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python函數(shù)作圖,python 隱函數(shù)作圖

Python繪圖之(1)Turtle庫詳解

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。

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畫布就是turtle為我們展開用于繪圖區(qū)域,我們可以設(shè)置它的大小和初始位置。

設(shè)置畫布大小

turtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None),參數(shù)分別為畫布的寬(單位像素), 高, 背景顏色。

如:turtle.screensize(800,600, "green")

turtle.screensize() #返回默認(rèn)大小(400, 300)

turtle.setup(width=0.5, height=0.75, startx=None, starty=None),參數(shù):width, height: 輸入寬和高為整數(shù)時, 表示像素; 為小數(shù)時, 表示占據(jù)電腦屏幕的比例,(startx, starty): 這一坐標(biāo)表示矩形窗口左上角頂點的位置, 如果為空,則窗口位于屏幕中心。

如:turtle.setup(width=0.6,height=0.6)

turtle.setup(width=800,height=800, startx=100, starty=100)

2.1 畫筆的狀態(tài)

在畫布上,默認(rèn)有一個坐標(biāo)原點為畫布中心的坐標(biāo)軸,坐標(biāo)原點上有一只面朝x軸正方向小烏龜。這里我們描述小烏龜時使用了兩個詞語:坐標(biāo)原點(位置),面朝x軸正方向(方向), turtle繪圖中,就是使用位置方向描述小烏龜(畫筆)的狀態(tài)。

2.2 畫筆的屬性

畫筆(畫筆的屬性,顏色、畫線的寬度等)

1) turtle.pensize():設(shè)置畫筆的寬度;

2) turtle.pencolor():沒有參數(shù)傳入,返回當(dāng)前畫筆顏色,傳入?yún)?shù)設(shè)置畫筆顏色,可以是字符串如"green", "red",也可以是RGB 3元組。

3) turtle.speed(speed):設(shè)置畫筆移動速度,畫筆繪制的速度范圍[0,10]整數(shù),數(shù)字越大越快。

2.3 繪圖命令

操縱海龜繪圖有著許多的命令,這些命令可以劃分為3種:一種為運動命令,一種為畫筆控制命令,還有一種是全局控制命令。

(1) 畫筆運動命令

(2) 畫筆控制命令

(3) 全局控制命令

(4) 其他命令

3. 命令詳解

3.1 turtle.circle(radius, extent=None, steps=None)

描述:以給定半徑畫圓

參數(shù):

radius(半徑):半徑為正(負(fù)),表示圓心在畫筆的左邊(右邊)畫圓;

extent(弧度) (optional);

steps (optional) (做半徑為radius的圓的內(nèi)切正多邊形,多邊形邊數(shù)為steps)。

舉例:

circle(50) # 整圓;

circle(50,steps=3) # 三角形;

circle(120, 180) # 半圓

實例:

1、太陽花

2、五角星

3、時鐘程序

python繪圖篇

1,xlable,ylable設(shè)置x,y軸的標(biāo)題文字。

2,title設(shè)置標(biāo)題。

3,xlim,ylim設(shè)置x,y軸顯示范圍。

plt.show()顯示繪圖窗口,通常情況下,show()會阻礙程序運行,帶-wthread等參數(shù)的環(huán)境下,窗口不會關(guān)閉。

plt.saveFig()保存圖像。

面向?qū)ο罄L圖

1,當(dāng)前圖表和子圖可以用gcf(),gca()獲得。

subplot()繪制包含多個圖表的子圖。

configure subplots,可調(diào)節(jié)子圖與圖表邊框距離。

可以通過修改配置文件更改對象屬性。

圖標(biāo)顯示中文

1,在程序中直接指定字體。

2, 在程序開始修改配置字典reParams.

3,修改配置文件。

Artist對象

1,圖標(biāo)的繪制領(lǐng)域。

2,如何在FigureCanvas對象上繪圖。

3,如何使用Renderer在FigureCanvas對象上繪圖。

FigureCanvas和Render處理底層圖像操作,Artist處理高層結(jié)構(gòu)。

分為簡單對象和容器對象,簡單的Aritist是標(biāo)準(zhǔn)的繪圖元件,例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等,而容器類型包含許多簡單的的 Aritist對象,使他們構(gòu)成一個整體,例如Axis,Axes,Figure等。

直接創(chuàng)建Artist對象進(jìn)項繪圖操作步奏:

1,創(chuàng)建Figure對象(通過figure()函數(shù),會進(jìn)行許多初始化操作,不建議直接創(chuàng)建。)

2,為Figure對象創(chuàng)建一個或多個Axes對象。

3,調(diào)用Axes對象的方法創(chuàng)建各類簡單的Artist對象。

Figure容器

如何找到指定的Artist對象。

1,可調(diào)用add_subplot()和add_axes()方法向圖表添加子圖。

2,可使用for循環(huán)添加?xùn)鸥瘛?/p>

3,可通過transform修改坐標(biāo)原點。

Axes容器

1,patch修改背景。

2,包含坐標(biāo)軸,坐標(biāo)網(wǎng)格,刻度標(biāo)簽,坐標(biāo)軸標(biāo)題等內(nèi)容。

3,get_ticklabels(),,get-ticklines獲得刻度標(biāo)簽和刻度線。

1,可對曲線進(jìn)行插值。

2,fill_between()繪制交點。

3,坐標(biāo)變換。

4,繪制陰影。

5,添加注釋。

1,繪制直方圖的函數(shù)是

2,箱線圖(Boxplot)也稱箱須圖(Box-whisker Plot),是利用數(shù)據(jù)中的五個統(tǒng)計量:最小值、第一四分位

數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)與最大值來描述數(shù)據(jù)的一種方法,它可以粗略地看出數(shù)據(jù)是否具有對稱性以及分

布的分散程度等信息,特別可以用于對幾個樣本的比較。

3,餅圖就是把一個圓盤按所需表達(dá)變量的觀察數(shù)劃分為若干份,每一份的角度(即面積)等價于每個觀察

值的大小。

4,散點圖

5,QQ圖

低層繪圖函數(shù)

類似于barplot(),dotchart()和plot()這樣的函數(shù)采用低層的繪圖函數(shù)來畫線和點,來表達(dá)它們在頁面上放置的位置以及其他各種特征。

在這一節(jié)中,我們會描述一些低層的繪圖函數(shù),用戶也可以調(diào)用這些函數(shù)用于繪圖。首先我們先講一下R怎么描述一個頁面;然后我們講怎么在頁面上添加點,線和文字;最后講一下怎么修改一些基本的圖形。

繪圖區(qū)域與邊界

R在繪圖時,將顯示區(qū)域劃分為幾個部分。繪制區(qū)域顯示了根據(jù)數(shù)據(jù)描繪出來的圖像,在此區(qū)域內(nèi)R根據(jù)數(shù)據(jù)選擇一個坐標(biāo)系,通過顯示出來的坐標(biāo)軸可以看到R使用的坐標(biāo)系。在繪制區(qū)域之外是邊沿區(qū),從底部開始按順時針方向分別用數(shù)字1到4表示。文字和標(biāo)簽通常顯示在邊沿區(qū)域內(nèi),按照從內(nèi)到外的行數(shù)先后顯示。

添加對象

在繪制的圖像上還可以繼續(xù)添加若干對象,下面是幾個有用的函數(shù),以及對其功能的說明。

?points(x, y, ...),添加點

?lines(x, y, ...),添加線段

?text(x, y, labels, ...),添加文字

?abline(a, b, ...),添加直線y=a+bx

?abline(h=y, ...),添加水平線

?abline(v=x, ...),添加垂直線

?polygon(x, y, ...),添加一個閉合的多邊形

?segments(x0, y0, x1, y1, ...),畫線段

?arrows(x0, y0, x1, y1, ...),畫箭頭

?symbols(x, y, ...),添加各種符號

?legend(x, y, legend, ...),添加圖列說明

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

為避免中文顯示出錯,需導(dǎo)入matplotlib.pylab庫

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,dpi為清晰度,數(shù)值越高越清晰。請注意,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: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)簡化設(shè)置

方法2中,線條形狀,linestyle可簡寫為ls;線條寬度,linewidth可簡寫為lw;線條顏色,color可簡寫為c,等等。

Python最小二乘法擬合與作圖

在函數(shù)擬合中,如果用p表示函數(shù)中需要確定的參數(shù),那么目標(biāo)就是找到一組p,使得下面函數(shù)S的值最?。?/p>

這種算法稱為最小二乘法擬合。Python的Scipy數(shù)值計算庫中的optimize模塊提供了 leastsq() 函數(shù),可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行最小二乘擬合計算。

此處利用該函數(shù)對一段弧線使用圓方程進(jìn)行了擬合,并通過Matplotlib模塊進(jìn)行了作圖,程序內(nèi)容如下:

Python的使用中需要導(dǎo)入相應(yīng)的模塊,此處首先用 import 語句

分別導(dǎo)入了numpy, leastsq與pylab模塊,其中numpy模塊常用用與數(shù)組類型的建立,讀入等過程。leastsq則為最小二乘法擬合函數(shù)。pylab是繪圖模塊。

接下來我們需要讀入需要進(jìn)行擬合的數(shù)據(jù),這里使用了 numpy.loadtxt() 函數(shù):

其參數(shù)有:

進(jìn)行擬合時,首先我們需要定義一個目標(biāo)函數(shù)。對于圓的方程,我們需要圓心坐標(biāo)(a,b)以及半徑r三個參數(shù),方便起見用p來存儲:

緊接著就可以進(jìn)行擬合了, leastsq() 函數(shù)需要至少提供擬合的函數(shù)名與參數(shù)的初始值:

返回的結(jié)果為一數(shù)組,分別為擬合得到的參數(shù)與其誤差值等,這里只取擬合參數(shù)值。

leastsq() 的參數(shù)具體有:

輸出選項有:

最后我們可以將原數(shù)據(jù)與擬合結(jié)果一同做成線狀圖,可采用 pylab.plot() 函數(shù):

pylab.plot() 函數(shù)需提供兩列數(shù)組作為輸入,其他參數(shù)可調(diào)控線條顏色,形狀,粗細(xì)以及對應(yīng)名稱等性質(zhì)。視需求而定,此處不做詳解。

pylab.legend() 函數(shù)可以調(diào)控圖像標(biāo)簽的位置,有無邊框等性質(zhì)。

pylab.annotate() 函數(shù)設(shè)置注釋,需至少提供注釋內(nèi)容與放置位置坐標(biāo)的參數(shù)。

pylab.show() 函數(shù)用于顯示圖像。

最終結(jié)果如下圖所示:

用Python作科學(xué)計算

numpy.loadtxt

scipy.optimize.leastsq

用Python畫圖

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(xiàn),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(shù)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(biāo)系里,從原點開始根據(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,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(zhuǎn)170度,注意此時并沒有移動,只是轉(zhuǎn)角度

然后呢? 循環(huán)重復(fù)就畫出來這個圖了

好玩吧。

有需要仔細(xì)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(shù)據(jù),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,而且還是免費的。

我為什么要研究這個呢?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)在有個數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(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(biāo)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(shù),紅色

ax2.set_ylim([0, 50])# 設(shè)定第二個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,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,三個甚至多個Y軸怎么加?這又是一個問題,留給愛思考愛學(xué)習(xí)的你。

有了自己的數(shù)據(jù),建立自己的各個指數(shù),然后再放到圖形界面中,同時針對異常情況再自動進(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。

python函數(shù)圖的繪制

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


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