python兩個(gè)函數(shù)圖像怎么分開(kāi)畫(huà)

1、plt.legendplt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置。

我們一直強(qiáng)調(diào)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站建設(shè)對(duì)于企業(yè)的重要性,如果您也覺(jué)得重要,那么就需要我們慎重對(duì)待,選擇一個(gè)安全靠譜的網(wǎng)站建設(shè)公司,企業(yè)網(wǎng)站我們建議是要么不做，要么就做好,讓網(wǎng)站能真正成為企業(yè)發(fā)展過(guò)程中的有力推手。專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò)公司不一定是大公司,成都創(chuàng)新互聯(lián)公司作為專(zhuān)業(yè)的網(wǎng)絡(luò)公司選擇我們就是放心。

2、plt.figureplt.figure(figsize=(14，6)，dpi=80)#設(shè)置繪圖區(qū)域的大小和像素。

3、plt.xticksplt.xticks(new_year)#設(shè)置x軸的刻度線為new_year，new_year可以為數(shù)組。

4、plt.xlabelplt.xlabel('year')#x軸標(biāo)簽。

5、plt.plotplt.plot(number，color='blue'，label="actualvalue")#將實(shí)際值的折線設(shè)置為藍(lán)色。

6、兩個(gè)圖分開(kāi)fig，axes=plt.subplots(2，1，sharex=True，figsize=(10，10))。

7、畫(huà)豎直線plt.axvline(99，linestyle="dotted"，linewidth=4，color='r')#99表示橫坐標(biāo)。

8、圖片保存plt.savefig('timeseries_y.jpg')。

python怎么表示指數(shù)？

其中有兩個(gè)非常漂亮的指數(shù)函數(shù)圖就是用python的matplotlib畫(huà)出來(lái)的。這一期，我們將要介紹如何利用python繪制出如下指數(shù)函數(shù)。

圖 1 a1圖 1 a1

我們知道當(dāng)0 ，指數(shù)函數(shù) 是單調(diào)遞減的，當(dāng)a1 時(shí)，指數(shù)函數(shù)是單調(diào)遞增的。所以我們首先要定義出指數(shù)函數(shù)，將a值做不同初始化

import math

...

def exponential_func(x, a): #定義指數(shù)函數(shù)

y=math.pow(a, x)

return y

然后，利用numpy構(gòu)造出自變量，利用上面定義的指數(shù)函數(shù)來(lái)計(jì)算出因變量

X=np.linspace(-4, 4, 40) #構(gòu)造自變量組

Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數(shù)值

有了自變量和因變量的一些散點(diǎn)，那么就可以模擬我們平時(shí)畫(huà)函數(shù)操作——描點(diǎn)繪圖，利用下面代碼就可以實(shí)現(xiàn)

import math

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #導(dǎo)入坐標(biāo)軸加工模塊

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建畫(huà)布

ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法創(chuàng)建一個(gè)繪圖區(qū)對(duì)象ax

fig.add_axes(ax) #將繪圖區(qū)對(duì)象添加到畫(huà)布中

def exponential_func(x, a=2): #定義指數(shù)函數(shù)

y=math.pow(a, x)

return y

X=np.linspace(-4, 4, 40) #構(gòu)造自變量組

Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數(shù)值

ax.plot(X, Y) #繪制指數(shù)函數(shù)

plt.show()

圖 2 a=2

圖2雖簡(jiǎn)單，但麻雀雖小五臟俱全，指數(shù)函數(shù)該有都有，接下來(lái)是如何讓其看起來(lái)像我們?cè)谧鲌D紙上面畫(huà)的那么美觀，這里重點(diǎn)介紹axisartist 坐標(biāo)軸加工類(lèi)，在的時(shí)候我們已經(jīng)用過(guò)了，這里就不再多說(shuō)了。我們只需要在上面代碼后面加上一些代碼來(lái)將坐標(biāo)軸好好打扮一番。

圖 3 a1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-圖 3 a1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帥帥de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp

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(guò)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)：

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(guò)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(guò)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：

網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題：python函數(shù)axes的簡(jiǎn)單介紹
網(wǎng)站地址：http://aaarwkj.com/article14/docpcde.html

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