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?
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搜索之后發(fā)現(xiàn),它會(huì)彈出一個(gè)對(duì)話框,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。
不寫(xiě)出y=f(x)這樣的表達(dá)式,由隱函數(shù)的等式直接繪制圖像,以x2+y2+xy=1的圖像為例,使用sympy間接調(diào)用matplotlib工具的代碼和該二次曲線圖像如下(注意python里的乘冪符號(hào)是**而不是^,還有,python的sympy工具箱的等式不是a==b,而是a-b或者Eq(a,b),這幾點(diǎn)和matlab的區(qū)別很大)
直接在命令提示行的里面運(yùn)行代碼的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);
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
一、函數(shù)說(shuō)明
在使用python作圖時(shí),應(yīng)用最廣的就是matplotlib包,但我們平時(shí)使用matplotlib時(shí)主要是畫(huà)一些簡(jiǎn)單的圖表,很少有涉及分段函數(shù)。本次針對(duì)數(shù)值實(shí)驗(yàn)中兩個(gè)較為復(fù)雜的函數(shù),使用其構(gòu)建分段函數(shù)圖像。
二、圖像代碼
2.11、函數(shù)公式:
y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)
2.12、代碼如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sgn(x):
if x0:
return 1
elif x0:
return -1
else:
return 0
t=np.arange(0,1,0.01)
y=[]
for i in t:
y_1=4*np.sin(4*np.pi*i)-sgn(i-0.3)-sgn(0.72-i)
y.append(y_1)
plt.plot(t,y)
plt.xlabel("t")
plt.ylabel("y")
plt.title("Heavsine")
plt.show()
2.13、運(yùn)行結(jié)果如下:
81036331d721706ae12808beb99b9574.png
2.21、函數(shù)公式:
479029.html
2.22、代碼如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def g(x):
if x0:
return x
else:
return 0
t=np.arange(0,1,0.01)
y=[]
for i in t:
y_1=g(i*(1-i))*np.sin((2*np.pi*1.05)/(i+0.05))
y.append(y_1)
plt.plot(t,y)
plt.xlabel("t")
plt.ylabel("y")
plt.title("TimeSine")
plt.show()
為避免中文顯示出錯(cuò),需導(dǎo)入matplotlib.pylab庫(kù)
1.2.1 確定數(shù)據(jù)
1.2.2 創(chuàng)建畫(huà)布
1.2.3 添加標(biāo)題
1.2.4 添加x,y軸名稱(chēng)
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(shí),dpi為清晰度,數(shù)值越高越清晰。請(qǐng)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(diǎn):創(chuàng)建畫(huà)布。
合理調(diào)整figsize、dpi,可避免出現(xiàn)第一幅圖橫軸名稱(chēng)與第二幅圖標(biāo)題相互遮蓋的現(xiàn)象.
2.2.1 rc參數(shù)類(lèi)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(jiǎn)化設(shè)置
方法2中,線條形狀,linestyle可簡(jiǎn)寫(xiě)為ls;線條寬度,linewidth可簡(jiǎn)寫(xiě)為lw;線條顏色,color可簡(jiǎn)寫(xiě)為c,等等。
當(dāng)前名稱(chēng):python繪制函數(shù)圖象 用python畫(huà)函數(shù)圖像
當(dāng)前路徑:http://aaarwkj.com/article42/hhpiec.html
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