Python之神奇的绘图库matplotlibmatplotlib是Python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图 。本文将以例子的形式分析matplot中支持的,分析中常用的几种图 。其中包括填充图、散点图(scatter plots)、. 条形图(bar plots)、等高线图(contour plots)、 点阵图和3D图,下面来一起看看详细的介绍:
一、填充图
参考代码
简要分析
这里主要是用到了fill_between函数 。这个函数很好理解 , 就是传入x轴的数组和需要填充的两个y轴数组;然后传入填充的范围 , 用where=来确定填充的区域;最后可以加上填充颜色啦,透明度之类修饰的参数 。
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效果图
二、散点图(scatter plots)
参考代码
简要分析
1.首先介绍一下numpy 的normal函数,很明显,这是生成正态分布的函数 。这个函数接受三个参数,分别表示正态分布的平均值 , 标准差,还有就是生成数组的长度 。很好记 。
2.然后是arctan2函数,这个函数接受两个参数,分别表示y数组和x数组 , 然后返回对应的arctan(y/x)的值,结果是弧度制 。
3.接下来用到了绘制散点图的scatter方法,首先当然是传入x和y数组 , 接着s参数表示scale,即散点的大?。籧参数表示color , 我给他传的是根据角度划分的一个数组,对应的就是每一个点的颜色(虽然不知道是怎么对应的,不过好像是一个根据数组内其他元素进行的相对的转换,这里不重要了,反正相同的颜色赋一样的值就好了);最后是alpha参数,表示点的透明度 。scatter函数的高级用法可以参见官方文档scatter函数或者help文档,最后设置下坐标范围就好了 。
效果图
三、等高线图(contour plots)
参考代码
简要分析
1.首先要明确等高线图是一个三维立体图,所以我们要建立一个二元函数f,值由两个参数控制,(注意,这两个参数都应该是矩阵) 。
2.然后我们需要用numpy的meshgrid函数生成一个三维网格 , 即,x轴由第一个参数指定,y轴由第二个参数指定 。并返回两个增维后的矩阵,今后就用这两个矩阵来生成图像 。
3.接着就用到coutourf函数了,所谓contourf,大概就是contour fill的意思吧,只填充,不描边;这个函数主要是接受三个参数,分别是之前生成的x、y矩阵和函数值;接着是一个整数 , 大概就是表示等高线的密度了,有默认值;然后就是透明度和配色问题了,cmap的配色方案这里不多研究 。
4.随后就是contour函数了,很明显 , 这个函数是用来描线的 。用法可以类似的推出来,不解释了,需要注意的是他返回一个对象,这个对象一般要保留下来个供后续的加工细化 。
5.最后就是用clabel函数来在等高线图上表示高度了,传入之前的那个contour对象;然后是inline属性,这个表示是否清除数字下面的那条线,为了美观当然是清除了,而且默认的也是1;再就是指定线的宽度了 。
效果图
画二元函数图像二元函数可以用mesh或者surf函数画图 。
下面举例说明:
[x,y]=meshgrid(-8:.5:8);
z=sqrt(x.^2
+
y.^2);
mesh(x,y,z)
图像如下:
觉得有帮助就采纳吧 。
二元函数定义域的图像怎么画二元函数python二元函数画图的定义域可以在平面上表示成若干个区域python二元函数画图的并集.这个题目python二元函数画图的定义域是python二元函数画图:从闭上半平面抠除抛物线y=x^2上方的开区域得到的区域,直观上它由左右两个依靠原点连通的闭区域构成.
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