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python怎画函数曲线 python怎么画函数曲线

IT技术函数

Python如何画函数的曲线输入以下代码导入我们用到的函数库 。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(0,5,0.1);
y=np.sin(x);
plt.plot(x,y)
采用刚才代码后有可能无法显示下图，然后在输入以下代码就可以了：
plt.show()
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怎么画曲线打开Pythonpython怎画函数曲线，使用import导入numpy和matplotlib.pyplot模块 。输入函数数据python怎画函数曲线，然后使用plt.show()展示绘制python怎画函数曲线的图像即可 。
怎么利用python绘制sse值与k值的函数图像可以使用Python计算机图形学库matplotlib来绘制SSE值与K值的函数图像 ， 具体步骤如下：
1.导入必要的库，例如matplotlib，numpy，scipy等 。
2.使用numpy和scipy生成k值与SSE值之间的矩阵，并将其存储到列表中 。
3.使用matplotlib绘制输入矩阵中包含的散点图 ， 即k值与SSE值的函数图像 。
python 怎么画与其他方法进行比较的ROC曲线？使用sklearn的一系列方法后可以很方便的绘制处ROC曲线，这里简单实现以下 。
主要是利用混淆矩阵中的知识作为绘制的数据（如果不是很懂可以先看看这里的基?。?
tpr(Ture Positive Rate)：真阳率图像的纵坐标
fpr(False Positive Rate)：阳率（伪阳率）图像的横坐标
mean_tpr：累计真阳率求平均值
mean_fpr：累计阳率求平均值
import numpy as np
【python怎画函数曲线 python怎么画函数曲线】import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X, y = X[y != 2], y[y != 2]# 去掉了label为2，label只能二分，才可以 。
n_samples, n_features = X.shape
# 增加噪声特征
random_state = np.random.RandomState(0)
X = np.c_[X, random_state.randn(n_samples, 200 * n_features)]
cv = StratifiedKFold(n_splits=6)#导入该模型 ， 后面将数据划分6份
classifier = svm.SVC(kernel='linear', probability=True,random_state=random_state)# SVC模型 可以换作AdaBoost模型试试
# 画平均ROC曲线的两个参数
mean_tpr = 0.0# 用来记录画平均ROC曲线的信息
mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)
cnt = 0
for i, (train, test) in enumerate(cv.split(X,y)):#利用模型划分数据集和目标变量 为一一对应的下标
cnt=1
probas_ = classifier.fit(X[train], y[train]).predict_proba(X[test]) # 训练模型后预测每条样本得到两种结果的概率
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y[test], probas_[:, 1])# 该函数得到伪正例、真正例、阈值，这里只使用前两个
mean_tpr= np.interp(mean_fpr, fpr, tpr)# 插值函数 interp(x坐标,每次x增加距离,y坐标)累计每次循环的总值后面求平均值
mean_tpr[0] = 0.0# 将第一个真正例=0 以0为起点
roc_auc = auc(fpr, tpr)# 求auc面积
plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC fold {0:.2f} (area = {1:.2f})'.format(i, roc_auc))# 画出当前分割数据的ROC曲线
plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', color=(0.6, 0.6, 0.6), label='Luck') # 画对角线
mean_tpr /= cnt# 求数组的平均值
mean_tpr[-1] = 1.0# 坐标最后一个点为（1,1）以1为终点
mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr)
plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, 'k--',label='Mean ROC (area = {0:.2f})'.format(mean_auc), lw=2)
plt.xlim([-0.05, 1.05])# 设置x、y轴的上下限 ， 设置宽一点，以免和边缘重合，可以更好的观察图像的整体
plt.ylim([-0.05, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')# 可以使用中文，但需要导入一些库即字体
plt.title('Receiver operating characteristic example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
不能直接写出函数的表达式 怎么在python里画函数图象呢？不写出y=f(x)这样的表达式，由隐函数的等式直接绘制图像，以x2 y2 xy=1的图像为例 ， 使用sympy间接调用matplotlib工具的代码和该二次曲线图像如下（注意python里的乘幂符号是**而不是^，还有 ， python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，这几点和matlab的区别很大）
直接在命令提示行的里面运行代码的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2 y**2 x*y-1);
关于python怎画函数曲线和python怎么画函数曲线的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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