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python画虚线函数 python画平行于y轴的虚线( 四 )

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散点图
首先，先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据 。生成1024个呈标准正态分布的二维数据组 (平均数是0，方差为1) 作为一个数据集 ， 并图像化这个数据集 。每一个点的颜色值用T来表示：
数据集生成完毕，现在来用scatterplot这个点集，鼠标点上去，可以看到这个函数的各个parameter的描述 ， 如下图：
输入X和Y作为location ， size=75，颜色为T，color map用默认值，透明度alpha 为 50% 。x轴显示范围定位(-1.5，1.5)，并用xtick()函数来隐藏x坐标轴，y轴同理：
今天的柱状图分成上下两部分，每一个柱体上都有相应的数值标注，并且取消坐标轴的显示 。
生成基本图形
向上向下分别生成12个数据 ， X为 0 到 11 的整数，Y是相应的均匀分布的随机数据 。使用的函数是plt.bar
，参数为X和Y：
这样我们就生成python画虚线函数了下图所示的柱状图基本框架：
现在的结果呈现：
接下来我们用函数plt.text分别在柱体上方（下方）加上数值，用%.2f保留两位小数，横向居中对齐ha='center'，纵向底部（顶部）对齐va='bottom'：
最终的结果就像开始一样：
画等高线
数据集即三维点 (x,y) 和对应的高度值，共有256个点 。高度值使用一个 height function f(x,y) 生成 。x, y 分别是在区间 [-3,3] 中均匀分布的256个值，并用meshgrid在二维平面中将每一个x和每一个y分别对应起来，编织成栅格:
接下来进行颜色填充 。使用函数plt.contourf把颜色加进去 ， fill, 位置参数分别为：X, Y, f(X,Y) 。透明度0.75，并将 f(X,Y) 的值对应到color map的暖色组中寻找对应颜色 。8代表等高线的个数 。
接下来进行等高线绘制 。使用plt.contour函数划线 。位置参数为：X, Y, f(X,Y) 。颜色选黑色，线条宽度选0.5 。现在的结果如下图所示，只有颜色和线条，还没有数值Label：
添加高度数字
其中 ， 8代表等高线的密集程度，这里被分为10个部分 。如果是0，则图像被一分为二 。
最后加入Label ， inline控制是否将Label画在线里面，字体大小为10 。并将坐标轴隐藏：
随机矩阵画图
这一节我们讲解怎样在matplotlib中打印出图像 。这里我们打印出的是纯粹的数字，而非自然图像 。我们今天用这样 3x3 的 2D-array 来表示点的颜色，每一个点就是一个pixel 。
colorbar
下面我们添加一个colorbar  ， 其中我们添加一个shrink参数，使colorbar的长度变短为原来的92%：
3D
首先在进行 3D Plot 时除了导入 matplotlib ，还要额外添加一个模块，即 Axes 3D 3D 坐标轴显示：
之后要先定义一个图像窗口 ， 在窗口上添加3D坐标轴，显示成下图：
接下来给进 X 和 Y 值，并将 X 和 Y 编织成栅格 。每一个（X, Y）点对应的高度值我们用下面这个函数来计算 。
其中，rstride 和 cstride 分别代表 row 和 column 的跨度 。
下面两个图分别是跨度为1 和 5 的效果：
投影
下面添加 XY 平面的等高线：
如果 zdir 选择了x ， 那么效果将会是对于 XZ 平面的投影，效果如下
python中输出格式为两条虚线的代码1、首先python画虚线函数，打开软件pythonpython画虚线函数，并进入该软件python画虚线函数的主界面 。
2、其次python画虚线函数，打开需要进行输出的文件 。
3、最后python画虚线函数，点击开始按钮，选择输出，选择输出格式，选择双虚线，点击确定即可将代码以两条虚线的形式输出，是非常简单的 。
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

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