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函数图的绘制pre
importnumpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
frommatplotlib.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
python两个函数图像怎么分开画而且加表格一、函数说明
在使用python作图时,应用最广的就是matplotlib包,但我们平时使用matplotlib时主要是画一些简单的图表,很少有涉及分段函数 。本次针对数值实验中两个较为复杂的函数,使用其构建分段函数图像 。
二、图像代码
2.11、函数公式:
y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)
2.12、代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sgn(x):
if x0:
return 1
elif x0:
return -1
else:
return 0
t=np.arange(0,1,0.01)
y=[]
for i in t:
y_1=4*np.sin(4*np.pi*i)-sgn(i-0.3)-sgn(0.72-i)
y.append(y_1)
plt.plot(t,y)
plt.xlabel("t")
plt.ylabel("y")
plt.title("Heavsine")
plt.show()
2.13、运行结果如下:
81036331d721706ae12808beb99b9574.png
2.21、函数公式:
479029.html
2.22、代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def g(x):
if x0:
return x
else:
return 0
t=np.arange(0,1,0.01)
y=[]
for i in t:
y_1=g(i*(1-i))*np.sin((2*np.pi*1.05)/(i+0.05))
y.append(y_1)
plt.plot(t,y)
plt.xlabel("t")
plt.ylabel("y")
plt.title("TimeSine")
plt.show()
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?
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