python画各种函数 python如何画函数图

如何使用python的matplotlib画正弦函数图像

使用python的matplotlib画正弦函数图像,还要用到numpy库,代码如下9行所示:

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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的函数都有哪些

【常见的内置函数】

1、enumerate(iterable,start=0)

是python的内置函数,是枚举、列举的意思,对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值。

2、zip(*iterables,strict=False)

用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用*号操作符,可以将元组解压为列表。

3、filter(function,iterable)

filter是将一个序列进行过滤,返回迭代器的对象,去除不满足条件的序列。

4、isinstance(object,classinfo)

是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数,如果参数object是classinfo的实例,或者object是classinfo类的子类的一个实例,

返回True。如果object不是一个给定类型的的对象, 则返回结果总是False

5、eval(expression[,globals[,locals]])

用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果,表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表),采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。

【常用的句式】

1、format字符串格式化

format把字符串当成一个模板,通过传入的参数进行格式化,非常实用且强大。

2、连接字符串

常使用+连接两个字符串。

3、if...else条件语句

Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if...else语句用来执行需要判断的情形。

4、for...in、while循环语句

循环语句就是遍历一个序列,循环去执行某个操作,Python中的循环语句有for和while。

5、import导入其他脚本的功能

有时需要使用另一个python文件中的脚本,这其实很简单,就像使用import关键字导入任何模块一样。

python函数图的绘制

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

不能直接写出函数的表达式 怎么在python里画函数图象呢?

不写出y=f(x)这样的表达式,由隐函数的等式直接绘制图像,以x²+y²+xy=1的图像为例,使用sympy间接调用matplotlib工具的代码和该二次曲线图像如下(注意python里的乘幂符号是**而不是^,还有,python的sympy工具箱的等式不是a==b,而是a-b或者Eq(a,b),这几点和matlab的区别很大)

直接在命令提示行的里面运行代码的效果

from sympy import *;

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

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

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)

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。


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