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(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）
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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);
作者：邁克爾·貝耶勒（Michael Beyeler）
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如果已安裝Anaconda Python版本，就已經(jīng)安裝好了可以使用的 Matplotlib。否則，可能要訪問官網(wǎng)并從中獲取安裝說明：
正如使用np作為 NumPy 的縮寫，我們將使用一些標(biāo)準(zhǔn)的縮寫來表示 Matplotlib 的引入：
在本書中，plt接口會(huì)被頻繁使用。
讓我們創(chuàng)建第一個(gè)繪圖。
假設(shè)想要畫出正弦函數(shù)sin(x)的線性圖。得到函數(shù)在x坐標(biāo)軸上0≤x＜10內(nèi)所有點(diǎn)的值。我們將使用 NumPy 中的 linspace 函數(shù)來在x坐標(biāo)軸上創(chuàng)建一個(gè)從0到10的線性空間，以及100個(gè)采樣點(diǎn)：
可以使用 NumPy 中的sin函數(shù)得到所有x點(diǎn)的值，并通過調(diào)用plt中的plot函數(shù)把結(jié)果畫出來：
你親自嘗試了嗎？發(fā)生了什么嗎？有沒有什么東西出現(xiàn)？
實(shí)際情況是，取決于你在哪里運(yùn)行腳本，可能無法看到任何東西。有下面幾種可能性：
1. 從.py腳本中繪圖
如果從一個(gè)腳本中運(yùn)行 Matplotlib，需要加上下面的這行調(diào)用：
在腳本末尾調(diào)用這個(gè)函數(shù)，你的繪圖就會(huì)出現(xiàn)！
2. 從 IPython shell 中繪圖
這實(shí)際上是交互式地執(zhí)行Matplotlib最方便的方式。為了讓繪圖出現(xiàn)，需要在啟動(dòng) IPython 后使用所謂的%matplotlib魔法命令。
接下來，無須每次調(diào)用plt.show()函數(shù)，所有的繪圖將會(huì)自動(dòng)出現(xiàn)。
3. 從 Jupyter Notebook 中繪圖
如果你是從基于瀏覽器的 Jupyter Notebook 中看這段代碼，需要使用同樣的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入圖形，這會(huì)有兩種輸出選項(xiàng)：
在本書中，將會(huì)使用inline選項(xiàng)：
現(xiàn)在再次嘗試一下：
上面的命令會(huì)得到下面的繪圖輸出結(jié)果：
如果想要把繪圖保存下來留作以后使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：
僅需要確保你使用了支持的文件后綴，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。
作為本章最后一個(gè)測(cè)試，讓我們對(duì)外部數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化，比如scikit-learn中的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集。
為此，需要三個(gè)可視化工具：
那么開始引入這些包吧：
第一步是載入實(shí)際數(shù)據(jù)：
如果沒記錯(cuò)的話，digits應(yīng)該有兩個(gè)不同的數(shù)據(jù)域：data域包含了真正的圖像數(shù)據(jù)，target域包含了圖像的標(biāo)簽。相對(duì)于相信我們的記憶，我們還是應(yīng)該對(duì)digits稍加 探索 。輸入它的名字，添加一個(gè)點(diǎn)號(hào)，然后按Tab鍵：digits.TAB，這個(gè)操作將向我們展示digits也包含了一些其他的域，比如一個(gè)名為images的域。images和data這兩個(gè)域，似乎簡單從形狀上就可以區(qū)分。
兩種情況中，第一維對(duì)應(yīng)的都是數(shù)據(jù)集中的圖像數(shù)量。然而，data中所有像素都在一個(gè)大的向量中排列，而images保留了各個(gè)圖像8×8的空間排列。
因此，如果想要繪制出一副單獨(dú)的圖像，使用images將更加合適。首先，使用NumPy的數(shù)組切片從數(shù)據(jù)集中獲取一幅圖像：
這里是從1797個(gè)元素的數(shù)組中獲取了它的第一行數(shù)據(jù)，這行數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的是8×8=64個(gè)像素。下面就可以使用plt中的imshow函數(shù)來繪制這幅圖像：
上面的命令得到下面的輸出：
此外，這里也使用cmap參數(shù)指定了一個(gè)顏色映射。默認(rèn)情況下，Matplotlib 使用MATLAB默認(rèn)的顏色映射jet。然而，在灰度圖像的情況下，gray顏色映射更有效。
最后，可以使用plt的subplot函數(shù)繪制全部數(shù)字的樣例。subplot函數(shù)與MATLAB中的函數(shù)一樣，需要指定行數(shù)、列數(shù)以及當(dāng)前的子繪圖索引（從1開始計(jì)算）。我們將使用for 循環(huán)在數(shù)據(jù)集中迭代出前十張圖像，每張圖像都分配到一個(gè)單獨(dú)的子繪圖中。
這會(huì)得到下面的輸出結(jié)果：
關(guān)于作者：Michael Beyeler，華盛頓大學(xué)神經(jīng)工程和數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的博士后，主攻仿生視覺計(jì)算模型，用以為盲人植入人工視網(wǎng)膜（仿生眼睛），改善盲人的視覺體驗(yàn)。 他的工作屬于神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)工程、計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉領(lǐng)域。同時(shí)他也是多個(gè)開源項(xiàng)目的積極貢獻(xiàn)者。
本文摘編自《機(jī)器學(xué)習(xí)：使用OpenCV和Python進(jìn)行智能圖像處理》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。
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(gè)輸出的是一行行命令，這個(gè)圖畫在哪里呢？
搜索之后發(fā)現(xiàn)，它會(huì)彈出一個(gè)對(duì)話框，然后就開始畫了，比如下圖
第一個(gè)常用的庫是Turtle，它是Python語言中一個(gè)很流行的繪制圖像的函數(shù)庫，這個(gè)詞的意思就是烏龜，你可以想象下一個(gè)小烏龜在一個(gè)x和y軸的平面坐標(biāo)系里，從原點(diǎn)開始根據(jù)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(zhuǎn)和移動(dòng)，比如畫個(gè)圓，就是繞著圓心移動(dòng)；再比如上圖這個(gè)怎么畫呢，其實(shí)主要就兩個(gè)命令：
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一個(gè)命令是移動(dòng)200個(gè)單位并畫出來軌跡
第二個(gè)命令是畫筆順時(shí)針轉(zhuǎn)170度，注意此時(shí)并沒有移動(dòng)，只是轉(zhuǎn)角度
然后呢？ 循環(huán)重復(fù)就畫出來這個(gè)圖了
好玩吧。
有需要仔細(xì)研究的可以看下這篇文章 ，這個(gè)牛人最后用這個(gè)庫畫個(gè)移動(dòng)的鐘表，太贊了。
Turtle雖好玩，但是我想要的是我給定數(shù)據(jù)，然后讓它畫圖，這里就找到另一個(gè)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A(yù)PI，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(dǎo)入畫圖的圖。
然后給定x和y，用這個(gè)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(biāo)題，設(shè)定x軸和y軸標(biāo)簽，范圍，顏色，網(wǎng)格等等，在 這篇文章里介紹的很詳細(xì)。
現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的好處就是你需要什么內(nèi)容，基本上都能搜索出來，而且還是免費(fèi)的。
我為什么要研究這個(gè)呢？當(dāng)然是為了用，比如我把比特幣的曲線自己畫出來可好？
假設(shè)現(xiàn)在有個(gè)數(shù)據(jù)csv文件，一列是日期，另一列是比特幣的價(jià)格，那用這個(gè)命令畫下：
這兩列數(shù)據(jù)讀到pandas中，日期為df['time']列，比特幣價(jià)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(shù)，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(shù)怎么就一條線不動(dòng)啊，?原來兩個(gè)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(gè)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(gè)圖比特幣價(jià)格
ax1.set_ylabel('BTC price') #?加上標(biāo)簽
# 第二個(gè)直接對(duì)稱就行了
ax2 = ax1.twinx()#?在右邊增加一個(gè)Y軸
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")??#?繪制第二個(gè)圖Ahr999指數(shù)，紅色
ax2.set_ylim([0, 50])# 設(shè)定第二個(gè)Y軸范圍
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 網(wǎng)格
fig.legend(loc="center")#圖例
plt.show()
跑起來看看效果，雖然丑了點(diǎn)，但終于跑通了。
這樣就可以把所有指數(shù)都繪制到一張圖中，等等，三個(gè)甚至多個(gè)Y軸怎么加？這又是一個(gè)問題，留給愛思考愛學(xué)習(xí)的你。
有了自己的數(shù)據(jù)，建立自己的各個(gè)指數(shù)，然后再放到圖形界面中，同時(shí)針對(duì)異常情況再自動(dòng)進(jìn)行提醒，比如要抄底了，要賣出了，用程序做出自己的晴雨表。
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