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python绘制函数图象 python3画函数图像

绘制IT技术

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？
搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图
第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库 ， 这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了 。
它最常用的指令就是旋转和移动 ， 比如画个圆 ， 就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹
第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度
然后呢？ 循环重复就画出来这个图了
好玩吧 。
有需要仔细研究的可以看下这篇文章，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了 。
Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了 。
Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API ， 十分适合交互式地行制图 。其中 ， matplotlib的pyplot模块一般是最常用的 ， 可以方便用户快速绘制二维图表 。
使用起来也挺简单，
首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图 。
然后给定x和y，用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了，接着用plt.show()就可以把图形展示出来 。
接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在这篇文章里介绍的很详细 。
现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来 ， 而且还是免费的 。
我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把比特币的曲线自己画出来可好？
假设现在有个数据csv文件，一列是日期 ， 另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：
这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下图：
自己画的是不是很香，哈哈！
然后呢，我在上篇文章中介绍过求Ahr999指数 ， 那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
图形如下：
但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊，原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了 。
继续谷歌一下，把第二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图 ， 重新绘制
fig = plt.figure() # 多图
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")# 绘制第一个图比特币价格
ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签
# 第二个直接对称就行了
ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")# 绘制第二个图Ahr999指数，红色
ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格
fig.legend(loc="center")#图例
plt.show()
跑起来看看效果，虽然丑了点 ， 但终于跑通了 。
这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题 ， 留给爱思考爱学习的你 。
有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表 。
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
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);
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
1.2.1 确定数据
1.2.2 创建画布
1.2.3 添加标题
1.2.4 添加x，y轴名称
【python绘制函数图象 python3画函数图像】 1.2.5 添加x，y轴范围
1.2.6 添加x，y轴刻度
1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片
保存图片时，dpi为清晰度，数值越高越清晰 。请注意，函数结尾处，必须加plt.show()，不然图像不显示 。
绘制流程与绘制不含子图的图像一致，只需注意一点：创建画布 。
合理调整figsize、dpi ， 可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.
2.2.1 rc参数类型
2.2.2 方法1：使用rcParams设置
2.2.3 方法2：plot内设置
2.2.4 方法3：plot内简化设置
方法2中，线条形状 ， linestyle可简写为ls；线条宽度，linewidth可简写为lw；线条颜色，color可简写为c，等等 。
关于python绘制函数图象和python3画函数图像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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