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成都創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站制作重慶分公司

python函數(shù)axes的簡單介紹

python兩個(gè)函數(shù)圖像怎么分開畫

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

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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fig,axes=plt.subplots(2,1,sharex=True,figsize=(10,10))。

7、畫豎直線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畫出來的。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)) #新建畫布

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

fig.add_axes(ax) #將繪圖區(qū)對象添加到畫布中

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雖簡單,但麻雀雖小五臟俱全,指數(shù)函數(shù)該有都有,接下來是如何讓其看起來像我們在作圖紙上面畫的那么美觀,這里重點(diǎn)介紹axisartist 坐標(biāo)軸加工類,在的時(shí)候我們已經(jīng)用過了,這里就不再多說了。我們只需要在上面代碼后面加上一些代碼來將坐標(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):泰勒圖

泰勒圖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)泰勒圖的繪制,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)泰勒圖的坐標(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)打在泰勒圖上,這個(gè)函數(shù)模塊較為簡單,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:


本文標(biāo)題:python函數(shù)axes的簡單介紹
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