python二维函数画图,python二维矩阵画图
如何用python绘制简单条形图?
如何用python绘制简单条形图呢?这里离不开matplotlib的使用。
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条形图是数据可视化图形中很基础也很常用的一种图,简单解释下:条形图也叫长条图(英语:bar chart),亦称条图(英语:bar graph)、条状图、棒形图、柱状图、条形图表,是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件),只有一个变量,通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列,或用多维方式表达。
那么一个普通的条形图是长什么样子的呢?
当!当!当!就是下图的这个样子:
图先亮出来啦,接下来研究这个图是怎么画的吧,先看一下原数据长什么样子:
实际画图的流程和画折线图很相近,只是用到的画图函数不一样,绘制条形图的函数plt.bar():
由于这只是最简单的一个条形图,实际上条形图的函数plt.bar()还有不少可以探索的参数设置,和对折线图函数plt.plot()的探索差不多,有兴趣的孩子可以自己去进行探索哦。
按照条形长短进行排序展示的条形图
当然也可以有其他的设置,比如说上图中的线条高低参差不齐,这是因为x轴的数据是按照学校名称进行排序的,那么可不可以按照分数的高低进行排序呢?也就是让所有的长方形按照从高到矮或者从矮到高的顺序进行排列?
当然可以啦!这里需要强调的是,条的高低排列等信息都是来源于原数据的,要想让条形的顺序发生改变,需要对画图的来源数据进行更改呢!
把原数据逆序排序后截取前十名数据赋值给data_yuwen,作为新的数据源传入画图函数plt.bar(),画出来的图自然就不一样了。
先看一眼数据长什么样子:
根据这个数据源绘制出的图形如下,由于用来画图的数据进行了降序排序操作,所以生成条形图的条也会进行降序排序展示:
很多时候,我们常见的条形图还有另一种展现形式,那就是横向的条形图,比较火的那种动态条形图绝大多数也都是横向的条形图,那么横向的条形图如何绘制呢?
理解plt.bar()主要参数
其实也不难,只要清楚plt.bar()函数中主要参数的作用就可以了!条形图函数中有五个主要参数,分别是x,height,width,bottom,orientation。其中x控制的是每个条在x轴上位置,height控制的是每个条的长度,width控制的是每个条的宽度,bottom控制的是每个条在y轴方向的起始位置,orientation控制的是条形的方向,是纵向还是横向,默认是纵向的。
通过一个小例子理解下这几个参数的作用:
上边的几行代码输出的图形如下:
对比着代码和实际输出的条形图,各个主要参数的作用是不是一目了然啦?
横向条形图
理解了这几个参数作用后,纵向的条形图转换成横向的条形图就没什么难度了!
需要设置所有条形在x轴的位置都为0,也就全部从最左侧开始画条形;由于是横向条形图,所以实际上条的宽度显示的是数据大小,将width参数设置成原数据中的语文成绩;bottom控制每个条在y轴方向的起始位置,设置bottom=range(10)设置每个条形在y轴的起始位置各不相同避免有条形重叠;height控制的是每个条在y轴方向上的长度,条形图横向设置后,在y轴上的长度失去了衡量数据的意义,所以直接设置一个常数即可;最后设置条形的方向为横向,即orientation=“horizontal”。
温馨提示:数据和标签一定要匹配,即plt.bar()重点的数据要和plt.yticks()中提取出来的标签一一对应,一旦不匹配,整个图展现的结果就是一个错误的结果!
上述代码生成的条形图如下:
感觉上边这种生成横向条形图的方式有点点绕,和人们的习惯认知有点不大一样,难道画一个横向条形图就非得转变自己的习惯认知这么反人类吗?
当然不是的,实际上有更简单的方法绘制一个横向条形图,之所以没有一开始就直接用这种简单的方法,也是为了让大家体会下条形图参数的灵活设置而已,而且如果比较绕的方法都能理解了,简单的方法理解和运用起来就更没有难度了啊!
不卖关子了,我们来认识下和plt.bar()函数类似的plt.barh()函数。
plt.barh()函数是专门绘制水平条形图的函数,主要的参数有:
y 控制y轴显示的标签来源width 控制横向条形的长度,即用来进行对比的数据源height 条形的宽度需要设置的参数主要就是这三个,比用plt.bar()函数绘制水平条形图简单了很多,具体代码如下:
效果图:
和用plt.bar()函数绘制的横向条形图一毛一样对不对?以后有需求绘制横向条形图,尽量用plt.barh()函数吧,毕竟它是专门绘制这种类型图的,简单好用。
然而实际工作中对于条形图的需求不只是这些,比如例子中只是对各个学校语文成绩的展示,有时候需要各个学科的成绩同时展现在一幅条形图中,有时候也需要绘制堆积条形图对各学科的成绩以及总成绩进行展示,这些图又该如何绘制呢?其实只要理解了各个参数的含义,绘制这些图也不在话下,至于具体怎么画,且看下回分解啊!
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)
用Python画图
今天开始琢磨用Python画图,没使用之前是一脸懵的,我使用的开发环境是Pycharm,这个输出的是一行行命令,这个图画在哪里呢?
搜索之后发现,它会弹出一个对话框,然后就开始画了,比如下图
第一个常用的库是Turtle,它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库,这个词的意思就是乌龟,你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里,从原点开始根据指令控制,爬行出来就是绘制的图形了。
它最常用的指令就是旋转和移动,比如画个圆,就是绕着圆心移动;再比如上图这个怎么画呢,其实主要就两个命令:
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹
第二个命令是画笔顺时针转170度,注意此时并没有移动,只是转角度
然后呢? 循环重复就画出来这个图了
好玩吧。
有需要仔细研究的可以看下这篇文章 ,这个牛人最后用这个库画个移动的钟表,太赞了。
Turtle虽好玩,但是我想要的是我给定数据,然后让它画图,这里就找到另一个常用的画图的库了。
Matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图。其中,matplotlib的pyplot模块一般是最常用的,可以方便用户快速绘制二维图表。
使用起来也挺简单,
首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。
然后给定x和y,用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了,接着用plt.show()就可以把图形展示出来。
接着就是各种完善,比如加标题,设定x轴和y轴标签,范围,颜色,网格等等,在 这篇文章里介绍的很详细。
现在互联网的好处就是你需要什么内容,基本上都能搜索出来,而且还是免费的。
我为什么要研究这个呢?当然是为了用,比如我把比特币的曲线自己画出来可好?
假设现在有个数据csv文件,一列是日期,另一列是比特币的价格,那用这个命令画下:
这两列数据读到pandas中,日期为df['time']列,比特币价格为df['ini'],那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下图:
自己画的是不是很香,哈哈!
然后呢,我在上篇文章 中介绍过求Ahr999指数,那可不可以也放到这张图中呢?不就是加一条命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
图形如下:
但是,Ahr999指数怎么就一条线不动啊, 原来两个Y轴不一致,显示出来太怪了,需要用多Y轴,问题来了。
继续谷歌一下,把第二个Y轴放右边就行了,不过呢得使用多图,重新绘制
fig = plt.figure() # 多图
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price") # 绘制第一个图比特币价格
ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签
# 第二个直接对称就行了
ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999") # 绘制第二个图Ahr999指数,红色
ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格
fig.legend(loc="center")#图例
plt.show()
跑起来看看效果,虽然丑了点,但终于跑通了。
这样就可以把所有指数都绘制到一张图中,等等,三个甚至多个Y轴怎么加?这又是一个问题,留给爱思考爱学习的你。
有了自己的数据,建立自己的各个指数,然后再放到图形界面中,同时针对异常情况再自动进行提醒,比如要抄底了,要卖出了,用程序做出自己的晴雨表。
python matplotlib.pyplot.imshow 函数画二维颜色图
matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, *, filternorm=True, filterrad=4.0, resample=None, url=None, data=None, **kwargs)
From:
改以下参数可以对图片效果进行调整:
举个栗子:
Python matplotlib之函数图像绘制、线条rc参数设置
为避免中文显示出错,需导入matplotlib.pylab库
1.2.1 确定数据
1.2.2 创建画布
1.2.3 添加标题
1.2.4 添加x,y轴名称
1.2.5 添加x,y轴范围
1.2.6 添加x,y轴刻度
1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片
保存图片时,dpi为清晰度,数值越高越清晰。请注意,函数结尾处,必须加plt.show(),不然图像不显示。
绘制流程与绘制不含子图的图像一致,只需注意一点:创建画布。
合理调整figsize、dpi,可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.
2.2.1 rc参数类型
2.2.2 方法1:使用rcParams设置
2.2.3 方法2:plot内设置
2.2.4 方法3:plot内简化设置
方法2中,线条形状,linestyle可简写为ls;线条宽度,linewidth可简写为lw;线条颜色,color可简写为c,等等。
当前题目:python二维函数画图,python二维矩阵画图
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