python怎么畫曲線

打開Python，使用import導(dǎo)入numpy和matplotlib.pyplot模塊。輸入函數(shù)數(shù)據(jù)，然后使用plt.show()展示繪制的圖像即可。

成都創(chuàng)新互聯(lián)于2013年成立，公司以網(wǎng)站設(shè)計、成都網(wǎng)站制作、系統(tǒng)開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)推廣、文化傳媒、企業(yè)宣傳、平面廣告設(shè)計等為主要業(yè)務(wù)，適用行業(yè)近百種。服務(wù)企業(yè)客戶近千家，涉及國內(nèi)多個省份客戶。擁有多年網(wǎng)站建設(shè)開發(fā)經(jīng)驗。為企業(yè)提供專業(yè)的網(wǎng)站建設(shè)、創(chuàng)意設(shè)計、宣傳推廣等服務(wù)。 通過專業(yè)的設(shè)計、獨特的風(fēng)格，為不同客戶提供各種風(fēng)格的特色服務(wù)。

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

不寫出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）

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);

用python的 turtle 怎么畫這個曲線？

Turtle庫是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數(shù)庫，想象一個小烏龜，在一個橫軸為x、縱軸為y的坐標(biāo)系原點，(0,0)位置開始，它根據(jù)一組函數(shù)指令的控制，在這個平面坐標(biāo)系中移動，從而在它爬行的路徑上繪制了圖形。

python 怎么畫與其他方法進(jìn)行比較的ROC曲線？

使用sklearn的一系列方法后可以很方便的繪制處ROC曲線，這里簡單實現(xiàn)以下。

主要是利用混淆矩陣中的知識作為繪制的數(shù)據(jù)（如果不是很懂可以先看看這里的基礎(chǔ)）：

tpr(Ture Positive Rate)：真陽率 圖像的縱坐標(biāo)

fpr(False Positive Rate)：陽率（偽陽率） 圖像的橫坐標(biāo)

mean_tpr：累計真陽率求平均值

mean_fpr：累計陽率求平均值

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import svm, datasets

from sklearn.metrics import roc_curve, auc

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data

y = iris.target

X, y = X[y != 2], y[y != 2] # 去掉了label為2，label只能二分，才可以。

n_samples, n_features = X.shape

# 增加噪聲特征

random_state = np.random.RandomState(0)

X = np.c_[X, random_state.randn(n_samples, 200 * n_features)]

cv = StratifiedKFold(n_splits=6) #導(dǎo)入該模型，后面將數(shù)據(jù)劃分6份

classifier = svm.SVC(kernel='linear', probability=True,random_state=random_state) # SVC模型 可以換作AdaBoost模型試試

# 畫平均ROC曲線的兩個參數(shù)

mean_tpr = 0.0 # 用來記錄畫平均ROC曲線的信息

mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)

cnt = 0

for i, (train, test) in enumerate(cv.split(X,y)): #利用模型劃分?jǐn)?shù)據(jù)集和目標(biāo)變量 為一一對應(yīng)的下標(biāo)

cnt +=1

probas_ = classifier.fit(X[train], y[train]).predict_proba(X[test]) # 訓(xùn)練模型后預(yù)測每條樣本得到兩種結(jié)果的概率

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y[test], probas_[:, 1]) # 該函數(shù)得到偽正例、真正例、閾值，這里只使用前兩個

mean_tpr += np.interp(mean_fpr, fpr, tpr) # 插值函數(shù) interp(x坐標(biāo),每次x增加距離,y坐標(biāo)) 累計每次循環(huán)的總值后面求平均值

mean_tpr[0] = 0.0 # 將第一個真正例=0 以0為起點

roc_auc = auc(fpr, tpr) # 求auc面積

plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC fold {0:.2f} (area = {1:.2f})'.format(i, roc_auc)) # 畫出當(dāng)前分割數(shù)據(jù)的ROC曲線

plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', color=(0.6, 0.6, 0.6), label='Luck') # 畫對角線

mean_tpr /= cnt # 求數(shù)組的平均值

mean_tpr[-1] = 1.0 # 坐標(biāo)最后一個點為（1,1） 以1為終點

mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr)

plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, 'k--',label='Mean ROC (area = {0:.2f})'.format(mean_auc), lw=2)

plt.xlim([-0.05, 1.05]) # 設(shè)置x、y軸的上下限，設(shè)置寬一點，以免和邊緣重合，可以更好的觀察圖像的整體

plt.ylim([-0.05, 1.05])

plt.xlabel('False Positive Rate')

plt.ylabel('True Positive Rate') # 可以使用中文，但需要導(dǎo)入一些庫即字體

plt.title('Receiver operating characteristic example')

plt.legend(loc="lower right")

plt.show()

Python如何畫函數(shù)的曲線

輸入以下代碼導(dǎo)入我們用到的函數(shù)庫。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.arange(0,5,0.1);

y=np.sin(x);

plt.plot(x,y)

采用剛才代碼后有可能無法顯示下圖，然后在輸入以下代碼就可以了：

plt.show()

Python 中的函數(shù)擬合

很多業(yè)務(wù)場景中，我們希望通過一個特定的函數(shù)來擬合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以此來預(yù)測未來數(shù)據(jù)的變化趨勢。(比如用戶的留存變化、付費變化等)

本文主要介紹在 Python 中常用的兩種曲線擬合方法：多項式擬合 和 自定義函數(shù)擬合。

通過多項式擬合，我們只需要指定想要擬合的多項式的最高項次是多少即可。

運行結(jié)果：

對于自定義函數(shù)擬合，不僅可以用于直線、二次曲線、三次曲線的擬合，它可以適用于任意形式的曲線的擬合，只要定義好合適的曲線方程即可。

運行結(jié)果：