Python matplotlib之函數(shù)圖像繪制、線條rc參數(shù)設(shè)置

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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

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(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。

如何使用python的matplotlib畫(huà)正弦函數(shù)圖像

使用python的matplotlib畫(huà)正弦函數(shù)圖像，還要用到numpy庫(kù)，代碼如下9行所示：

import numpy as np;

from matplotlib import pyplot as plt;

fig = plt.figure();

ax2= fig.add_subplot(111);

x=np.arange(0,100)/10;

y=np.sin(x);

ax2.plot(x,y);

plt.savefig('sine.png');

plt.show();

python 已知響應(yīng)函數(shù)求單位階躍響應(yīng)或脈沖響應(yīng)

最近學(xué)習(xí)自動(dòng)控制原理，關(guān)于控制系統(tǒng)的一些，老師用布置了一些作業(yè)說(shuō)要用matlab畫(huà)，我試試python

1.control庫(kù)：用來(lái)計(jì)算脈沖響應(yīng)與階躍響應(yīng)

2.sympy：用以化簡(jiǎn)多項(xiàng)式為和的形式方便寫(xiě)參數(shù)

比如我們使用 sympy 來(lái)驗(yàn)證等式：x2+y2=(x+(2xy)1/2+y)(x?(2xy)1/2+y)

參照詳細(xì)例子：

3.matplotlib 用以畫(huà)圖

分別是單位脈沖響應(yīng)和單位節(jié)約響應(yīng)的圖像

![)QYB1_(CM2XKGM6}$)19R]P.png]( )

python繪制函數(shù)圖像

raw_input獲取的輸入是字符串，不能直接用np.array，需要用split進(jìn)行切分，然后強(qiáng)制轉(zhuǎn)化成數(shù)值類型，才能用plot函數(shù)

我把你的代碼稍微修改了一下，可能不太漂亮，不過(guò)能運(yùn)行了

x=[1,2,3]

a = raw_input('function')

a = a.split(' ')#依空格對(duì)字符串a(chǎn)進(jìn)行切分，如果是用逗號(hào)分隔，則改成a.split(',')

b = []

for i in range(len(a)):#把切分好的字符強(qiáng)制轉(zhuǎn)化成int類型，如果是小數(shù)，將int改為float

b.append(int(a[i]))

plt.plot(x, b, label='x', color="green", linewidth=1)

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);