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关于python函数axes的信息

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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：
用Python已知圆心判断一个点是否在圆内？任意点到圆心的距离的平方为x^2y^2,只要在半径内,那么这个点就在圆内,否则在圆外 。使用pow函数,判断pow(x,2)pow(y,2) =1即可 。
假设圆方程是 中心为（0 ， 0),半径为1的圆的方程：X^2 Y^2=1如果点(m,n)在圆内 ， 换到几何上表示就是 ， 点到圆心的距离要小于圆的半径(这样就是点在园内) 。所以点(m,n)到圆心的距离：(m-0)^2 (n-0)^21^2,也就相当于代入此圆方程时满足m^2 n^21 。
Python
是完全面向对象的语言 。函数、模块、数字、字符串都是对象 。并且完全支持继承、重载、派生、多继承 ， 有益于增强源代码的复用性 。Python支持重载运算符和动态类型 。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持 。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具 。
python两个函数图像怎么分开画1、plt.legendplt.legend(loc=0)#显示图例的位置 。
2、plt.figureplt.figure(figsize=(14 ， 6) ， dpi=80)#设置绘图区域的大小和像素 。
3、plt.xticksplt.xticks(new_year)#设置x轴的刻度线为new_year，new_year可以为数组 。
4、plt.xlabelplt.xlabel('year')#x轴标签 。
5、plt.plotplt.plot(number，color='blue'，label="actualvalue")#将实际值的折线设置为蓝色 。
6、两个图分开fig，axes=plt.subplots(2，1，sharex=True，figsize=(10，10)) 。
7、画竖直线plt.axvline(99 ， linestyle="dotted"，linewidth=4 ， color='r')#99表示横坐标 。
8、图片保存plt.savefig('timeseries_y.jpg') 。
python绘图篇1python函数axes，xlable,ylable设置xpython函数axes，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 。
【关于python函数axes的信息】 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python函数axes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怎么表示指数？其中有两个非常漂亮的指数函数图就是用python的matplotlib画出来的 。这一期，我们将要介绍如何利用python绘制出如下指数函数 。
图 1 a1图 1 a1
我们知道当0 ， 指数函数 是单调递减的，当a1 时 ， 指数函数是单调递增的 。所以我们首先要定义出指数函数，将a值做不同初始化
import math
...
def exponential_func(x, a): #定义指数函数
y=math.pow(a, x)
return y
然后，利用numpy构造出自变量 ， 利用上面定义的指数函数来计算出因变量
X=np.linspace(-4, 4, 40) #构造自变量组
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函数值
有了自变量和因变量的一些散点，那么就可以模拟我们平时画函数操作——描点绘图 ， 利用下面代码就可以实现
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #导入坐标轴加工模块
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建画布
ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法创建一个绘图区对象ax
fig.add_axes(ax) #将绘图区对象添加到画布中
def exponential_func(x, a=2): #定义指数函数
y=math.pow(a, x)
return y
X=np.linspace(-4, 4, 40) #构造自变量组
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函数值
ax.plot(X, Y) #绘制指数函数
plt.show()
图 2 a=2
图2虽简单 ， 但麻雀虽小五脏俱全，指数函数该有都有，接下来是如何让其看起来像我们在作图纸上面画的那么美观，这里重点介绍axisartist 坐标轴加工类，在的时候我们已经用过了，这里就不再多说了 。我们只需要在上面代码后面加上一些代码来将坐标轴好好打扮一番 。
图 3 a1 完整代码# -*- coding: utf-8 -*-图 3 a1 完整代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帅帅de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp
python绘制直方图怎么设置x轴和y轴的标签　1、设置x轴python函数axes的标签
matplotlib中可以直接使用pyplot模块python函数axes的xlabel()函数设置x轴的标签python函数axes，xlabel()函数的语法格式如下所示：
xlabel(xlabel,fontdict=None,labelpad=None,**kwargs)
该函数各参数含义如下 。
·xlabel：表示x轴标签的文本 。
·fontdict：表示控制标签文本样式的字典 。
·labelpad：表示标签与坐标轴边框(包括刻度和刻度标签)的距离 。
此外python函数axes，Axes对象使用set_xlabel()方法也可以设置x轴的标签 。
2、设置y轴的标签
matplotlib中可以直接使用pyplot模块的ylabel()函数设置y轴的标签python函数axes，ylabel()函数的语法格式如下所示：
ylabel(ylabel,fontdict=None,labelpad=None,**kwargs)
该函数的ylabel参数表示y轴标签的文本，其余参数与xlabel()函数的参数的含义相同 。此处不再赘述 。此外，Axes对象使用set_ylabel()方法也可以设置y轴的标签 。
假设现在有一个包含正弦曲线和余弦曲线的图表，该图表中设置x轴和y轴的标签，具体代码如下 。
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsex=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)y1,y2=np.sin(x),np.cos(x)plt.plot(x,y1,x,y2)# 设置x轴和y轴的标签plt.xlabel("x轴")plt.ylabel("y轴")plt.show()
运行程序，效果如图3-3所示 。
图3-3 正弦和余弦曲线图——设置坐标轴标签
python函数axes的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、python函数axes的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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