python繪圖用的函數(shù) python繪圖的函數(shù)庫

Python繪圖之(1)Turtle庫詳解

Turtle庫是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數(shù)庫,想象一個小烏龜,在一個橫軸為x、縱軸為y的坐標系原點,(0,0)位置開始,它根據(jù)一組函數(shù)指令的控制,在這個平面坐標系中移動,從而在它爬行的路徑上繪制了圖形。

目前創(chuàng)新互聯(lián)已為上千的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設、域名、網(wǎng)站空間、網(wǎng)站改版維護、企業(yè)網(wǎng)站設計、都江堰網(wǎng)站維護等服務,公司將堅持客戶導向、應用為本的策略,正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化,與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長,共同發(fā)展。

畫布就是turtle為我們展開用于繪圖區(qū)域,我們可以設置它的大小和初始位置。

設置畫布大小

turtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None),參數(shù)分別為畫布的寬(單位像素), 高, 背景顏色。

如:turtle.screensize(800,600, "green")

turtle.screensize() #返回默認大小(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, 表示像素; 為小數(shù)時, 表示占據(jù)電腦屏幕的比例,(startx, starty): 這一坐標表示矩形窗口左上角頂點的位置, 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 畫筆的狀態(tài)

在畫布上,默認有一個坐標原點為畫布中心的坐標軸,坐標原點上有一只面朝x軸正方向小烏龜。這里我們描述小烏龜時使用了兩個詞語:坐標原點(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(畫筆)的狀態(tài)。

2.2 畫筆的屬性

畫筆(畫筆的屬性,顏色、畫線的寬度等)

1) turtle.pensize():設置畫筆的寬度;

2) turtle.pencolor():沒有參數(shù)傳入,返回當前畫筆顏色,傳入?yún)?shù)設置畫筆顏色,可以是字符串如"green", "red",也可以是RGB 3元組。

3) turtle.speed(speed):設置畫筆移動速度,畫筆繪制的速度范圍[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:一種為運動命令,一種為畫筆控制命令,還有一種是全局控制命令。

(1) 畫筆運動命令

(2) 畫筆控制命令

(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:以給定半徑畫圓

參數(shù):

radius(半徑):半徑為正(負),表示圓心在畫筆的左邊(右邊)畫圓;

extent(弧度) (optional);

steps (optional) (做半徑為radius的圓的內切正多邊形,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

實例:

1、太陽花

2、五角星

3、時鐘程序

python中plt.post是什么函數(shù)

2018-05-04 11:11:36

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matplotlib

1、plt.plot(x,y)

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)?

x軸數(shù)據(jù),y軸數(shù)據(jù),format_string控制曲線的格式字串?

format_string 由顏色字符,風格字符,和標記字符

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)?

plt.show()

結果

**kwards:?

color 顏色?

linestyle 線條樣式?

marker 標記風格?

markerfacecolor 標記顏色?

markersize 標記大小 等等?

plt.plot([5,4,3,2,1])? ?

plt.show()

結果

plt.plot([20,2,40,6,80])? ?#缺省x為[0,1,2,3,4,...]

plt.show()

結果

plt.plot()參數(shù)設置

Property Value Type

alpha 控制透明度,0為完全透明,1為不透明

animated [True False]

antialiased or aa [True False]

clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance

clip_on [True False]

clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch

color or c 顏色設置

contains the hit testing function

dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

dashes sequence of on/off ink in points

data 數(shù)據(jù)(np.array xdata, np.array ydata)

figure 畫板對象a matplotlib.figure.Figure instance

label 圖示

linestyle or ls 線型風格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]

linewidth or lw 寬度float value in points

lod [True False]

marker 數(shù)據(jù)點的設置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]

markeredgecolor or mec any matplotlib color

markeredgewidth or mew float value in points

markerfacecolor or mfc any matplotlib color

markersize or ms float

markevery [ None integer (startind, stride) ]

picker used in interactive line selection

pickradius the line pick selection radius

solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

transform a matplotlib.transforms.Transform instance

visible [True False]

xdata np.array

ydata np.array

zorder any number

確定x,y值,將其打印出來

x=np.linspace(-1,1,5)

y=2*x+1

plt.plot(x,y)

plt.show()

2、plt.figure()用來畫圖,自定義畫布大小

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1) ? ? ? ? ? #在變量fig1后進行plt.plot操作,圖形將顯示在fig1中

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2) ? ? ? ? ? #在變量fig2后進行plt.plot操作,圖形將顯示在fig2中

plt.show()

plt.close()

結果

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1)

plt.plot(x,y2)

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.show()

plt.close()

結果:

3、plt.subplot(222)

將figure設置的畫布大小分成幾個部分,參數(shù)‘221’表示2(row)x2(colu),即將畫布分成2x2,兩行兩列的4塊區(qū)域,1表示選擇圖形輸出的區(qū)域在第一塊,圖形輸出區(qū)域參數(shù)必須在“行x列”范圍? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?,此處必須在1和2之間選擇——如果參數(shù)設置為subplot(111),則表示畫布整個輸出,不分割成小塊區(qū)域,圖形直接輸出在整塊畫布上

plt.subplot(222)?

plt.plot(y,xx)? ? #在2x2畫布中第二塊區(qū)域輸出圖形

plt.show()

plt.subplot(223)? #在2x2畫布中第三塊區(qū)域輸出圖形

plt.plot(y,xx)

plt.subplot(224)? # 在在2x2畫布中第四塊區(qū)域輸出圖形

plt.plot(y,xx)

4、plt.xlim設置x軸或者y軸刻度范圍

plt.xlim(0,1000)? #? 設置x軸刻度范圍,從0~1000 ? ? ? ? #lim為極限,范圍

plt.ylim(0,20)? ?# 設置y軸刻度的范圍,從0~20

5、plt.xticks():設置x軸刻度的表現(xiàn)方式

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2)

plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True))? # 設置x軸刻度

plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))

結果

6、ax2.set_title('xxx')設置標題,畫圖

#產(chǎn)生[1,2,3,...,9]的序列

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(221)

#設置標題

ax1.set_title('Scatter Plot1')

plt.xlabel('M')

plt.ylabel('N')

ax2 = fig.add_subplot(222)

ax2.set_title('Scatter Plot2clf')

#設置X軸標簽

plt.xlabel('X') ? ? ? ? ? #設置X/Y軸標簽是在對應的figure后進行操作才對應到該figure

#設置Y軸標簽

plt.ylabel('Y')

#畫散點圖

ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') ? ? ? ? ?#可以看出畫散點圖是在對figure進行操作

ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')

#設置圖標

plt.legend('show picture x1 ')

#顯示所畫的圖

plt.show()

結果

7、plt.hist()繪制直方圖(可以將高斯函數(shù)這些畫出來)

繪圖都可以調用matplotlib.pyplot庫來進行,其中的hist函數(shù)可以直接繪制直方圖

調用方式:

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1,histtype='bar')

hist的參數(shù)非常多,但常用的就這六個,只有第一個是必須的,后面四個可選

arr: 需要計算直方圖的一維數(shù)組

bins: 直方圖的柱數(shù),可選項,默認為10

normed: 是否將得到的直方圖向量歸一化。默認為0

facecolor: 直方圖顏色

edgecolor: 直方圖邊框顏色

alpha: 透明度

histtype: 直方圖類型,‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’

返回值 :

n: 直方圖向量,是否歸一化由參數(shù)normed設定

bins: 返回各個bin的區(qū)間范圍

patches: 返回每個bin里面包含的數(shù)據(jù),是一個list

from skimage import data

import matplotlib.pyplot as plt

img=data.camera()

plt.figure("hist")

arr=img.flatten()

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')??

plt.show()

例:

mu, sigma = 0, .1

s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)

a,b,c = plt.hist(s, bins=3)

print("a: ",a)

print("b: ",b)

print("c: ",c)

plt.show()

結果:

a:? [ 85. 720. 195.]? ? ? ? ?#每個柱子的值

b:? [-0.36109509 -0.1357318? ?0.08963149? 0.31499478]? ?#每個柱的區(qū)間范圍

c:? a list of 3 Patch objects? ? ? ?#總共多少柱子

8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')?

使用注意:確定了figure就一定要確定象限,然后用scatter,或者不確定象限,直接使用plt.scatter

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

a=plt.subplot()? ? ? ? ? ? #默認為一個象限

# a=fig.add_subplot(222)

a.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結果

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結果

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.figure()

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結果

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Python入門技能樹基礎語法函數(shù)

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對Python中plt的畫圖函數(shù)詳解

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1.畫圖(plt庫)1.1 plt.figure(num=’’,figsize=(x, y),dpi= ,facecolor=’’,edgecolor=’’)num:表示整個圖標的標題 figsize:表示尺寸 facecolor:表示1.2 plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)...

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最新發(fā)布 python plt 繪圖詳解(plt.版本)

python plt繪圖詳解

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python圖像處理基礎知識(plt庫函數(shù)說明)

import matplotlib.pyplot as plt的一些基礎用法,包括直方圖

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plt.subplot() 函數(shù)解析_Ensoleile。的博客_plt.subplot

plt.subplot()函數(shù)用于直接制定劃分方式和位置進行繪圖。 函數(shù)原型 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs),一般我們只用到前三個參數(shù),將整個繪圖區(qū)域分成 nrows 行和 ncols 列,而 index 用于對子圖進行編號。

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...中plt的畫圖函數(shù)_Ethan的博客的博客_python的plt函數(shù)

1、plt.legend plt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置,自適應方式 說明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自適應方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, ...

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Python深度學習入門之plt畫圖工具基礎使用(注釋詳細,超級簡單)

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figure()函數(shù)可以幫助我們同時處理生成多個圖,而subplot()函數(shù)則用來實現(xiàn),在一個大圖中,出現(xiàn)多個小的子圖。 處理哪個figure,則選擇哪個figure,再進行畫圖。 參考博客 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(-1,1,0.1...

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Python中plt繪圖包的基本使用方法

其中,前兩個輸入?yún)?shù)表示x軸和y軸的坐標,plot函數(shù)將提供的坐標點連接,即成為要繪制的各式線型。常用的參數(shù)中,figsize需要一個元組值,表示空白畫布的橫縱坐標比;plt.xticks()和plt.yticks()函數(shù)用于設置坐標軸的步長和刻度。plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函數(shù)分別用于設置x坐標軸、y坐標軸和圖標的標題信息。的數(shù)據(jù)處理時,發(fā)現(xiàn)了自己對plt的了解和使用的缺失,因此進行一定的基礎用法的學習,方便之后自己的使用,而不需要頻繁的查閱資料。...

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python-plt.xticks與plt.yticks

栗子: plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(25): plt.subplot(5, 5, i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 設置x或y軸對應顯

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plt繪圖總結

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Python的數(shù)據(jù)科學函數(shù)包(三)——matplotlib(plt)

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問題:plt.imshow()無法顯示圖像 解決方法:添加:plt.show(),即 plt.imshow(image) #image表示待處理的圖像 plt.show() 原理:plt.imshow()函數(shù)負責對圖像進行處理,并顯示其格式,而plt.show()則是將plt.imshow()處理后的函數(shù)顯示出來。 ...

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Matplotlib是Python中的一個庫,它是數(shù)字的-NumPy庫的數(shù)學擴展。 Pyplot是Matplotlib模塊的基于狀態(tài)的接口,該模塊提供了MATLAB-like接口。Matplotlib.pyplot.yticks()函數(shù)matplotlib庫的pyplot模塊中的annotate()函數(shù)用于獲取和設置y軸的當前刻度位置和標簽。用法: matplotlib.pyplot.yticks...

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[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]plt.rcParams[‘a(chǎn)xes.unicode_minus’] = False#設置橫縱坐標的名稱以及對應字體格式font1 = {‘weight’ : ‘normal’,‘size’ : 15,...

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plt函數(shù)

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794

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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(shù)的環(huán)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(jié)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(chuàng)建Artist對象進項繪圖操作步奏:

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

2,為Figure對象創(chuàng)建一個或多個Axes對象。

3,調用Axes對象的方法創(chuàng)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(huán)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(wǎng)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(shù)是

2,箱線圖(Boxplot)也稱箱須圖(Box-whisker Plot),是利用數(shù)據(jù)中的五個統(tǒng)計量: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(shù)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(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(jié)中,我們會描述一些低層的繪圖函數(shù),用戶也可以調用這些函數(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(qū)域與邊界

R在繪圖時,將顯示區(qū)域劃分為幾個部分。繪制區(qū)域顯示了根據(jù)數(shù)據(jù)描繪出來的圖像,在此區(qū)域內R根據(jù)數(shù)據(jù)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(qū)域之外是邊沿區(qū),從底部開始按順時針方向分別用數(shù)字1到4表示。文字和標簽通常顯示在邊沿區(qū)域內,按照從內到外的行數(shù)先后顯示。

添加對象

在繪制的圖像上還可以繼續(xù)添加若干對象,下面是幾個有用的函數(shù),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

網(wǎng)頁題目:python繪圖用的函數(shù) python繪圖的函數(shù)庫
路徑分享:http://www.muchs.cn/article4/doggoie.html

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