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python函数调用画图 python中画图函数

函数IT技术

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
Python实操：手把手教你用Matplotlib把数据画出来 作者：迈克尔·贝耶勒（Michael Beyeler）
如需转载请联系华章 科技
如果已安装Anaconda Python版本python函数调用画图，就已经安装好了可以使用的 Matplotlib 。否则，可能要访问官网并从中获取安装说明：
正如使用np作为 NumPy 的缩写，python函数调用画图我们将使用一些标准的缩写来表示 Matplotlib 的引入：
在本书中，plt接口会被频繁使用 。
让我们创建第一个绘图 。
假设想要画出正弦函数sin(x)的线性图 。得到函数在x坐标轴上0≤x＜10内所有点的值 。我们将使用 NumPy 中的 linspace 函数来在x坐标轴上创建一个从0到10的线性空间，以及100个采样点：
可以使用 NumPy 中的sin函数得到所有x点的值，并通过调用plt中的plot函数把结果画出来：
python函数调用画图你亲自尝试了吗python函数调用画图？发生了什么吗？有没有什么东西出现？
实际情况是，取决于你在哪里运行脚本 ， 可能无法看到任何东西 。有下面几种可能性：
1. 从.py脚本中绘图
如果从一个脚本中运行 Matplotlib ， 需要加上下面的这行调用：
在脚本末尾调用这个函数，你的绘图就会出现！
2. 从 IPython shell 中绘图
这实际上是交互式地执行Matplotlib最方便的方式 。为了让绘图出现，需要在启动 IPython 后使用所谓的%matplotlib魔法命令 。
接下来，无须每次调用plt.show()函数，所有的绘图将会自动出现 。
3. 从 Jupyter Notebook 中绘图
如果你是从基于浏览器的 Jupyter Notebook 中看这段代码，需要使用同样的%matplotlib魔法命令 。然而，也可以直接在notebook中嵌入图形，这会有两种输出选项：
在本书中 ， 将会使用inline选项：
现在再次尝试一下：
上面的命令会得到下面的绘图输出结果：
如果想要把绘图保存下来留作以后使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：
仅需要确保你使用了支持的文件后缀，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf 。
【python函数调用画图 python中画图函数】 作为本章最后一个测试，让我们对外部数据集进行可视化，比如scikit-learn中的数字数据集 。
为此，需要三个可视化工具：
那么开始引入这些包吧：
第一步是载入实际数据：
如果没记错的话，digits应该有两个不同的数据域：data域包含了真正的图像数据 ， target域包含了图像的标签 。相对于相信我们的记忆，我们还是应该对digits稍加 探索。输入它的名字，添加一个点号，然后按Tab键：digits.TAB，这个操作将向我们展示digits也包含了一些其他的域，比如一个名为images的域 。images和data这两个域 ， 似乎简单从形状上就可以区分 。
两种情况中，第一维对应的都是数据集中的图像数量 。然而，data中所有像素都在一个大的向量中排列 ， 而images保留了各个图像8×8的空间排列 。
因此，如果想要绘制出一副单独的图像，使用images将更加合适 。首先，使用NumPy的数组切片从数据集中获取一幅图像：
这里是从1797个元素的数组中获取了它的第一行数据，这行数据对应的是8×8=64个像素 。下面就可以使用plt中的imshow函数来绘制这幅图像：
上面的命令得到下面的输出：
此外，这里也使用cmap参数指定了一个颜色映射 。默认情况下，Matplotlib 使用MATLAB默认的颜色映射jet 。然而，在灰度图像的情况下，gray颜色映射更有效 。
最后，可以使用plt的subplot函数绘制全部数字的样例 。subplot函数与MATLAB中的函数一样，需要指定行数、列数以及当前的子绘图索引（从1开始计算） 。我们将使用for 循环在数据集中迭代出前十张图像，每张图像都分配到一个单独的子绘图中 。
这会得到下面的输出结果：
关于作者：Michael Beyeler，华盛顿大学神经工程和数据科学专业的博士后，主攻仿生视觉计算模型，用以为盲人植入人工视网膜（仿生眼睛） ， 改善盲人的视觉体验 。他的工作属于神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域 。同时他也是多个开源项目的积极贡献者 。
本文摘编自《机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理》，经出版方授权发布 。
python绘制函数图像raw_input获取的输入是字符串，不能直接用np.array，需要用split进行切分，然后强制转化成数值类型，才能用plot函数
我把你的代码稍微修改了一下，可能不太漂亮，不过能运行了
x=[1,2,3]
a = raw_input('function')
a = a.split(' ')#依空格对字符串a进行切分，如果是用逗号分隔，则改成a.split(',')
b = []
for i in range(len(a)):#把切分好的字符强制转化成int类型，如果是小数，将int改为float
b.append(int(a[i]))
plt.plot(x, b, label='x', color="green", linewidth=1)
python绘图篇1python函数调用画图，xlable,ylable设置xpython函数调用画图，y轴python函数调用画图的标题文字 。
2python函数调用画图，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python函数调用画图：
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
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python函数调用画图，具体步骤如下python函数调用画图：
1.导入必要的库python函数调用画图 ， 例如matplotlibpython函数调用画图，numpypython函数调用画图，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绘图之（1）Turtle库详解Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库python函数调用画图 ， 想象一个小乌龟python函数调用画图，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始，它根据一组函数指令的控制 ， 在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制python函数调用画图了图形 。
画布就是turtle为我们展开用于绘图区域，我们可以设置它的大小和初始位置 。
设置画布大小
turtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None) ， 参数分别为画布的宽(单位像素), 高, 背景颜色 。
如：turtle.screensize(800,600, "green")
turtle.screensize() #返回默认大小(400, 300)
turtle.setup(width=0.5, height=0.75, startx=None, starty=None) ， 参数：width, height: 输入宽和高为整数时, 表示像素; 为小数时, 表示占据电脑屏幕的比例，(startx, starty): 这一坐标表示矩形窗口左上角顶点的位置, 如果为空,则窗口位于屏幕中心 。
如：turtle.setup(width=0.6,height=0.6)
turtle.setup(width=800,height=800, startx=100, starty=100)
2.1 画笔的状态
在画布上，默认有一个坐标原点为画布中心的坐标轴，坐标原点上有一只面朝x轴正方向小乌龟 。这里我们描述小乌龟时使用了两个词语：坐标原点(位置)，面朝x轴正方向(方向) ， turtle绘图中，就是使用位置方向描述小乌龟(画笔)的状态 。
2.2 画笔的属性
画笔(画笔的属性，颜色、画线的宽度等)
1) turtle.pensize()：设置画笔的宽度；
2) turtle.pencolor()：没有参数传入，返回当前画笔颜色，传入参数设置画笔颜色 ， 可以是字符串如"green", "red",也可以是RGB 3元组 。
3) turtle.speed(speed)：设置画笔移动速度，画笔绘制的速度范围[0,10]整数，数字越大越快 。
2.3 绘图命令
操纵海龟绘图有着许多的命令，这些命令可以划分为3种：一种为运动命令，一种为画笔控制命令，还有一种是全局控制命令 。
(1) 画笔运动命令
(2) 画笔控制命令
(3) 全局控制命令
(4) 其他命令
3. 命令详解
3.1 turtle.circle(radius, extent=None, steps=None)
描述：以给定半径画圆
参数：
radius(半径)：半径为正(负)，表示圆心在画笔的左边(右边)画圆；
extent(弧度) (optional)；
steps (optional) (做半径为radius的圆的内切正多边形，多边形边数为steps) 。
举例:
circle(50) # 整圆;
circle(50,steps=3) # 三角形;
circle(120, 180) # 半圆
实例：
1、太阳花
2、五角星
3、时钟程序
关于python函数调用画图和python中画图函数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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