用Python畫圖

今天開始琢磨用Python畫圖，沒使用之前是一臉懵的，我使用的開發(fā)環(huán)境是Pycharm，這個輸出的是一行行命令，這個圖畫在哪里呢？

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搜索之后發(fā)現(xiàn)，它會彈出一個對話框，然后就開始畫了，比如下圖

第一個常用的庫是Turtle，它是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數(shù)庫，這個詞的意思就是烏龜，你可以想象下一個小烏龜在一個x和y軸的平面坐標(biāo)系里，從原點開始根據(jù)指令控制，爬行出來就是繪制的圖形了。

它最常用的指令就是旋轉(zhuǎn)和移動，比如畫個圓，就是繞著圓心移動；再比如上圖這個怎么畫呢，其實主要就兩個命令：

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一個命令是移動200個單位并畫出來軌跡

第二個命令是畫筆順時針轉(zhuǎn)170度，注意此時并沒有移動，只是轉(zhuǎn)角度

然后呢？ 循環(huán)重復(fù)就畫出來這個圖了

好玩吧。

有需要仔細(xì)研究的可以看下這篇文章 ，這個牛人最后用這個庫畫個移動的鐘表，太贊了。

Turtle雖好玩，但是我想要的是我給定數(shù)據(jù)，然后讓它畫圖，這里就找到另一個常用的畫圖的庫了。

Matplotlib是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令A(yù)PI，十分適合交互式地行制圖。其中，matplotlib的pyplot模塊一般是最常用的，可以方便用戶快速繪制二維圖表。

使用起來也挺簡單，

首先import matplotlib.pyplot as plt?導(dǎo)入畫圖的圖。

然后給定x和y，用這個命令plt.plot(x, y)就能畫圖了，接著用plt.show()就可以把圖形展示出來。

接著就是各種完善，比如加標(biāo)題，設(shè)定x軸和y軸標(biāo)簽，范圍，顏色，網(wǎng)格等等，在 這篇文章里介紹的很詳細(xì)。

現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的好處就是你需要什么內(nèi)容，基本上都能搜索出來，而且還是免費的。

我為什么要研究這個呢？當(dāng)然是為了用，比如我把比特幣的曲線自己畫出來可好？

假設(shè)現(xiàn)在有個數(shù)據(jù)csv文件，一列是日期，另一列是比特幣的價格，那用這個命令畫下：

這兩列數(shù)據(jù)讀到pandas中，日期為df['time']列，比特幣價格為df['ini']，那我只要使用如下命令

plt.plot(df['time'], df['ini'])

plt.show()

就能得到如下圖：

自己畫的是不是很香，哈哈！

然后呢，我在上篇文章 中介紹過求Ahr999指數(shù)，那可不可以也放到這張圖中呢？不就是加一條命令嘛

plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])

圖形如下：

但是，Ahr999指數(shù)怎么就一條線不動啊，?原來兩個Y軸不一致，顯示出來太怪了，需要用多Y軸，問題來了。

繼續(xù)谷歌一下，把第二個Y軸放右邊就行了，不過呢得使用多圖，重新繪制

fig = plt.figure() # 多圖

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")? #?繪制第一個圖比特幣價格

ax1.set_ylabel('BTC price') #?加上標(biāo)簽

# 第二個直接對稱就行了

ax2 = ax1.twinx()#?在右邊增加一個Y軸

ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")??#?繪制第二個圖Ahr999指數(shù)，紅色

ax2.set_ylim([0, 50])# 設(shè)定第二個Y軸范圍

ax2.set_ylabel('ahr999')

plt.grid(color="k", linestyle=":")# 網(wǎng)格

fig.legend(loc="center")#圖例

plt.show()

跑起來看看效果，雖然丑了點，但終于跑通了。

這樣就可以把所有指數(shù)都繪制到一張圖中，等等，三個甚至多個Y軸怎么加？這又是一個問題，留給愛思考愛學(xué)習(xí)的你。

有了自己的數(shù)據(jù)，建立自己的各個指數(shù)，然后再放到圖形界面中，同時針對異常情況再自動進(jìn)行提醒，比如要抄底了，要賣出了，用程序做出自己的晴雨表。

不能直接寫出函數(shù)的表達(dá)式 怎么在python里畫函數(shù)圖象呢？

不寫出y=f(x)這樣的表達(dá)式，由隱函數(shù)的等式直接繪制圖像，以x2+y2+xy=1的圖像為例，使用sympy間接調(diào)用matplotlib工具的代碼和該二次曲線圖像如下（注意python里的乘冪符號是**而不是^，還有，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，這幾點和matlab的區(qū)別很大）

直接在命令提示行的里面運行代碼的效果

from sympy import *;

x,y=symbols('x y');

plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);

python繪制函數(shù)圖像

raw_input獲取的輸入是字符串，不能直接用np.array，需要用split進(jìn)行切分，然后強制轉(zhuǎn)化成數(shù)值類型，才能用plot函數(shù)

我把你的代碼稍微修改了一下，可能不太漂亮，不過能運行了

x=[1,2,3]

a = raw_input('function')

a = a.split(' ')#依空格對字符串a(chǎn)進(jìn)行切分，如果是用逗號分隔，則改成a.split(',')

b = []

for i in range(len(a)):#把切分好的字符強制轉(zhuǎn)化成int類型，如果是小數(shù)，將int改為float

b.append(int(a[i]))

plt.plot(x, b, label='x', color="green", linewidth=1)

Python實現(xiàn)彩色散點圖繪制（利用色帶對散點圖進(jìn)行顏色渲染）

接受自己的普通，然后全力以赴的出眾，告訴自己要努力，但不要著急....

當(dāng)然， 這個結(jié)果并不是我真正想要的，Pass, 太丑了！

好吧，安排，我們先看下實現(xiàn)后的效果！

這個效果自然就比之前的好多了！

實現(xiàn)python散點圖繪制需要用到matplotlib庫， matplotlib庫是專門用于可視化繪圖的工具庫；學(xué)習(xí)一個新的庫當(dāng)然看官方文檔了：

實現(xiàn)思路：

matplotlib.pyplot.scatter() 函數(shù)是專門繪制散點圖的函數(shù)：

matplotlib.pyplot.scatter ( x, y , s=None , c=None , marker=None , cmap=None , norm=None , vmin=None , vmax=None , alpha=None , linewidths=None , verts=None , edgecolors=None , ***, data=None , ** kwargs ) **

plt.scatter(observation, estimate, c=Z1, cmap=colormap, marker=".", s=marker_size, norm=colors.LogNorm(vmin=Z1.min(), vmax=0.5 * Z1.max()))

其中：

1、c參數(shù)為計算的散點密度；

2、cmap為色帶（matplotlib里面自帶了很多色帶可供選擇）,參見：

3、由于計算的散點密度數(shù)值大小分散，因此利用norm參數(shù)對散點密度Z1進(jìn)行歸一化處理(歸一化方式很多，參見colors類)，并給歸一化方式設(shè)置色帶刻度的最大最小值vmin和vmax(一般這兩個參數(shù)就是指定散點密度的最小值和最大值)，這樣就建立起了密度與色帶的映射關(guān)系。

（這里的結(jié)果與前面展示的相比改變了計算散點密度的半徑：radius = 3以及繪制散點圖的散點大小marksize）

作者能力水平有限，歡迎各位批評指正！

本文題目：python畫點函數(shù)圖像 python畫函數(shù)圖像顆粒狀區(qū)域
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