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python函数绘图教学 python 函数绘图

IT技术绘图

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?。?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()
【python函数绘图教学 python 函数绘图】 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，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 ， 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：
你亲自尝试了吗？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 。
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 。
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