python线条函数 python画线函数( 八 )


2、 优化绘图线条风格
线条颜色color
线条标记marker
线条风格linestyle
3、 坐标轴的控制
坐标轴范围和标题
坐标图上标记
坐标间隔设定
函数plt.xticks()和plt.xticks()用来实现对x轴和y轴坐标间隔(也就是轴记号)的设定 。用法上 , 函数的输入是两个列表 , 第一个表示取值 , 第二个表示标记 。当然如果你的标记就是取值本身 , 则第二个列表可以忽略
多图与子图
figure() 函数可以帮助我们同时处理生成多个图,而subplot()函数则用来实现,在一个大图中 , 出现多个小的子图 。需要注意的是,figure() 中的参数为图片序号,一般是按序增加的,这里面还涉及一个当前图的概念,其中 subplot() 的参数有3个,分别为行数、列数、以及子图序号 。比如 subplot(1,2,1) 表示这是一个1行,2列布局的图(两个子图,在同一行,分居左右),其中,当前处理的子图是第一个图(也就是左图) 。
这样 , 我们就用一个脚本画了两张图fig.1和fig.2 。其中,fig.1包含了分居左右的两个子图 , 分别是y1和y3的曲线;fig.2是一张整图,画的是y2曲线 。
如果想要某个子图占据整行或者整列,可以采用下面
第三个图,实际上相当于将前面的两个小的子图看作是一个整图
Python最小二乘法拟合与作图在函数拟合中python线条函数,如果用p表示函数中需要确定的参数,那么目标就是找到一组p,使得下面函数S的值最?。?
这种算法称为最小二乘法拟合 。Python的Scipy数值计算库中的optimize模块提供python线条函数了 leastsq() 函数,可以对数据进行最小二乘拟合计算 。
此处利用该函数对一段弧线使用圆方程进行了拟合,并通过Matplotlib模块进行了作图,程序内容如下:
Python的使用中需要导入相应的模块,此处首先用 import 语句
分别导入了numpy, leastsq与pylab模块,其中numpy模块常用用与数组类型的建立 , 读入等过程 。leastsq则为最小二乘法拟合函数 。pylab是绘图模块 。
接下来我们需要读入需要进行拟合的数据 , 这里使用了 numpy.loadtxt() 函数:
其参数有:
进行拟合时,首先我们需要定义一个目标函数 。对于圆的方程,我们需要圆心坐标(a,b)以及半径r三个参数,方便起见用p来存储:
紧接着就可以进行拟合了 ,  leastsq() 函数需要至少提供拟合的函数名与参数的初始值:
返回的结果为一数组,分别为拟合得到的参数与其误差值等,这里只取拟合参数值 。
leastsq() 的参数具体有:
输出选项有:
最后我们可以将原数据与拟合结果一同做成线状图,可采用 pylab.plot() 函数:
pylab.plot() 函数需提供两列数组作为输入,其他参数可调控线条颜色,形状,粗细以及对应名称等性质 。视需求而定,此处不做详解 。
pylab.legend() 函数可以调控图像标签的位置,有无边框等性质 。
pylab.annotate() 函数设置注释,需至少提供注释内容与放置位置坐标的参数 。
pylab.show() 函数用于显示图像 。
最终结果如下图所示:
用Python作科学计算
numpy.loadtxt
scipy.optimize.leastsq
python中plt.post是什么函数2018-05-04 11:11:36
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qiurisiyu2016
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matplotlib
1、plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
x轴数据python线条函数,y轴数据 , format_string控制曲线python线条函数的格式字串
format_string 由颜色字符 , 风格字符,和标记字符

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