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python數(shù)學(xué)建模之Matplotlib?實(shí)現(xiàn)圖片繪制

 更新時(shí)間:2022年07月03日 16:04:10   作者:lxw-pro  
這篇文章主要介紹了python數(shù)學(xué)建模之Matplotlib?實(shí)現(xiàn)圖片繪制,文章圍繞主題展開詳細(xì)的內(nèi)容介紹,具有一定的參考價(jià)值,需要的小伙伴可以參考一下

Matplotlib 學(xué)習(xí)

Matplotlib簡(jiǎn)介

# Matplotlib簡(jiǎn)介:
'''
使用 Matplotlib 在 Python 中創(chuàng)建圖表【Matplotlib 是用于創(chuàng)建圖表的 Python 庫】
Matplotlib 是一個(gè)非常強(qiáng)大的 Python 畫圖工具,我們可以使用該工具將很多數(shù)據(jù)通過圖表的形式更直觀的呈現(xiàn)出來。
它能讓使用者很輕松地將數(shù)據(jù)圖形化,并且提供多樣化的輸出格式【可創(chuàng)建散點(diǎn)圖,折線圖,條形圖和餅圖等】
Matplotlib 可以用來繪制各種靜態(tài),動(dòng)態(tài),交互式的圖表。
注:在使用之前需在終端安裝Matplotlib
安裝命令為:pip install matplotlib
Matplotlib應(yīng)用:
Matplotlib 通常與 NumPy 和 SciPy(Scientific Python)一起使用, 這種組合廣泛用于替代 MatLab,
是一個(gè)強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算環(huán)境,有助于我們通過 Python 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)或者機(jī)器學(xué)習(xí)

'''
# 查看版本
import matplotlib
print(matplotlib.__version__)

Matplotlib 散點(diǎn)圖

# Matplotlib 散點(diǎn)圖
# 散點(diǎn)圖是一種圖形或數(shù)學(xué)圖,使用笛卡爾坐標(biāo)顯示一組數(shù)據(jù)的兩個(gè)變量的值

# 使用時(shí),我們可以使用 import 導(dǎo)入 pyplot 庫,并設(shè)置一個(gè)別名 plt
import matplotlib.pyplot as plt

x_hz = [i for i in range(10)]                   # 時(shí)間數(shù)據(jù)
y_zz = [6, 14, 21, 36, 45, 52, 66, 72, 88, 92]  # 價(jià)格數(shù)據(jù)

plt.title('price for 10 years')                 # 設(shè)置圖表標(biāo)題
plt.scatter(x_hz, y_zz, color='blue', marker='x', label='item 1')   # scatter()功能繪制散點(diǎn)圖
plt.xlabel('year')      # 設(shè)置x軸標(biāo)簽
plt.ylabel('price')     # 設(shè)置y軸標(biāo)簽

plt.grid(True)          # grid()功能顯示網(wǎng)格
plt.legend()            # legend()功能在軸上放置圖例
plt.show()              # 顯示圖表

運(yùn)行效果如下:

Matplotlib Pyplot

# Matplotlib Pyplot
'''
Pyplot 是 Matplotlib 的子庫,提供了和 MATLAB 類似的繪圖 API。
Pyplot 是常用的繪圖模塊,能很方便讓用戶繪制 2D 圖表。
Pyplot 包含一系列繪圖函數(shù)的相關(guān)函數(shù),每個(gè)函數(shù)會(huì)對(duì)當(dāng)前的圖像進(jìn)行一些修改

'''
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x_d = np.array([0, 8])
y_d = np.array([0, 120])
plt.plot(x_d, y_d)  # plot() 函數(shù)是繪制二維圖形的最基本函數(shù)
plt.show()

運(yùn)行效果如下:

關(guān)于plot()

# 關(guān)于plot()
'''
plot() 用于畫圖它可以繪制點(diǎn)和線,語法格式如下:
# 畫單條線
plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
# 畫多條線
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)
參數(shù)說明:
x, y:點(diǎn)或線的節(jié)點(diǎn),x 為 x 軸數(shù)據(jù),y 為 y 軸數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)可以列表或數(shù)組。
fmt:可選,定義基本格式(如顏色、標(biāo)記和線條樣式)。
**kwargs:可選,用在二維平面圖上,設(shè)置指定屬性,如標(biāo)簽,線的寬度等。
顏色字符:'b' 藍(lán)色,'m' 洋紅色,'g' 綠色,'y' 黃色,'r' 紅色,'k' 黑色,'w' 白色,'c' 青綠色,'#008000' RGB 顏色符串。多條曲線不指定顏色時(shí),會(huì)自動(dòng)選擇不同顏色。
線型參數(shù):'‐' 實(shí)線,'‐‐' 破折線,'‐.' 點(diǎn)劃線,':' 虛線。
標(biāo)記字符:'.' 點(diǎn)標(biāo)記,',' 像素標(biāo)記(極小點(diǎn)),'o' 實(shí)心圈標(biāo)記,'v' 倒三角標(biāo)記,'^' 上三角標(biāo)記,'>' 右三角標(biāo)記,'<' 左三角標(biāo)記...等等
'''
# 可使用 o 參數(shù),表示一個(gè)實(shí)心圈的標(biāo)記
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x_p = np.array([0, 6])
y_p = np.array([3, 9])
plt.plot(x_p, y_p, 'o')
plt.show()

運(yùn)行效果如下:

繪制任意數(shù)量的點(diǎn)

# 繪制任意數(shù)量的點(diǎn)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x_dp = np.array([1, 3, 5, 7, 9])
y_dp = np.array([8, 4, 2, 6, 0])
plt.plot(x_dp, y_dp)
plt.show()

運(yùn)行效果如下:

不指定 x 軸上的點(diǎn),看看效果

# 不指定 x 軸上的點(diǎn),看看效果
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
yd = np.array([2, 9])
plt.plot(yd)
plt.show()

運(yùn)行效果如下:

再看看y更多值的效果

# 再看看y更多值的效果
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
yd2 = np.array([2, 9, 1, 8, 3, 8])
plt.plot(yd2)
plt.show()

運(yùn)行效果如下:

繪制正余弦圖:

# 繪制正余弦圖:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 4*np.pi, 0.1)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)
plt.plot(x, y, x, z)
plt.show()

運(yùn)行效果如下:

兩個(gè)數(shù)據(jù)集

# 兩個(gè)數(shù)據(jù)集
import matplotlib.pyplot as plt
x_d1 = [i for i in range(1, 11)]
y_d1 = [2, 32, 41, 6, 15, 34, 34, 23, 12, 9]
x_d2 = [i for i in range(1, 11)]
y_d2 = [4, 12, 43, 21, 52, 32, 12, 43, 8, 20]
plt.title('Prices for 10 years')
plt.scatter(x_d1, y_d1, color='darkblue', marker='x', label='item 1')
plt.scatter(x_d2, y_d2, color='darkred', marker='x', label='item 2')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Price')
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()

運(yùn)行效果如下:

Matplotlib 繪圖標(biāo)記

實(shí)心圓標(biāo)記:

# Matplotlib 繪圖標(biāo)記
# 繪圖過程可使用 plot() 方法的 marker 參數(shù)來定義標(biāo)記
# 實(shí)心圓標(biāo)記:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
yp = np.array([1, 3, 1, 4, 1, 5, 9, 5, 2, 1])
plt.plot(yp, marker='o')
plt.show()

運(yùn)行效果如下:

用 * 標(biāo)記

# 用 * 標(biāo)記
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
yp2 = np.array([2, 3, 2, 43, 23, 12, 3, 4, 12, 43, 12])
plt.plot(yp, marker='*')
plt.show()

運(yùn)行效果如下:

用下箭頭標(biāo)記

# 用下箭頭標(biāo)記
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.markers
plt.plot([1, 3, 5], marker=matplotlib.markers.CARETUPBASE)
plt.show()

運(yùn)行效果如下:

Matplotlib 折線圖

# Matplotlib 折線圖
# 折線圖是一種顯示圖表的圖表,該信息顯示為一系列數(shù)據(jù)點(diǎn),這些數(shù)據(jù)點(diǎn)通過直線段相連,稱為標(biāo)記
# 正弦波折線圖:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
t = np.arange(0.0, 4.0, 0.01)   # arange()函數(shù)返回給定間隔內(nèi)的均勻間隔的值列表
s = np.sin(2.5*np.pi*t)
# plot()功能繪制折線圖
plt.plot(t, s)
plt.title('Wave')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Vol')
plt.grid(True)
plt.show()

運(yùn)行效果如下:

fmt 參數(shù)

# fmt參數(shù)
'''
fmt 參數(shù)
fmt 參數(shù)定義了基本格式,如標(biāo)記、線條樣式和顏色。
fmt = '[marker][line][color]'
如   o:r【o 表示實(shí)心圓標(biāo)記,: 表示虛線,r 表示顏色為紅色】

:  代表虛線        -  代表實(shí)線
-- 代表破折線      -. 代表點(diǎn)劃線
除了黑色是用k表示,其他顏色均用各自英文首字母表示

'''
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
ft = np.array([3, 9, 2, 6])
plt.plot(ft, 'o:r')
plt.show()

運(yùn)行效果如下:

標(biāo)記大小與顏色

設(shè)置標(biāo)記大小:

# 標(biāo)記大小與顏色
'''
標(biāo)記大小與顏色
我們可以自定義標(biāo)記的大小與顏色,使用的參數(shù)分別是:
markersize,簡(jiǎn)寫為 ms:定義標(biāo)記的大小。
markerfacecolor,簡(jiǎn)寫為 mfc:定義標(biāo)記內(nèi)部的顏色。
markeredgecolor,簡(jiǎn)寫為 mec:定義標(biāo)記邊框的顏色。
'''
# 設(shè)置標(biāo)記大小:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
dx = np.array([2, 32, 1, 43, 12, 12, 3])
plt.plot(dx, marker='o', ms=20)
plt.show()

運(yùn)行效果如下:

設(shè)置標(biāo)記外邊框顏色:

# 設(shè)置標(biāo)記外邊框顏色:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
yys = np.array([2, 1, 43, 1, 2, 12, 1])
plt.plot(yys, marker='*', ms=20, mec='g')
plt.show()

運(yùn)行效果如下:

設(shè)置標(biāo)記內(nèi)部顏色:

# 設(shè)置標(biāo)記內(nèi)部顏色:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
nys = np.array([2,3, 32, 12, 43, 12, 9])
plt.plot(nys, marker='o', ms=20, mfc='r')
plt.show()

運(yùn)行效果如下:

Matplotlib 條形圖

# Matplotlib 條形圖
# 條形圖顯示帶有矩形條的分組數(shù)據(jù),其長(zhǎng)度與它們代表的值成比例【條形圖可以垂直或水平繪制】
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.style as sty
sty.use('ggplot')
x = [i for i in range(1, 4)]
y = [12, 8, 4]
fuck, ax = plt.subplots()       # subplots()函數(shù)返回圖形和軸對(duì)象
ax.bar(x, y, align='center')    # bar()功能生成條形圖
ax.set_title('Olympic Gold for London')
ax.set_ylabel('Gold medals')
ax.set_xlabel('Countries')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(('China', 'UK', 'USA'))
plt.show()

運(yùn)行效果如下:

總結(jié)

到此這篇關(guān)于python數(shù)學(xué)建模之Matplotlib 實(shí)現(xiàn)圖片繪制的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python Matplotlib 內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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