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  • python绘制多条曲线图
    千次阅读
    2020-12-10 13:28:46

    函数只被其名称引用。就Python而言,使用不同的输入参数集并不能使它成为惟一的函数。因此,每次声明函数f时,都会覆盖以前的版本。因此,最后你只剩下f(w),这对你所有的绘图重复调用。在

    解决此问题的最简单方法是为函数指定不同的名称:import sympy as sy

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    x, z, w, a0, a1, a2, a3, n, c, = sy.symbols('x z w a0 a1 a2 a3 n c ')

    def f(x):

    return 2.2268*(x)**(1/2)+2.6295*x-0.0217*(x)**2+5.7406*10**(-5)*(x)**3

    def g(z):

    return 2.2268*(z)**(1/2)+1.5821*z-8.2664*10**(-3)*(z)**2+1.3718*10**(-5)*(z)**3

    def h(w):

    return 2.2268*(w)**(1/2)+1.1139*w-4.2846*10**(-3)*(w)**2+5.1828*10**(-6)*(w)**3

    x = np.arange(0., 300, 0.01)

    y = np.arange(0., 300, 0.01)

    z = np.arange(0., 300, 0.01)

    w = np.arange(0., 300, 0.01)

    plt.plot(x, f(x), )

    plt.show()

    plt.plot(z, g(z), )

    plt.show()

    plt.plot(w, h(w), )

    plt.show()

    plt.plot(x, f(x), z, g(z), w, h(w), )

    plt.show()

    现在,这意味着可以在不同的函数中重复使用x作为输入,但是符号表示可能不是您想要的那样(假设这是一个简短的例子,因为这里没有实际使用符号)。在

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  • Python绘制多条曲线

    千次阅读 2021-06-17 10:25:57
    Matplotlib 和 Numpy 结合使用,绘制双曲线图 ​​​​ 欢迎大家转发,一起传播知识和正能量,帮助到更人。辛苦大家转发时注明出处(也是咱们公益编程交流群的入口网址),刘经纬老师共享知识相关文件下载地址为:...

    Matplotlib 和 Numpy 结合使用,绘制多条曲线图 ​​​​

    欢迎大家转发,一起传播知识和正能量,帮助到更多人。辛苦大家转发时注明出处(也是咱们公益编程交流群的入口网址),刘经纬老师共享知识相关文件下载地址为:http://liujingwei.cn

     

     

     

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  • 这篇文章利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线,这里先给出一个段代码和结果: # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt #这里导入...
  • 主要为大家详细介绍了python使用matplotlib模块绘制多条折线、散点的方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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    相关知识

     

    1. 设置图例;
    2. 设置坐标轴及标题;
    3. 绘制多条曲线。

    设置图例

    在 matplotlib 中,可通过legend函数设置图例,调用方式如下:

    1. legend()                       #以默认形式设置图例
    2. legend(labels)               #标记已有的绘
    3. legend(handles, labels)  #明确定义图例中的元素

     

    设置坐标轴及标题

    在使用 matplotlib 模块画坐标图时,往往需要对坐标轴设置很多参数,这些参数包括横纵坐标轴范围、坐标轴刻度大小、坐标轴名称等等,在 matplotlib 中包含了很多函数,用来对这些参数进行设置。

    • plt.xlimplt.ylim用于设置横纵坐标轴范围;
    • plt.xlabelplt.ylabel用于设置坐标轴名称;
    • plt.xticksplt.yticks用于设置坐标轴刻度;
    • plt.title用于设置图像标题。

    上面的plt表示 matplotlib.pyplot 模块,即在程序中以import matplotlib.pyplot as plt方式导入 matplotlib.pyplot 模块。

     

    绘制多条曲线

    绘制多条曲线有两种情况:
    第一种是在同一坐标系上绘制多条曲线,能够清楚地看到多条曲线的对比情况。可通过直接叠加使用
    plot进行绘制。

    代码示例:

    #导入库文件
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    # ********** Begin *********#
    #定义图像函数
    def f1(t):
        y1 = t**2*np.exp(-t**2)
        return y1
    def f2(t):
        y2 = t**4*np.exp(-t**2)
        return y2
    #设置图像属性
    t = np.linspace(0,3,num = 50)
    y1 = f1(t)
    y2 = f2(t)
    #绘制图像
    plt.plot(t,y1,'r--')
    plt.plot(t,y2,'bo-')
    #设置图表属性
    plt.legend(['y1','y2'])#图例
    plt.xlabel('x')#设置x,y轴标记
    plt.ylabel('y')
    plt.title('Plotting two curves in the same plot')#设置图像标题
    #保存图像
    plt.savefig('fig3.png')
    # ********** End **********#
    

    运行结果如下:

     

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  • python 绘制多个子

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    1.绘制多个子 fig, axs = plt.subplots(2, 2) axs[0, 0].plot(x, y) axs[0, 0].set_title('Axis [0, 0]') axs[0, 1].plot(x, y, 'tab:orange') axs[0, 1].set_title('Axis [0, 1]') axs[1, 0].plot(x, -y, 'tab:...

    1.绘制多个子图

    fig, axs = plt.subplots(2, 2)
    axs[0, 0].plot(x, y)
    axs[0, 0].set_title('Axis [0, 0]')
    axs[0, 1].plot(x, y, 'tab:orange')
    axs[0, 1].set_title('Axis [0, 1]')
    axs[1, 0].plot(x, -y, 'tab:green')
    axs[1, 0].set_title('Axis [1, 0]')
    axs[1, 1].plot(x, -y, 'tab:red')
    axs[1, 1].set_title('Axis [1, 1]')
    
    for ax in axs.flat:
        ax.set(xlabel='x-label', ylabel='y-label')
    
    # Hide x labels and tick labels for top plots and y ticks for right plots.
    for ax in axs.flat:
        ax.label_outer()
    

    在这里插入图片描述
    多个子图共享坐标轴:fig, axs = plt.subplots(3, sharex=True, sharey=True)
    参考资料:https://matplotlib.org/stable/gallery/subplots_axes_and_figures/subplots_demo.html

    2.设置子图间距fig.subplots_adjust(hspace=0.5)

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1)
    # make a little extra space between the subplots
    fig.subplots_adjust(hspace=0.5)
    
    dt = 0.01
    t = np.arange(0, 30, dt)
    
    # Fixing random state for reproducibility
    np.random.seed(19680801)
    
    
    nse1 = np.random.randn(len(t))                 # white noise 1
    nse2 = np.random.randn(len(t))                 # white noise 2
    r = np.exp(-t / 0.05)
    
    cnse1 = np.convolve(nse1, r, mode='same') * dt   # colored noise 1
    cnse2 = np.convolve(nse2, r, mode='same') * dt   # colored noise 2
    
    # two signals with a coherent part and a random part
    s1 = 0.01 * np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + cnse1
    s2 = 0.01 * np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + cnse2
    
    ax1.plot(t, s1, t, s2)
    ax1.set_xlim(0, 5)
    ax1.set_xlabel('time')
    ax1.set_ylabel('s1 and s2')
    ax1.grid(True)
    
    cxy, f = ax2.csd(s1, s2, 256, 1. / dt)
    ax2.set_ylabel('CSD (db)')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    参考资料:https://matplotlib.org/stable/gallery/lines_bars_and_markers/csd_demo.html#sphx-glr-gallery-lines-bars-and-markers-csd-demo-py
    3.Labelling subplots每个子图设置label
    方法一:subplot_mosaic()函数创建

    fig, axd = plt.subplot_mosaic([['upper left', 'upper right'],
                                   ['lower left', 'lower right']],
                                  figsize=(5.5, 3.5), constrained_layout=True)
    for k in axd:
        annotate_axes(axd[k], f'axd["{k}"]', fontsize=14)
    fig.suptitle('plt.subplot_mosaic()')
    

    在这里插入图片描述

    方法二:annotate()

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    fig, axs = plt.subplots(ncols=2, nrows=2, figsize=(5.5, 3.5),
                            constrained_layout=True)
    # add an artist, in this case a nice label in the middle...
    for row in range(2):
        for col in range(2):
            axs[row, col].annotate(f'axs[{row}, {col}]', (0.5, 0.5),
                                   transform=axs[row, col].transAxes,
                                   ha='center', va='center', fontsize=18,
                                   color='darkgrey')
    fig.suptitle('plt.subplots()')
    

    在这里插入图片描述
    参考资料:https://matplotlib.org/devdocs/tutorials/intermediate/arranging_axes.html#sphx-glr-tutorials-intermediate-arranging-axes-py

    4.自动调整分布情况:Self-regulating distribution
    使用方法:

    fig, axs = plt.subplots(ncols=2, nrows=2, figsize=(5.5, 3.5),
                            constrained_layout=True)
    

    5.绘图坐标系之间的关系
    https://blog.csdn.net/sinat_32570141/article/details/113048947

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