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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(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(jiǎn)化設(shè)置
方法2中,線條形狀,linestyle可簡(jiǎn)寫為ls;線條寬度,linewidth可簡(jiǎn)寫為lw;線條顏色,color可簡(jiǎn)寫為c,等等。
有
當(dāng)然有,這就是Python函數(shù)圖像工具(EXE)。 本程序運(yùn)用Python中最令人喜愛的數(shù)據(jù)處理工具numpy和超強(qiáng)的圖像庫(kù)matplotlib,實(shí)現(xiàn)13種不同類別函數(shù)的分類圖像整理,展示圖像均可以保存為圖片的形式,具備拖動(dòng)、放大等功能
1、plt.legendplt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置。
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')。
一、函數(shù)說明
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()