輸出的是一行行命令,這個圖畫在哪里呢?

搜索之后發(fā)現(xiàn),它會彈出一個對話框,然后就開始畫了,比如下圖

第一個常用的庫是Turtle,它是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數(shù)庫,這個詞的意思就是烏龜,你可以想象下一個小烏龜在一個x和y軸的平面坐標(biāo)系里,從原點開始根據(jù)指令控制,爬行出來就是繪制的圖形了。

它最常用的指令就是旋轉(zhuǎn)和移動,比如畫個圓,就是繞著圓心移動;再比如上圖這個怎么畫呢,其實主要就兩個命令:

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一個命令是移動200個單位并畫出來軌跡

第二個命令是畫筆順時針轉(zhuǎn)170度,注意此時并沒有移動,只是轉(zhuǎn)角度

然后呢? 循環(huán)重復(fù)就畫出來這個圖了

好玩吧。

有需要仔細(xì)研究的可以看下這篇文章 ,這個牛人最后用這個庫畫個移動的鐘表,太贊了。

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

Matplotlib是python最著名的繪圖庫,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,可以方便用戶快速繪制二維圖表。

使用起來也挺簡單,

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

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

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,而且還是免費的。

我為什么要研究這個呢?當(dāng)然是為了用,比如我把比特幣的曲線自己畫出來可好?

假設(shè)現(xiàn)在有個數(shù)據(jù)csv文件,一列是日期,另一列是比特幣的價格,那用這個命令畫下:

這兩列數(shù)據(jù)讀到pandas中,日期為df['time']列,比特幣價格為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:

自己畫的是不是很香,哈哈!

然后呢,我在上篇文章 中介紹過求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)怎么就一條線不動啊,?原來兩個Y軸不一致,顯示出來太怪了,需要用多Y軸,問題來了。

繼續(xù)谷歌一下,把第二個Y軸放右邊就行了,不過呢得使用多圖,重新繪制

fig = plt.figure() # 多圖

ax1 = fig.add_subplot(111)

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

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

# 第二個直接對稱就行了

ax2 = ax1.twinx()#?在右邊增加一個Y軸

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

ax2.set_ylim([0, 50])# 設(shè)定第二個Y軸范圍

ax2.set_ylabel('ahr999')

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

fig.legend(loc="center")#圖例

plt.show()

跑起來看看效果,雖然丑了點,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,三個甚至多個Y軸怎么加?這又是一個問題,留給愛思考愛學(xué)習(xí)的你。

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

python matplotlib.pyplot.imshow 函數(shù)畫二維顏色圖

matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, *, filternorm=True, filterrad=4.0, resample=None, url=None, data=None, **kwargs)

From:

改以下參數(shù)可以對圖片效果進(jìn)行調(diào)整:

舉個栗子:

Python matplotlib之函數(shù)圖像繪制、線條rc參數(shù)設(shè)置

為避免中文顯示出錯,需導(dǎo)入matplotlib.pylab庫

1.2.1 確定數(shù)據(jù)

1.2.2 創(chuàng)建畫布

1.2.3 添加標(biāo)題

1.2.4 添加x,y軸名稱

1.2.5 添加x,y軸范圍

1.2.6 添加x,y軸刻度

1.2.7 繪制曲線、圖例, 并保存圖片

保存圖片時,dpi為清晰度,數(shù)值越高越清晰。請注意,函數(shù)結(jié)尾處,必須加plt.show(),不然圖像不顯示。

繪制流程與繪制不含子圖的圖像一致,只需注意一點:創(chuàng)建畫布。

合理調(diào)整figsize、dpi,可避免出現(xiàn)第一幅圖橫軸名稱與第二幅圖標(biāo)題相互遮蓋的現(xiàn)象.

2.2.1 rc參數(shù)類型

2.2.2 方法1:使用rcParams設(shè)置

2.2.3 方法2:plot內(nèi)設(shè)置

2.2.4 方法3:plot內(nèi)簡化設(shè)置

方法2中,線條形狀,linestyle可簡寫為ls;線條寬度,linewidth可簡寫為lw;線條顏色,color可簡寫為c,等等。

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