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python怎么根据自定义函数lambda绘图lambda就是匿名函数,就是没有名字的函数, 简便实用 ,来自于于函数式编程的概念(这个不懂自己谷歌); 连java7好像都加这个...
举个例子
一般的函数是这样:
def f(x):
return x 1
这样使用 print f(4)
用lambda的话，写成这样:
g = lambda x : x 1
这样使用 print g(4)
Python气象数据处理与绘图(18)：泰勒图泰勒图绘制的核心思想是设计一个只有第一象限的极坐标，并将方差，相关系数进行捆绑 ， 通过转化为极坐标系坐标进行绘制 。为了实现泰勒图的绘制，我设计了两个函数：
set_tayloraxes(fig, location=111) 和plot_taylor(axes, refsample, sample, args, *kwargs)
set_tayloraxes()函数用于建立一个泰勒图的坐标系 ， 这个自定义函数一般情况下不建议修改 ， 每一个参数都是经过多次调试得到的，很可能牵一发动全身 。因此，将绘图部分的独立成为了plot_taylor函数()，这部分函数较为简单，目的就是将需要绘图的数据，转换为极坐标系坐标，通过plot函数将散点打在泰勒图上，这个函数模块较为简单，可以根据自己的输入数据情况进行调整 。
下面介绍下函数的具体用法：
输入：
fig： 需要绘图的figure
rect：图的位置，如111为1行1列第一个，122为1行2列第2个
输出：
polar_ax：泰勒坐标系
输入：
axes : setup_axes返回的泰勒坐标系
refsample ：参照样本
sample ：评估样本
args, *kwargs ：plt.plot()函数的相关参数 ， 设置点的颜色，形状等等 。
下面给出示例：
Python最小二乘法拟合与作图在函数拟合中，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
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