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  • 简单圆import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.figure()ax = plt.subplot()# 在0到2pi之间,均匀产生100点的数组x = np.linspace(0, np.pi * 2, 100)# 半径为1,圆心为0,0r = 1ax.plot(r * np.cos(x)...

    简单圆

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    plt.figure()

    ax = plt.subplot()

    # 在0到2pi之间,均匀产生100点的数组

    x = np.linspace(0, np.pi * 2, 100)

    # 半径为1,圆心为0,0

    r = 1

    ax.plot(r * np.cos(x), r * np.sin(x))

    plt.show()

    51ee49e9b3cd29bd4f5b50121c9f6049.png

    参数方程式

    半径为1

    圆心1,0

    a44d139ddf594b7c392e47b3a95ee788.png

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    plt.figure()

    ax = plt.subplot()

    x = np.linspace(0, np.pi, 100) # 在0到2pi之间,均匀产生100点的数组

    # r不是半径

    r = 2

    ax.plot(r * np.cos(x) * np.cos(x), r * np.cos(x) * np.sin(x))

    plt.show()

    90ee5762bdc1b23b124607a186836cd5.png

    三维绘图

    绘制向量函数r(t)=(sint,cost,t)的图,即向量r的坐标x,y,z都是t的函数,分别是x(t)=sint, y(t)=cost, z(t)=t。可将函数视为“大黄蜂”的飞行曲线,即t时刻,它在空间中的位置是(x,y,z),以及它的导数(飞行速度)x’(t)=cost, y’(t)=-sint,z=1,即r’(t)=(cost,-sint,1)

    螺旋线

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    # 必须引入这个模块

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

    fig = plt.figure()

    # 指定三维空间做图

    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')

    # 在0到4之间,均匀产生200点的数组

    t = np.linspace(0, 4, 200)

    # 角度

    theta = t * 2 * np.pi

    z = t

    x = np.sin(theta)

    y = np.cos(theta)

    ax.plot(x, y, z, label='r(t)')

    z = 1

    x = np.cos(theta)

    y = -np.sin(theta)

    ax.plot(x, y, z, label='r\'(t)')

    ax.legend()

    plt.show()

    f38bb8f0f03923784699a1be7d846f47.png

    绘制三维曲面

    z = x^2 +y^2

    from matplotlib import pyplot as plt

    import numpy as np

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

    fig = plt.figure()

    ax = Axes3D(fig)

    X = np.arange(-2, 2, 0.1)

    Y = np.arange(-2, 2, 0.1)

    X, Y = np.meshgrid(X, Y)

    Z = X ** 2 + Y ** 2

    ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')

    plt.show()

    9fa32bce7d639e54e909d5a8b85c99e8.png

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  • 安装的是anaconda, 其中包含了numpy, scipy, matplotlib 等科学计算包在终端打开anaconda中的python/home/qi/anaconda/bin/python>>>frommatplotlibimportpyplotaspl>>>importnumpyasnp>>&...

    安装的是anaconda, 其中包含了numpy, scipy, matplotlib 等科学计算包

    在终端打开anaconda中的python

    /home/qi/anaconda/bin/python>>> from matplotlib import pyplot as pl

    >>> import numpy as np

    >>> from scipy import interpolate

    >>> x = np.linspace(-10, 5, 100)

    >>> y = -2*x**3 + 5*x**2 + 9

    >>> pl.figure(figsize = (8, 4))

    >>> pl.plot(x, y, color="blue", linewidth = 1.5)

    []

    >>> pl.show()

    pl.figure 设置绘图区大小

    pl.plot    开始绘图, 并设置线条颜色, 以及线条宽度

    pl.show 显示图像

    显示图像如图

    99ba8e22018ac0c6186e7e694bbecb36.png

    参考:

    http://zhan.renren.com/pythonlover?gid=3602888498028996903

    原文:http://matrix6ro.blog.51cto.com/1746429/1836377

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  • matplotlib函数汇总

    2020-10-06 10:58:25
    matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包,如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+,向应用程序嵌入式绘图...python语言常见的图像处理库,matplotlib函数汇总
  • numpy和matplotlib处理函数图像

    千次阅读 2019-09-26 21:03:16
    numpy和matplotlib处理函数图像 首先引入两个模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 再者 设置图像中x的范围以及点的个数(相当于描点连线,在-4-4区间内均匀描述100个点。点越多线越光滑), np...

    numpy和matplotlib处理函数图像

    首先引入两个模块
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    再者
    设置图像中x的范围以及点的个数(相当于描点连线,在-4-4区间内均匀描述100个点。点越多线越光滑),
    np.lanspace(-4,4,100)
    y1=np.sin(x)
    y2=t(x)
    其中y1表示库中带有的函数sin(x),y2表示自己定义的一个函数如下:
    def t(self):
    y=0
    y=xxx#表示x的3次方
    return y
    自己定义的函数要放到被调用之前,即y1之前
    然后就是对函数的显示

    plt.plot(x, y1,‘red’ ,linewidth=3)#显示y1函数线条为红色,线宽为3
    plt.plot(x, 100*y2)#显示y2的100倍,容易观察

    plt.title(‘line chart’)#标题名字line chart 可以替换成自己想要的标题
    plt.xlabel(‘x’)#x轴标签
    plt.ylabel(‘y’)#y轴标签

    plt.show()#展示图像
    代码简单就不放上来了,自己打一遍代码容易加深理解
    记录学习过程,方便自己以后看,希望也能帮到人吧加油,回去休息了

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  • 如何使用Matplotlib绘制图像?——使用Matplotlib绘制图像的通用一般步骤 Matplotlib是实现数据可视化的重要的函数库,使用Matplotlib绘图的一般过程如下 第一步:导入函数库 import matplotlib.pyplot as plt 第二步...

    如何使用Matplotlib绘制图像?——使用Matplotlib绘制图像的通用一般步骤

    Matplotlib是实现数据可视化的重要的函数库,使用Matplotlib绘图的一般过程如下
    第一步:导入函数库 import matplotlib.pyplot as plt
    第二步:创建画布并指定大小和清晰度 plt.figureu(figsize = (长,宽),dpi = )
    第三步:调用 plt.plot绘图 可以指定线宽 线型 颜色 标签
    第四部:标注图注 横纵坐标代表的意义,横纵坐标的范围,刻度,标题
    第五步:显示图注 plt.legend()
    第六步:显示图像 plt.show()
    如果需要保存图像进行
    第七步:plt.save(路径,dpi)

    #绘制-pi到pi的正弦和余弦函数
    #第一步导入函数库
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    #生成数据
    x = np.linspace(-np.pi,np.pi,360,endpoint = True)
    c,s =np.cos(x),np.sin(x)
    #第二步:   创建画布 figure对象
    figure = plt.figure(figsize=(6,4),dpi =100)
    #第三步 绘图
    plt.plot(x,c,label = '$cos(x)$',linestyle = '-',linewidth = 1,color = 'blue')
    plt.plot(x,s,label = '$sin(x)$',linestyle = '-',linewidth = 1,color = 'red')
    #此时可以看到图像的基本绘制已经完成,但是没有标注,横纵两轴的表示范围超出了我们需要的值
    #此时进行第四步   添加图注
    #标注横纵坐标的含义  假设横纵坐标分别代表time 和 time value  图像标题为Matplotlib
    plt.title("matplotlib")
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel("time  value")
    #使得图像的横轴范围为-pi,pi  纵轴范围为-1,1
    plt.xlim(-np.pi,np.pi)
    plt.ylim(-1,1)
    #设置图像横纵两轴的刻度分度值
    plt.xticks(np.linspace(-np.pi,np.pi,5,endpoint = True))
    plt.yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint = True))
    #在(0,1)处添加文本
    plt.text(0,0.9,'Max',fontsize = 18,bbox=dict(facecolor='blue', alpha=0.1),horizontalalignment='center',verticalalignment='top')#alpha指的是透明度
    #第五步:显示图注
    # plt.legend(loc = 'lower center')#位于中央
    # plt.legend(loc = 'best')#自动标注
    plt.legend()
    #第六步:显示图像
    plt.savefig('./test.png',dpi = 300)#第七步:保存图像
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

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  • 利用matplotlib函数图像

    千次阅读 2018-09-19 21:15:53
    主要步骤: ...import matplotlib.pyplot as pt from matplotlib import font_manager # pt.rcParams["font.sans-serif"] = ['SimHei'] # 设置中文字体显示 my_font = font_manager.FontP...
  • 在python下一般使用matplotlib包下的pyplot,所以在import的时候:一般import matplotlib.pyplot as plt方便使用它的绘图函数。show()函数:显示绘图窗口,把要画的图显示在窗口中。subplot()函数:用于添加子图像,...
  • PyQT5结合Matplotlib绘制函数图像

    千次阅读 2019-03-15 11:15:59
    先贴出效果图 然后简单粗暴给出代码: #coding:utf-8 # 导入matplotlib模块并使用Qt5Agg import matplotlib matplotlib.use('Qt5Agg') # 使用 matplotlib中的FigureCanvas (在使用 Qt5 Backends中 Figu...
  • 使用matplotlib绘制3D函数图像 学习并尝试了利用matplotlib进行3D函数图像的绘制 1 import matplotlib.pyplot as plt # 绘图用的模块 2 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 绘制3D坐标的函数 3 import ...
  • 安装的是anaconda, 其中包含了numpy, scipy, matplotlib 等科学计算包在终端打开anaconda中的python/home/qi/anaconda/bin/python>>>frommatplotlibimportpyplotaspl>>>importnumpyasnp>>&...
  • 使用matplotlib绘制隐函数图像 方案一:使用matplotlib.pyplot.contour()函数 例如,要绘制以下四个圆: x2+y2=0.5x2+y2=1.0x2+y2=1.2x2+y2=1.5\begin{aligned} x^2+y^2&=0.5\\x^2+y^2&=1.0\\x^2+y^2&=...
  • python 画出函数图像 准备工作 搭建一个jupyter notebook, 浏览器版本的,这样就可以在任意地方继续你的工作 Linux 云服务器,安装 python3 ,jupyter,anaconda 等等 初步概念 Matplotlib 是 Python 的绘图库 ...
  • import matplotlib.pyplot as plt # 准备x,y数据 x = np.linspace(-1, 1, 1000) print(x) y = 2 * (x ** 2)a # 创建画布 plt.figure(figsize=(20, 12), dpi=120) # 绘制图像 plt.plot(x, y) # 添加网格 plt.gri.....
  • 1. 绘制函数图像1.1 导入库为避免中文显示出错,需导入matplotlib.pylab库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 确保显示不出现乱码from matplotlib.pylab import mplmpl.rcParams['font.sans-serif'...
  • Python3 matplotlib+numpy画函数图像 matplotlib和numpy是python强大的第三方库之二。numpy内置了很多数学函数,而matplotlib则可以用于绘制图像,常用于大数据可视化。 先安装必需的库: pip install matplotlib ...
  • 1. 绘制函数图像 1.1 导入库 为避免中文显示出错,需导入matplotlib.pylab库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 确保显示不出现乱码 from matplotlib.pylab import mpl mpl.rcParams['...
  • 今天小编就为大家分享一篇python/Matplotlib绘制复变函数图像教程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • matplotlib绘制3D函数图像

    千次阅读 2018-05-02 14:51:09
    ①用pyplot的figure()函数可以创建一个figure对象②以它为参数创建Axes3D对象,使之具有3D坐标轴③pyplot的show()方法可以显示所有figure对象*显示两个3D坐标轴[python] view plain copyimport matplotlib.pyplot...
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  • python之matplotlib画二元函数图像

    千次阅读 2018-11-28 15:51:15
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ...from matplotlib import pyplot as plt fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) x = np.arange(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 0.1) y = np.arange(-2 * np.pi, ...
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  • python/Matplotlib绘制复变函数图像

    千次阅读 2018-09-03 15:28:53
    参照matlab绘制复变函数的例子,使用python实现绘制复变函数图像, ''' 参照matlab绘制复变函数的例子,创建函数cplxgrid,cplxmap,cplxroot ''' # 1.导入相关库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as ...
  • 目标:绘制y=sin(x)和y=cos...import matplotlib.pyplot as plt #绘制8*6的图,分辨率为128 plt.figure(figsize=(8,6),dpi=128) #定义自变量X和函数y X = linspace(-np.pi,np.pi,256) y1,y2=np.sin(X),np.cos(X) ...
  • matplotlib绘制函数、导数图像

    千次阅读 2018-01-19 14:28:54
    import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 确定坐标轴 plt.xlim((-3, 3)) plt.ylim((-70, 150)) # 确定函数的x,y点 # 原函数 x1 = np.linspace(-3,3.5,100) def y...

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