python对数函数绘图 python对数坐标画图
python绘图篇
1,xlable,ylable设置x,y轴的标题文字。
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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
怎样用python画对数图
1、用python画出log1.5(x),log(2x),log(3x)
[python] view plain copy
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(0.05,3,0.05)
y1=[math.log(a,1.5)for a in x]
y2=[math.log(a,2)for a in x]
y3=[math.log(a,3)for a in x]
plot1=plt.plot(x,y1,'-g',label="log1.5(x)")
plot2=plt.plot(x,y2,'-r',label="log2(x)")
plot3=plt.plot(x,y3,'-b',label="log3(x)")
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()
2、输出结果
python 如何设置对数坐标
请问同学是使用matlpot画图是么?
绘制对数坐标图的函数有三个:semilogx()、semilogy()和loglog(),它们分别绘制X轴为对数坐标、Y轴为对数坐标以及两个轴都为对数坐标时的图表。
希望能够帮到你~
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绘制函数图像
raw_input获取的输入是字符串,不能直接用np.array,需要用split进行切分,然后强制转化成数值类型,才能用plot函数
我把你的代码稍微修改了一下,可能不太漂亮,不过能运行了
x=[1,2,3]
a = raw_input('function')
a = a.split(' ')#依空格对字符串a进行切分,如果是用逗号分隔,则改成a.split(',')
b = []
for i in range(len(a)):#把切分好的字符强制转化成int类型,如果是小数,将int改为float
b.append(int(a[i]))
plt.plot(x, b, label='x', color="green", linewidth=1)
怎么用python绘图
你可以使用numpy和matplotlab这两个库来实现的你功能。
你的图可以参考:
import matplotlib
from numpy.random import randn
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
def to_percent(y, position):
# Ignore the passed in position. This has the effect of scaling the default
# tick locations.
s = str(100 * y)
# The percent symbol needs escaping in latex
if matplotlib.rcParams['text.usetex'] == True:
return s + r'$\%$'
else:
return s + '%'
x = randn(5000)
# Make a normed histogram. It'll be multiplied by 100 later.
plt.hist(x, bins=50, normed=True)
# Create the formatter using the function to_percent. This multiplies all the
# default labels by 100, making them all percentages
formatter = FuncFormatter(to_percent)
# Set the formatter
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(formatter)
plt.show()
最主要的就是x轴和y轴的处理,我按照对数算了一下你提供的数据,好像和这个图效果不一样。
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