python函數圖的繪制

pre

在網站設計、網站建設過程中，需要針對客戶的行業特點、產品特性、目標受眾和市場情況進行定位分析，以確定網站的風格、色彩、版式、交互等方面的設計方向。成都創新互聯還需要根據客戶的需求進行功能模塊的開發和設計，包括內容管理、前臺展示、用戶權限管理、數據統計和安全保護等功能。

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之函數圖像繪制、線條rc參數設置

為避免中文顯示出錯，需導入matplotlib.pylab庫

1.2.1 確定數據

1.2.2 創建畫布

1.2.3 添加標題

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，數值越高越清晰。請注意，函數結尾處，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：創建畫布。

合理調整figsize、dpi，可避免出現第一幅圖橫軸名稱與第二幅圖標題相互遮蓋的現象.

2.2.1 rc參數類型

2.2.2 方法1：使用rcParams設置

2.2.3 方法2：plot內設置

2.2.4 方法3：plot內簡化設置

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怎么用自定義函數畫手朝左邊的小人

可以插函數。turtle.setup(700,700,100,100)#setup()設置窗體大小，后兩個參數可選，該函數也不是必須的

turtle.speed(10)#設置畫筆移到速度，參數值為0-10，數字越大，速度越大

turtle.pensize(10)#設置畫筆尺寸大小

turtle.pencolor(‘green‘)#設置畫筆顏色

turtle.penup()#將畫筆抬起（抬起時移到畫筆將不會在畫布留下痕跡）

turtle.goto(0,190)#將畫筆移到（x,y）

turtle.pendown()#將畫筆落下

turtle.circle(80,360)#畫圓，半徑為正表示圓心在畫筆左邊

python繪圖篇

1，xlable,ylable設置x，y軸的標題文字。

2，title設置標題。

3，xlim,ylim設置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等參數的環境下，窗口不會關閉。

plt.saveFig（）保存圖像。

面向對象繪圖

1，當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,可調節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，圖標的繪制領域。

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處理高層結構。

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

直接創建Artist對象進項繪圖操作步奏：

1，創建Figure對象（通過figure（）函數，會進行許多初始化操作，不建議直接創建。）

2，為Figure對象創建一個或多個Axes對象。

3，調用Axes對象的方法創建各類簡單的Artist對象。

Figure容器

如何找到指定的Artist對象。

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

2，可使用for循環添加柵格。

3，可通過transform修改坐標原點。

Axes容器

1，patch修改背景。

2，包含坐標軸，坐標網格，刻度標簽，坐標軸標題等內容。

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

1，可對曲線進行插值。

2，fill_between()繪制交點。

3，坐標變換。

4，繪制陰影。

5，添加注釋。

1，繪制直方圖的函數是

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

數、中位數、第三四分位數與最大值來描述數據的一種方法，它可以粗略地看出數據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變量的觀察數劃分為若干份，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

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

在這一節中，我們會描述一些低層的繪圖函數，用戶也可以調用這些函數用于繪圖。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。

繪圖區域與邊界

R在繪圖時，將顯示區域劃分為幾個部分。繪制區域顯示了根據數據描繪出來的圖像，在此區域內R根據數據選擇一個坐標系，通過顯示出來的坐標軸可以看到R使用的坐標系。在繪制區域之外是邊沿區，從底部開始按順時針方向分別用數字1到4表示。文字和標簽通常顯示在邊沿區域內，按照從內到外的行數先后顯示。

添加對象

在繪制的圖像上還可以繼續添加若干對象，下面是幾個有用的函數，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

如何用python繪制各種圖形

1.環境

系統：windows10

python版本：python3.6.1

使用的庫：matplotlib，numpy

2.numpy庫產生隨機數幾種方法

import numpy as np

numpy.random

rand(d0,?d1,?...,?dn) ?

In [2]: x=np.random.rand(2,5)

In [3]: x

Out[3]:

array([[ 0.84286554, ?0.50007593, ?0.66500549, ?0.97387807, ?0.03993009],

[ 0.46391661, ?0.50717355, ?0.21527461, ?0.92692517, ?0.2567891 ]])

randn(d0,?d1,?...,?dn)查詢結果為標準正態分布

In [4]: x=np.random.randn(2,5)

In [5]: x

Out[5]:

array([[-0.77195196, ?0.26651203, -0.35045793, -0.0210377 , ?0.89749635],

[-0.20229338, ?1.44852833, -0.10858996, -1.65034606, -0.39793635]])

randint(low,high,size) ?

生成low到high之間（半開區間 [low, high)），size個數據

In [6]: x=np.random.randint(1,8,4)

In [7]: x

Out[7]: array([4, 4, 2, 7])

random_integers(low,high,size) ?

生成low到high之間（閉區間 [low, high)），size個數據

In [10]: x=np.random.random_integers(2,10,5)

In [11]: x

Out[11]: array([7, 4, 5, 4, 2])

3.散點圖

x x軸

y y軸

s ? 圓點面積

c ? 顏色

marker ?圓點形狀

alpha ? 圓點透明度????????????????#其他圖也類似這種配置

N=50# height=np.random.randint(150,180,20)# weight=np.random.randint(80,150,20)

x=np.random.randn(N)

y=np.random.randn(N)

plt.scatter(x,y,s=50,c='r',marker='o',alpha=0.5)

plt.show()

4.折線圖

x=np.linspace(-10000,10000,100) #將-10到10等區間分成100份

y=x**2+x**3+x**7

plt.plot(x,y)

plt.show()

折線圖使用plot函數

5.條形圖

N=5

y=[20,10,30,25,15]

y1=np.random.randint(10,50,5)

x=np.random.randint(10,1000,N)

index=np.arange(N)

plt.bar(left=index,height=y,color='red',width=0.3)

plt.bar(left=index+0.3,height=y1,color='black',width=0.3)

plt.show()

orientation設置橫向條形圖

N=5

y=[20,10,30,25,15]

y1=np.random.randint(10,50,5)

x=np.random.randint(10,1000,N)

index=np.arange(N)# plt.bar(left=index,height=y,color='red',width=0.3)# plt.bar(left=index+0.3,height=y1,color='black',width=0.3)#plt.barh() 加了h就是橫向的條形圖，不用設置orientation

plt.bar(left=0,bottom=index,width=y,color='red',height=0.5,orientation='horizontal')

plt.show()

6.直方圖

m1=100

sigma=20

x=m1+sigma*np.random.randn(2000)

plt.hist(x,bins=50,color="green",normed=True)

plt.show()

# #雙變量的直方圖# #顏色越深頻率越高# #研究雙變量的聯合分布

#雙變量的直方圖#顏色越深頻率越高#研究雙變量的聯合分布

x=np.random.rand(1000)+2

y=np.random.rand(1000)+3

plt.hist2d(x,y,bins=40)

plt.show()

7.餅狀圖

#設置x,y軸比例為1：1，從而達到一個正的圓

#labels標簽參數,x是對應的數據列表,autopct顯示每一個區域占的比例,explode突出顯示某一塊,shadow陰影

labes=['A','B','C','D']

fracs=[15,30,45,10]

explode=[0,0.1,0.05,0]#設置x,y軸比例為1：1，從而達到一個正的圓

plt.axes(aspect=1)#labels標簽參數,x是對應的數據列表,autopct顯示每一個區域占的比例,explode突出顯示某一塊,shadow陰影

plt.pie(x=fracs,labels=labes,autopct="%.0f%%",explode=explode,shadow=True)

plt.show()

8.箱型圖

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)#sym 點的形狀，whis虛線的長度plt.boxplot(data,sym="o",whis=1.5)plt.show()

#sym 點的形狀，whis虛線的長度

python不用庫def函數畫各種圖形

第一步，打開python語言命令窗口，聲明一個函數print_color，調用range遍歷，打印星號，如下圖所示：

第二步，接著調用第一步中的函數，然后查看打印結果，可以發現生成一個三角形，如下圖所示：

第三步，再次定義一個函數four_tu，利用循環生成星號，注意查看函數生成的圖形。

第四步，調用上述步驟中定義的函數，然后查看打印圖形組合的形狀。

第五步，如果在定義的函數內，多次調用print()方法打印星號，會是什么樣的結果呢。

第六步，在后續步驟中，調用函數打印結果，可以發現生成一個不規則的圖形。

網站標題：python函數畫人物 python畫自己的名字
當前URL：http://vcdvsql.cn/article34/dooojpe.html

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