不寫出y=f(x)這樣的表達式，由隱函數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)，這幾點和matlab的區(qū)別很大）
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直接在命令提示行的里面運行代碼的效果
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
用python怎樣畫出如題所示的正余弦函數圖像? 如此編寫代碼，使其中兩個軸、圖例、刻度，大小，LaTex公式等要素與原圖一致，需要用到的代碼如下，沒有縮進：
#-*-codeing:utf-8;-*-
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
a=np.linspace(0,360,980)
b=np.sin(a/180*np.pi)
c=np.cos(a/180*np.pi)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_xlim([0, 360])
ax.plot(a,b,label=r"$y=\sin(\theta)$")
ax.plot(a,c,label=r"$y=\cos(\theta)$")
ax.grid(True)
ax.set_ylabel(r"$y$")
ax.set_xlabel(r"$\theta$")
plt.xticks(np.arange(0,360+1,45))
plt.title("Sine Cosine Waves")
plt.legend()
plt.savefig("SinCosWaveDegFont.jpg")
plt.show()
代碼運行show的窗口圖
代碼的截圖
代碼輸出的文件的圖
今天開始琢磨用Python畫圖，沒使用之前是一臉懵的，我使用的開發(fā)環(huán)境是Pycharm，這個輸出的是一行行命令，這個圖畫在哪里呢？
搜索之后發(fā)現，它會彈出一個對話框，然后就開始畫了，比如下圖
第一個常用的庫是Turtle，它是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數庫，這個詞的意思就是烏龜，你可以想象下一個小烏龜在一個x和y軸的平面坐標系里，從原點開始根據指令控制，爬行出來就是繪制的圖形了。
它最常用的指令就是旋轉和移動，比如畫個圓，就是繞著圓心移動；再比如上圖這個怎么畫呢，其實主要就兩個命令：
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一個命令是移動200個單位并畫出來軌跡
第二個命令是畫筆順時針轉170度，注意此時并沒有移動，只是轉角度
然后呢？ 循環(huán)重復就畫出來這個圖了
好玩吧。
有需要仔細研究的可以看下這篇文章 ，這個牛人最后用這個庫畫個移動的鐘表，太贊了。
Turtle雖好玩，但是我想要的是我給定數據，然后讓它畫圖，這里就找到另一個常用的畫圖的庫了。
Matplotlib是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，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。
使用起來也挺簡單，
首先import matplotlib.pyplot as plt?導入畫圖的圖。
然后給定x和y，用這個命令plt.plot(x, y)就能畫圖了，接著用plt.show()就可以把圖形展示出來。
接著就是各種完善，比如加標題，設定x軸和y軸標簽，范圍，顏色，網格等等，在 這篇文章里介紹的很詳細。
現在互聯網的好處就是你需要什么內容，基本上都能搜索出來，而且還是免費的。
我為什么要研究這個呢？當然是為了用，比如我把比特幣的曲線自己畫出來可好？
假設現在有個數據csv文件，一列是日期，另一列是比特幣的價格，那用這個命令畫下：
這兩列數據讀到pandas中，日期為df['time']列，比特幣價格為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：
自己畫的是不是很香，哈哈！
然后呢，我在上篇文章 中介紹過求Ahr999指數，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指數怎么就一條線不動啊，?原來兩個Y軸不一致，顯示出來太怪了，需要用多Y軸，問題來了。
繼續(xù)谷歌一下，把第二個Y軸放右邊就行了，不過呢得使用多圖，重新繪制
fig = plt.figure() # 多圖
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")? #?繪制第一個圖比特幣價格
ax1.set_ylabel('BTC price') #?加上標簽
# 第二個直接對稱就行了
ax2 = ax1.twinx()#?在右邊增加一個Y軸
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")??#?繪制第二個圖Ahr999指數，紅色
ax2.set_ylim([0, 50])# 設定第二個Y軸范圍
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 網格
fig.legend(loc="center")#圖例
plt.show()
跑起來看看效果，雖然丑了點，但終于跑通了。
這樣就可以把所有指數都繪制到一張圖中，等等，三個甚至多個Y軸怎么加？這又是一個問題，留給愛思考愛學習的你。
有了自己的數據，建立自己的各個指數，然后再放到圖形界面中，同時針對異常情況再自動進行提醒，比如要抄底了，要賣出了，用程序做出自己的晴雨表。
重慶分公司
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