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python实现函数绘图的简单介绍

Python实操:手把手教你用Matplotlib把数据画出来

作者:迈克尔·贝耶勒(Michael Beyeler)

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如需转载请联系华章 科技

如果已安装Anaconda Python版本,就已经安装好了可以使用的 Matplotlib。否则,可能要访问官网并从中获取安装说明:

正如使用np作为 NumPy 的缩写,我们将使用一些标准的缩写来表示 Matplotlib 的引入:

在本书中,plt接口会被频繁使用。

让我们创建第一个绘图。

假设想要画出正弦函数sin(x)的线性图。得到函数在x坐标轴上0≤x<10内所有点的值。我们将使用 NumPy 中的 linspace 函数来在x坐标轴上创建一个从0到10的线性空间,以及100个采样点:

可以使用 NumPy 中的sin函数得到所有x点的值,并通过调用plt中的plot函数把结果画出来:

你亲自尝试了吗?发生了什么吗?有没有什么东西出现?

实际情况是,取决于你在哪里运行脚本,可能无法看到任何东西。有下面几种可能性:

1. 从.py脚本中绘图

如果从一个脚本中运行 Matplotlib,需要加上下面的这行调用:

在脚本末尾调用这个函数,你的绘图就会出现!

2. 从 IPython shell 中绘图

这实际上是交互式地执行Matplotlib最方便的方式。为了让绘图出现,需要在启动 IPython 后使用所谓的%matplotlib魔法命令。

接下来,无须每次调用plt.show()函数,所有的绘图将会自动出现。

3. 从 Jupyter Notebook 中绘图

如果你是从基于浏览器的 Jupyter Notebook 中看这段代码,需要使用同样的%matplotlib魔法命令。然而,也可以直接在notebook中嵌入图形,这会有两种输出选项:

在本书中,将会使用inline选项:

现在再次尝试一下:

上面的命令会得到下面的绘图输出结果:

如果想要把绘图保存下来留作以后使用,可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存:

仅需要确保你使用了支持的文件后缀,比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。

作为本章最后一个测试,让我们对外部数据集进行可视化,比如scikit-learn中的数字数据集。

为此,需要三个可视化工具:

那么开始引入这些包吧:

第一步是载入实际数据:

如果没记错的话,digits应该有两个不同的数据域:data域包含了真正的图像数据,target域包含了图像的标签。相对于相信我们的记忆,我们还是应该对digits稍加 探索 。输入它的名字,添加一个点号,然后按Tab键:digits.TAB,这个操作将向我们展示digits也包含了一些其他的域,比如一个名为images的域。images和data这两个域,似乎简单从形状上就可以区分。

两种情况中,第一维对应的都是数据集中的图像数量。然而,data中所有像素都在一个大的向量中排列,而images保留了各个图像8×8的空间排列。

因此,如果想要绘制出一副单独的图像,使用images将更加合适。首先,使用NumPy的数组切片从数据集中获取一幅图像:

这里是从1797个元素的数组中获取了它的第一行数据,这行数据对应的是8×8=64个像素。下面就可以使用plt中的imshow函数来绘制这幅图像:

上面的命令得到下面的输出:

此外,这里也使用cmap参数指定了一个颜色映射。默认情况下,Matplotlib 使用MATLAB默认的颜色映射jet。然而,在灰度图像的情况下,gray颜色映射更有效。

最后,可以使用plt的subplot函数绘制全部数字的样例。subplot函数与MATLAB中的函数一样,需要指定行数、列数以及当前的子绘图索引(从1开始计算)。我们将使用for 循环在数据集中迭代出前十张图像,每张图像都分配到一个单独的子绘图中。

这会得到下面的输出结果:

关于作者:Michael Beyeler,华盛顿大学神经工程和数据科学专业的博士后,主攻仿生视觉计算模型,用以为盲人植入人工视网膜(仿生眼睛),改善盲人的视觉体验。 他的工作属于神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域。同时他也是多个开源项目的积极贡献者。

本文摘编自《机器学习:使用OpenCV和Python进行智能图像处理》,经出版方授权发布。

python之pyplot

1、 定义x和y,画图展示,保存图片

其中dpi参数指定图像的分辨率为120

2、 优化绘图线条风格

线条颜色color

线条标记marker

线条风格linestyle

3、 坐标轴的控制

坐标轴范围和标题

坐标图上标记

坐标间隔设定

函数plt.xticks()和plt.xticks()用来实现对x轴和y轴坐标间隔(也就是轴记号)的设定。用法上,函数的输入是两个列表,第一个表示取值,第二个表示标记。当然如果你的标记就是取值本身,则第二个列表可以忽略

多图与子图

figure() 函数可以帮助我们同时处理生成多个图,而subplot()函数则用来实现,在一个大图中,出现多个小的子图。需要注意的是, figure() 中的参数为图片序号,一般是按序增加的,这里面还涉及一个当前图的概念,其中 subplot() 的参数有3个,分别为行数、列数、以及子图序号。比如 subplot(1,2,1) 表示这是一个1行,2列布局的图(两个子图,在同一行,分居左右),其中,当前处理的子图是第一个图(也就是左图)。

这样,我们就用一个脚本画了两张图fig.1和fig.2。其中,fig.1包含了分居左右的两个子图,分别是y1和y3的曲线;fig.2是一张整图,画的是y2曲线。

如果想要某个子图占据整行或者整列,可以采用下面

第三个图,实际上相当于将前面的两个小的子图看作是一个整图

python绘图篇

1,xlable,ylable设置x,y轴的标题文字。

2,title设置标题。

3,xlim,ylim设置x,y轴显示范围。

plt.show()显示绘图窗口,通常情况下,show()会阻碍程序运行,带-wthread等参数的环境下,窗口不会关闭。

plt.saveFig()保存图像。

面向对象绘图

1,当前图表和子图可以用gcf(),gca()获得。

subplot()绘制包含多个图表的子图。

configure subplots,可调节子图与图表边框距离。

可以通过修改配置文件更改对象属性。

图标显示中文

1,在程序中直接指定字体。

2, 在程序开始修改配置字典reParams.

3,修改配置文件。

Artist对象

1,图标的绘制领域。

2,如何在FigureCanvas对象上绘图。

3,如何使用Renderer在FigureCanvas对象上绘图。

FigureCanvas和Render处理底层图像操作,Artist处理高层结构。

分为简单对象和容器对象,简单的Aritist是标准的绘图元件,例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等,而容器类型包含许多简单的的 Aritist对象,使他们构成一个整体,例如Axis,Axes,Figure等。

直接创建Artist对象进项绘图操作步奏:

1,创建Figure对象(通过figure()函数,会进行许多初始化操作,不建议直接创建。)

2,为Figure对象创建一个或多个Axes对象。

3,调用Axes对象的方法创建各类简单的Artist对象。

Figure容器

如何找到指定的Artist对象。

1,可调用add_subplot()和add_axes()方法向图表添加子图。

2,可使用for循环添加栅格。

3,可通过transform修改坐标原点。

Axes容器

1,patch修改背景。

2,包含坐标轴,坐标网格,刻度标签,坐标轴标题等内容。

3,get_ticklabels(),,get-ticklines获得刻度标签和刻度线。

1,可对曲线进行插值。

2,fill_between()绘制交点。

3,坐标变换。

4,绘制阴影。

5,添加注释。

1,绘制直方图的函数是

2,箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot),是利用数据中的五个统计量:最小值、第一四分位

数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法,它可以粗略地看出数据是否具有对称性以及分

布的分散程度等信息,特别可以用于对几个样本的比较。

3,饼图就是把一个圆盘按所需表达变量的观察数划分为若干份,每一份的角度(即面积)等价于每个观察

值的大小。

4,散点图

5,QQ图

低层绘图函数

类似于barplot(),dotchart()和plot()这样的函数采用低层的绘图函数来画线和点,来表达它们在页面上放置的位置以及其他各种特征。

在这一节中,我们会描述一些低层的绘图函数,用户也可以调用这些函数用于绘图。首先我们先讲一下R怎么描述一个页面;然后我们讲怎么在页面上添加点,线和文字;最后讲一下怎么修改一些基本的图形。

绘图区域与边界

R在绘图时,将显示区域划分为几个部分。绘制区域显示了根据数据描绘出来的图像,在此区域内R根据数据选择一个坐标系,通过显示出来的坐标轴可以看到R使用的坐标系。在绘制区域之外是边沿区,从底部开始按顺时针方向分别用数字1到4表示。文字和标签通常显示在边沿区域内,按照从内到外的行数先后显示。

添加对象

在绘制的图像上还可以继续添加若干对象,下面是几个有用的函数,以及对其功能的说明。

•points(x, y, ...),添加点

•lines(x, y, ...),添加线段

•text(x, y, labels, ...),添加文字

•abline(a, b, ...),添加直线y=a+bx

•abline(h=y, ...),添加水平线

•abline(v=x, ...),添加垂直线

•polygon(x, y, ...),添加一个闭合的多边形

•segments(x0, y0, x1, y1, ...),画线段

•arrows(x0, y0, x1, y1, ...),画箭头

•symbols(x, y, ...),添加各种符号

•legend(x, y, legend, ...),添加图列说明

Python绘图之(1)Turtle库详解

Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库,想象一个小乌龟,在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点,(0,0)位置开始,它根据一组函数指令的控制,在这个平面坐标系中移动,从而在它爬行的路径上绘制了图形。

画布就是turtle为我们展开用于绘图区域,我们可以设置它的大小和初始位置。

设置画布大小

turtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None),参数分别为画布的宽(单位像素), 高, 背景颜色。

如:turtle.screensize(800,600, "green")

turtle.screensize() #返回默认大小(400, 300)

turtle.setup(width=0.5, height=0.75, startx=None, starty=None),参数:width, height: 输入宽和高为整数时, 表示像素; 为小数时, 表示占据电脑屏幕的比例,(startx, starty): 这一坐标表示矩形窗口左上角顶点的位置, 如果为空,则窗口位于屏幕中心。

如:turtle.setup(width=0.6,height=0.6)

turtle.setup(width=800,height=800, startx=100, starty=100)

2.1 画笔的状态

在画布上,默认有一个坐标原点为画布中心的坐标轴,坐标原点上有一只面朝x轴正方向小乌龟。这里我们描述小乌龟时使用了两个词语:坐标原点(位置),面朝x轴正方向(方向), turtle绘图中,就是使用位置方向描述小乌龟(画笔)的状态。

2.2 画笔的属性

画笔(画笔的属性,颜色、画线的宽度等)

1) turtle.pensize():设置画笔的宽度;

2) turtle.pencolor():没有参数传入,返回当前画笔颜色,传入参数设置画笔颜色,可以是字符串如"green", "red",也可以是RGB 3元组。

3) turtle.speed(speed):设置画笔移动速度,画笔绘制的速度范围[0,10]整数,数字越大越快。

2.3 绘图命令

操纵海龟绘图有着许多的命令,这些命令可以划分为3种:一种为运动命令,一种为画笔控制命令,还有一种是全局控制命令。

(1) 画笔运动命令

(2) 画笔控制命令

(3) 全局控制命令

(4) 其他命令

3. 命令详解

3.1 turtle.circle(radius, extent=None, steps=None)

描述:以给定半径画圆

参数:

radius(半径):半径为正(负),表示圆心在画笔的左边(右边)画圆;

extent(弧度) (optional);

steps (optional) (做半径为radius的圆的内切正多边形,多边形边数为steps)。

举例:

circle(50) # 整圆;

circle(50,steps=3) # 三角形;

circle(120, 180) # 半圆

实例:

1、太阳花

2、五角星

3、时钟程序


当前标题:python实现函数绘图的简单介绍
标题URL:http://cdkjz.cn/article/dopdpge.html
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