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二維函數(shù)圖python,三維函數(shù)圖

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(gè)輸出的是一行行命令,這個(gè)圖畫在哪里呢?

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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(kù)是Turtle,它是Python語(yǔ)言中一個(gè)很流行的繪制圖像的函數(shù)庫(kù),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(kù)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(kù)了。

Matplotlib是python最著名的繪圖庫(kù),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(jiǎn)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。

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

python matplotlib.pyplot.imshow 函數(shù)畫二維顏色圖

matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, *, filternorm=True, filterrad=4.0, resample=None, url=None, data=None, **kwargs)

From:

改以下參數(shù)可以對(duì)圖片效果進(jìn)行調(diào)整:

舉個(gè)栗子:

怎么用python表示出二維高斯分布函數(shù),mu表示均值,sigma表示協(xié)方差矩陣,x表示數(shù)據(jù)點(diǎn)

clear?

close?all

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%生成實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

rand('state',0)

sigma_matrix1=eye(2);

sigma_matrix2=50*eye(2);

u1=[0,0];

u2=[30,30];

m1=100;

m2=300;%樣本數(shù)

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm1數(shù)據(jù)集

Y1=multivrandn(u1,m1,sigma_matrix1);

Y2=multivrandn(u2,m2,sigma_matrix2);

scatter(Y1(:,1),Y1(:,2),'bo')

hold?on

scatter(Y2(:,1),Y2(:,2),'r*')

title('SM1數(shù)據(jù)集')

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm2數(shù)據(jù)集

u11=[0,0];

u22=[5,5];

u33=[10,10];

u44=[15,15];

m=600;

sigma_matrix3=2*eye(2);

Y11=multivrandn(u11,m,sigma_matrix3);

Y22=multivrandn(u22,m,sigma_matrix3);

Y33=multivrandn(u33,m,sigma_matrix3);

Y44=multivrandn(u44,m,sigma_matrix3);

figure(2)

scatter(Y11(:,1),Y11(:,2),'bo')

hold?on

scatter(Y22(:,1),Y22(:,2),'r*')

scatter(Y33(:,1),Y33(:,2),'go')

scatter(Y44(:,1),Y44(:,2),'c*')

title('SM2數(shù)據(jù)集')

end

function?Y?=?multivrandn(u,m,sigma_matrix)

%%生成指定均值和協(xié)方差矩陣的高斯數(shù)據(jù)

n=length(u);

c?=?chol(sigma_matrix);

X=randn(m,n);

Y=X*c+ones(m,1)*u;

end


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