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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)
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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);
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
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')。
一、函数说明
在使用python作图时,应用最广的就是matplotlib包,但我们平时使用matplotlib时主要是画一些简单的图表,很少有涉及分段函数。本次针对数值实验中两个较为复杂的函数,使用其构建分段函数图像。
二、图像代码
2.11、函数公式:
y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)
2.12、代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sgn(x):
if x0:
return 1
elif x0:
return -1
else:
return 0
t=np.arange(0,1,0.01)
y=[]
for i in t:
y_1=4*np.sin(4*np.pi*i)-sgn(i-0.3)-sgn(0.72-i)
y.append(y_1)
plt.plot(t,y)
plt.xlabel("t")
plt.ylabel("y")
plt.title("Heavsine")
plt.show()
2.13、运行结果如下:
81036331d721706ae12808beb99b9574.png
2.21、函数公式:
479029.html
2.22、代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def g(x):
if x0:
return x
else:
return 0
t=np.arange(0,1,0.01)
y=[]
for i in t:
y_1=g(i*(1-i))*np.sin((2*np.pi*1.05)/(i+0.05))
y.append(y_1)
plt.plot(t,y)
plt.xlabel("t")
plt.ylabel("y")
plt.title("TimeSine")
plt.show()
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
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。