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Python自動(dòng)繪圖函數(shù) python自動(dòng)繪制

python繪圖篇

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

員工經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期磨合與沉淀,具備了協(xié)作精神,得以通過(guò)團(tuán)隊(duì)的力量開(kāi)發(fā)出優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品。創(chuàng)新互聯(lián)公司堅(jiān)持“專(zhuān)注、創(chuàng)新、易用”的產(chǎn)品理念,因?yàn)椤皩?zhuān)注所以專(zhuān)業(yè)、創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站所以易用所以簡(jiǎn)單”。公司專(zhuān)注于為企業(yè)提供網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都做網(wǎng)站、微信公眾號(hào)開(kāi)發(fā)、電商網(wǎng)站開(kāi)發(fā),微信小程序定制開(kāi)發(fā),軟件定制設(shè)計(jì)等一站式互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)服務(wù)。

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(huì)阻礙程序運(yùn)行,帶-wthread等參數(shù)的環(huán)境下,窗口不會(huì)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(gè)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(guò)修改配置文件更改對(duì)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(kāi)始修改配置字典reParams.

3,修改配置文件。

Artist對(duì)象

1,圖標(biāo)的繪制領(lǐng)域。

2,如何在FigureCanvas對(duì)象上繪圖。

3,如何使用Renderer在FigureCanvas對(duì)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(jiǎn)單對(duì)象和容器對(duì)象,簡(jiǎn)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(lèi)型包含許多簡(jiǎn)單的的 Aritist對(duì)象,使他們構(gòu)成一個(gè)整體,例如Axis,Axes,Figure等。

直接創(chuàng)建Artist對(duì)象進(jìn)項(xiàng)繪圖操作步奏:

1,創(chuàng)建Figure對(duì)象(通過(guò)figure()函數(shù),會(huì)進(jìn)行許多初始化操作,不建議直接創(chuàng)建。)

2,為Figure對(duì)象創(chuàng)建一個(gè)或多個(gè)Axes對(duì)象。

3,調(diào)用Axes對(duì)象的方法創(chuàng)建各類(lèi)簡(jiǎn)單的Artist對(duì)象。

Figure容器

如何找到指定的Artist對(duì)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(guò)transform修改坐標(biāo)原點(diǎn)。

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(xiàn)。

1,可對(duì)曲線(xiàn)進(jìn)行插值。

2,fill_between()繪制交點(diǎn)。

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(xiàn)圖(Boxplot)也稱(chēng)箱須圖(Box-whisker Plot),是利用數(shù)據(jù)中的五個(gè)統(tǒng)計(jì)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(lái)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(duì)稱(chēng)性以及分

布的分散程度等信息,特別可以用于對(duì)幾個(gè)樣本的比較。

3,餅圖就是把一個(gè)圓盤(pán)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(jià)于每個(gè)觀察

值的大小。

4,散點(diǎn)圖

5,QQ圖

低層繪圖函數(shù)

類(lèi)似于barplot(),dotchart()和plot()這樣的函數(shù)采用低層的繪圖函數(shù)來(lái)畫(huà)線(xiàn)和點(diǎn),來(lái)表達(dá)它們?cè)陧?yè)面上放置的位置以及其他各種特征。

在這一節(jié)中,我們會(huì)描述一些低層的繪圖函數(shù),用戶(hù)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(gè)頁(yè)面;然后我們講怎么在頁(yè)面上添加點(diǎn),線(xiàn)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(shí),將顯示區(qū)域劃分為幾個(gè)部分。繪制區(qū)域顯示了根據(jù)數(shù)據(jù)描繪出來(lái)的圖像,在此區(qū)域內(nèi)R根據(jù)數(shù)據(jù)選擇一個(gè)坐標(biāo)系,通過(guò)顯示出來(lái)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(kāi)始按順時(shí)針?lè)较蚍謩e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(duì)象

在繪制的圖像上還可以繼續(xù)添加若干對(duì)象,下面是幾個(gè)有用的函數(shù),以及對(duì)其功能的說(shuō)明。

?points(x, y, ...),添加點(diǎn)

?lines(x, y, ...),添加線(xiàn)段

?text(x, y, labels, ...),添加文字

?abline(a, b, ...),添加直線(xiàn)y=a+bx

?abline(h=y, ...),添加水平線(xiàn)

?abline(v=x, ...),添加垂直線(xiàn)

?polygon(x, y, ...),添加一個(gè)閉合的多邊形

?segments(x0, y0, x1, y1, ...),畫(huà)線(xiàn)段

?arrows(x0, y0, x1, y1, ...),畫(huà)箭頭

?symbols(x, y, ...),添加各種符號(hào)

?legend(x, y, legend, ...),添加圖列說(shuō)明

Python實(shí)操:手把手教你用Matplotlib把數(shù)據(jù)畫(huà)出來(lái)

作者:邁克爾·貝耶勒(Michael Beyeler)

如需轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系華章 科技

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(fǎng)問(wèn)官網(wǎng)并從中獲取安裝說(shuō)明:

正如使用np作為 NumPy 的縮寫(xiě),我們將使用一些標(biāo)準(zhǔn)的縮寫(xiě)來(lái)表示 Matplotlib 的引入:

在本書(shū)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(huà)出正弦函數(shù)sin(x)的線(xiàn)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(lái)在x坐標(biāo)軸上創(chuàng)建一個(gè)從0到10的線(xiàn)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(guò)調(diào)用plt中的plot函數(shù)把結(jié)果畫(huà)出來(lái):

你親自嘗試了嗎?發(fā)生了什么嗎?有沒(méi)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(wú)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(lái),無(wú)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(shū)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(lái)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(kāi)始引入這些包吧:

第一步是載入實(shí)際數(shù)據(jù):

如果沒(méi)記錯(cuò)的話(huà),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(jiǎn)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(lái)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(kāi)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(zhuān)業(yè)的博士后,主攻仿生視覺(jué)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(jué)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(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉領(lǐng)域。同時(shí)他也是多個(gè)開(kāi)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。

用Python畫(huà)圖

今天開(kāi)始琢磨用Python畫(huà)圖,沒(méi)使用之前是一臉懵的,我使用的開(kāi)發(fā)環(huán)境是Pycharm,這個(gè)輸出的是一行行命令,這個(gè)圖畫(huà)在哪里呢?

搜索之后發(fā)現(xiàn),它會(huì)彈出一個(gè)對(duì)話(huà)框,然后就開(kāi)始畫(huà)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(kāi)始根據(jù)指令控制,爬行出來(lái)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(huà)個(gè)圓,就是繞著圓心移動(dòng);再比如上圖這個(gè)怎么畫(huà)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(huà)出來(lái)軌跡

第二個(gè)命令是畫(huà)筆順時(shí)針轉(zhuǎn)170度,注意此時(shí)并沒(méi)有移動(dòng),只是轉(zhuǎn)角度

然后呢? 循環(huán)重復(fù)就畫(huà)出來(lái)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(huà)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(huà)圖,這里就找到另一個(gè)常用的畫(huà)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(hù)快速繪制二維圖表。

使用起來(lái)也挺簡(jiǎn)單,

首先import matplotlib.pyplot as plt?導(dǎo)入畫(huà)圖的圖。

然后給定x和y,用這個(gè)命令plt.plot(x, y)就能畫(huà)圖了,接著用plt.show()就可以把圖形展示出來(lái)。

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(lái),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(xiàn)自己畫(huà)出來(lái)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(huà)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(huà)的是不是很香,哈哈!

然后呢,我在上篇文章 中介紹過(guò)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(xiàn)不動(dòng)啊,?原來(lái)兩個(gè)Y軸不一致,顯示出來(lái)太怪了,需要用多Y軸,問(wèn)題來(lái)了。

繼續(xù)谷歌一下,把第二個(gè)Y軸放右邊就行了,不過(guò)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(chēng)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(lái)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(wèn)題,留給愛(ài)思考愛(ài)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(mài)出了,用程序做出自己的晴雨表。

Python繪圖之(1)Turtle庫(kù)詳解

Turtle庫(kù)是Python語(yǔ)言中一個(gè)很流行的繪制圖像的函數(shù)庫(kù),想象一個(gè)小烏龜,在一個(gè)橫軸為x、縱軸為y的坐標(biāo)系原點(diǎn),(0,0)位置開(kāi)始,它根據(jù)一組函數(shù)指令的控制,在這個(gè)平面坐標(biāo)系中移動(dòng),從而在它爬行的路徑上繪制了圖形。

畫(huà)布就是turtle為我們展開(kāi)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(huà)布大小

turtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None),參數(shù)分別為畫(huà)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(shí), 表示像素; 為小數(shù)時(shí), 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(diǎn)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(huà)筆的狀態(tài)

在畫(huà)布上,默認(rèn)有一個(gè)坐標(biāo)原點(diǎn)為畫(huà)布中心的坐標(biāo)軸,坐標(biāo)原點(diǎn)上有一只面朝x軸正方向小烏龜。這里我們描述小烏龜時(shí)使用了兩個(gè)詞語(yǔ):坐標(biāo)原點(diǎn)(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(huà)筆)的狀態(tài)。

2.2 畫(huà)筆的屬性

畫(huà)筆(畫(huà)筆的屬性,顏色、畫(huà)線(xiàn)的寬度等)

1) turtle.pensize():設(shè)置畫(huà)筆的寬度;

2) turtle.pencolor():沒(méi)有參數(shù)傳入,返回當(dāng)前畫(huà)筆顏色,傳入?yún)?shù)設(shè)置畫(huà)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(huà)筆移動(dòng)速度,畫(huà)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(yùn)動(dòng)命令,一種為畫(huà)筆控制命令,還有一種是全局控制命令。

(1) 畫(huà)筆運(yùn)動(dòng)命令

(2) 畫(huà)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(huà)圓

參數(shù):

radius(半徑):半徑為正(負(fù)),表示圓心在畫(huà)筆的左邊(右邊)畫(huà)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(shí)例:

1、太陽(yáng)花

2、五角星

3、時(shí)鐘程序

網(wǎng)站題目:Python自動(dòng)繪圖函數(shù) python自動(dòng)繪制
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