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python繪制函數(shù)圖象 用python畫(huà)函數(shù)圖像

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?

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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。

不能直接寫(xiě)出函數(shù)的表達(dá)式 怎么在python里畫(huà)函數(shù)圖象呢?

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);

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兩個(gè)函數(shù)圖像怎么分開(kāi)畫(huà)而且加表格

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()

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(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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