用python畫出函數(shù) python 畫函數(shù)

Python實操：手把手教你用Matplotlib把數(shù)據(jù)畫出來

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，我們將使用一些標準的縮寫來表示 Matplotlib 的引入：

在本書中，plt接口會被頻繁使用。

讓我們創(chuàng)建第一個繪圖。

假設想要畫出正弦函數(shù)sin(x)的線性圖。得到函數(shù)在x坐標軸上0≤x＜10內(nèi)所有點的值。我們將使用 NumPy 中的 linspace 函數(shù)來在x坐標軸上創(chuàng)建一個從0到10的線性空間，以及100個采樣點：

可以使用 NumPy 中的sin函數(shù)得到所有x點的值，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)？

實際情況是，取決于你在哪里運行腳本，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

如果從一個腳本中運行 Matplotlib，需要加上下面的這行調(diào)用：

在腳本末尾調(diào)用這個函數(shù)，你的繪圖就會出現(xiàn)！

2. 從 IPython shell 中繪圖

這實際上是交互式地執(zhí)行Matplotlib最方便的方式。為了讓繪圖出現(xiàn)，需要在啟動 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)，所有的繪圖將會自動出現(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，這會有兩種輸出選項：

在本書中，將會使用inline選項：

現(xiàn)在再次嘗試一下：

上面的命令會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。

作為本章最后一個測試，讓我們對外部數(shù)據(jù)集進行可視化，比如scikit-learn中的數(shù)字數(shù)據(jù)集。

為此，需要三個可視化工具：

那么開始引入這些包吧：

第一步是載入實際數(shù)據(jù)：

如果沒記錯的話，digits應該有兩個不同的數(shù)據(jù)域：data域包含了真正的圖像數(shù)據(jù)，target域包含了圖像的標簽。相對于相信我們的記憶，我們還是應該對digits稍加 探索 。輸入它的名字，添加一個點號，然后按Tab鍵：digits.TAB，這個操作將向我們展示digits也包含了一些其他的域，比如一個名為images的域。images和data這兩個域，似乎簡單從形狀上就可以區(qū)分。

兩種情況中，第一維對應的都是數(shù)據(jù)集中的圖像數(shù)量。然而，data中所有像素都在一個大的向量中排列，而images保留了各個圖像8×8的空間排列。

因此，如果想要繪制出一副單獨的圖像，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)對應的是8×8=64個像素。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)指定了一個顏色映射。默認情況下，Matplotlib 使用MATLAB默認的顏色映射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)以及當前的子繪圖索引（從1開始計算）。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單獨的子繪圖中。

這會得到下面的輸出結(jié)果：

關于作者：Michael Beyeler，華盛頓大學神經(jīng)工程和數(shù)據(jù)科學專業(yè)的博士后，主攻仿生視覺計算模型，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。 他的工作屬于神經(jīng)科學、計算機工程、計算機視覺和機器學習的交叉領域。同時他也是多個開源項目的積極貢獻者。

本文摘編自《機器學習：使用OpenCV和Python進行智能圖像處理》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。

如何使用python的matplotlib畫正弦函數(shù)圖像

使用python的matplotlib畫正弦函數(shù)圖像，還要用到numpy庫，代碼如下9行所示：

import numpy as np;

from matplotlib import pyplot as plt;

fig = plt.figure();

ax2= fig.add_subplot(111);

x=np.arange(0,100)/10;

y=np.sin(x);

ax2.plot(x,y);

plt.savefig('sine.png');

plt.show();

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

不能直接寫出函數(shù)的表達式 怎么在python里畫函數(shù)圖象呢？

不寫出y=f(x)這樣的表達式，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)，這幾點和matlab的區(qū)別很大）

直接在命令提示行的里面運行代碼的效果

from sympy import *;

x,y=symbols('x y');

plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);

網(wǎng)站名稱：用python畫出函數(shù) python 畫函數(shù)
標題鏈接：http://muchs.cn/article14/hphcge.html

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