1,xlable,ylable設(shè)置x,y軸的標(biāo)題文字。
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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。
1,可對(duì)曲線進(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,箱線圖(Boxplot)也稱箱須圖(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(gè)閉合的多邊形
?segments(x0, y0, x1, y1, ...),畫(huà)線段
?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
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。
不寫(xiě)出y=f(x)這樣的表達(dá)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(hào)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(diǎn)和matlab的區(qū)別很大)
直接在命令提示行的里面運(yùn)行代碼的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);
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
當(dāng)前標(biāo)題:python換圖函數(shù) python數(shù)據(jù)變換
新聞來(lái)源:http://muchs.cn/article26/doeoejg.html
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