python matplotlib 图像可视化

Python画图之总结待整理

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Python Data Visualizations

Seaborn 库：

Python Seaborn 教程：

matplotlib: plotting with Python

matplotlib: plotting with Python-github

python-data-visualization-course

Interactive Web Plotting for Python

Interactive Web Plotting for Python-github

CSDN-markdown编辑器语法——字体、字号与颜色

%matplotlib inline

%matplotlib notebook

Need to use either

or

Only one in each notebook! using inline will just sent png images to browser, using notebook will provide interactivity and allow updating old figures. With notebook you need to make sure to create a new figure before plotting, otherwise the last one will be updated!

还有简便的 plt.close('all') 关闭所有图,不用管 fig 号码

Some plots from these tutorials:

调整名字和间隔

设置不同名字和位置

调整坐标轴

参数loc='upper right'

表示图例将添加在图中的右上角.

调整位置和名称

最后我们得到带有图例信息的图片.

移动坐标

然后我们挪动坐标轴的位置.

然后标注出点(x0, y0)的位置信息. 用plt.plot([x0, x0,], [0, y0,], 'k--', linewidth=2.5)

画出一条垂直于x轴的虚线.

添加注释 annotate

接下来我们就对(x0, y0)这个点进行标注.

其中参数xycoords='data'

是说基于数据的值来选位置,xytext=(+30, -30)

和textcoords='offset points'

对于标注位置的描述 和 xy 偏差值,arrowprops

是对图中箭头类型的一些设置.

添加注释 text

其中-3.7, 3,

是选取text的位置, 空格需要用到转字符

,fontdict

设置文本字体.

生成图形

当图片中的内容较多，相互遮盖时，我们可以通过设置相关内容的透明度来使图片更易于观察，也即是通过本节中的bbox

参数设置来调节图像信息.

首先参考之前的例子, 我们先绘制图像基本信息：

调整坐标

然后对被遮挡的图像调节相关透明度，本例中设置 x轴 和 y轴 的刻度数字进行透明度设置

其中label.set_fontsize(12)重新调节字体大小，bbox设置目的内容的透明度相关参，facecolor调节 box 前景色，edgecolor 设置边框， 本处设置边框为无，alpha设置透明度. 最终结果如下:

散点图

首先，先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据。生成1024个呈标准正态分布的二维数据组 (平均数是0，方差为1) 作为一个数据集，并图像化这个数据集。每一个点的颜色值用T来表示：

数据集生成完毕，现在来用scatterplot这个点集，鼠标点上去，可以看到这个函数的各个parameter的描述，如下图：

输入X和Y作为location，size=75，颜色为T，color map用默认值，透明度alpha 为 50%。 x轴显示范围定位(-1.5，1.5)，并用xtick()函数来隐藏x坐标轴，y轴同理：

今天的柱状图分成上下两部分，每一个柱体上都有相应的数值标注，并且取消坐标轴的显示。

生成基本图形

向上向下分别生成12个数据，X为 0 到 11 的整数 ，Y是相应的均匀分布的随机数据。使用的函数是plt.bar

，参数为X和Y：

这样我们就生成了下图所示的柱状图基本框架：

现在的结果呈现：

接下来我们用函数plt.text分别在柱体上方（下方）加上数值，用%.2f保留两位小数，横向居中对齐ha='center'，纵向底部（顶部）对齐va='bottom'：

最终的结果就像开始一样：

画等高线

数据集即三维点 (x,y) 和对应的高度值，共有256个点。高度值使用一个 height function f(x,y) 生成。 x, y 分别是在区间 [-3,3] 中均匀分布的256个值，并用meshgrid在二维平面中将每一个x和每一个y分别对应起来，编织成栅格:

接下来进行颜色填充。使用函数plt.contourf把颜色加进去，fill, 位置参数分别为：X, Y, f(X,Y)。透明度0.75，并将 f(X,Y) 的值对应到color map的暖色组中寻找对应颜色。8代表等高线的个数。

接下来进行等高线绘制。使用plt.contour函数划线。位置参数为：X, Y, f(X,Y)。颜色选黑色，线条宽度选0.5。现在的结果如下图所示，只有颜色和线条，还没有数值Label：

添加高度数字

其中，8代表等高线的密集程度，这里被分为10个部分。如果是0，则图像被一分为二。

最后加入Label，inline控制是否将Label画在线里面，字体大小为10。并将坐标轴隐藏：

随机矩阵画图

这一节我们讲解怎样在matplotlib中打印出图像。这里我们打印出的是纯粹的数字，而非自然图像。 我们今天用这样 3x3 的 2D-array 来表示点的颜色，每一个点就是一个pixel。

colorbar

下面我们添加一个colorbar ，其中我们添加一个shrink参数，使colorbar的长度变短为原来的92%：

3D

首先在进行 3D Plot 时除了导入 matplotlib ，还要额外添加一个模块，即 Axes 3D 3D 坐标轴显示：

之后要先定义一个图像窗口，在窗口上添加3D坐标轴，显示成下图：

接下来给进 X 和 Y 值，并将 X 和 Y 编织成栅格。每一个（X, Y）点对应的高度值我们用下面这个函数来计算。

其中，rstride 和 cstride 分别代表 row 和 column 的跨度。

下面两个图分别是跨度为1 和 5 的效果：

投影

下面添加 XY 平面的等高线：

如果 zdir 选择了x，那么效果将会是对于 XZ 平面的投影，效果如下

python的range()函数有什么用法？

range()函数的用法如下：

（1）range(stop)

创建一个（0,stop)之间的整数序列，步长为1。

（2）range(start,stop)

创建一个（start,stop)之间的整数序列，步长为1。

（3）range(start,stop,step)

创建一个[start,stop)之间的整数序列，步长为step。

参数介绍：

start：表示从返回序列的起始编号，默认情况下从0开始。

stop：表示生成最多但不包括此数字的数字。

step：指的是序列中每个数字之间的差异，默认值为1。

range()是Python的内置函数，在用户需要执行特定次数的操作时使用它，表示循环的意思。内置函数range()可用于以列表的形式生成数字序列。在range()函数中最常见用法是使用for和while循环迭代序列类型（List，string等）。

简单的来说，range()函数允许用户在给定范围内生成一系列数字。根据用户传递给函数的参数数量，用户可以决定该系列数字的开始和结束位置以及一个数字与下一个数字之间的差异有多大。

Python其实很简单 第九章 列表与元组（一）

在前面，我们要保存一个数据，需要先定义一个变量，而且一个变量中只能保存一个数据。譬如，语句：a1=1，值“1”就被保存了，但要保存“2”，就还需要再定义一个变量：a2=2......这样以来，随着数据的增多，岂不是要定义更多的变量吗？

可以使用一个新的数据类型，它记录很多数据，并且将它们按照顺序存储在连续的内存空间中，这便是序列。Python中有5种常用的序列结构，分别是列表、元组、集合、字典和字符串。

9.1列表

语法格式：

listname=[element1,element2,element3,......,elementn]

其中，listname为列表名，element1,element2,element3,......,elementn表示列表中的元素。各个元素的数据类型可以相同，也可以不同，但通常元素的类型都是相同的，含义也是相同的。

如：

list1=[‘风’,’马‘,’牛’,1,2,3,’a’,’b’,’c’]就没有太多的实际用途。

list2=['张三','男',18,'13901001000']虽然元素的类型不同，但表示了同一个人的信息。

1、访问列表元素

列表中元素的索引号从0开始标记，访问列表元素时，可以直接按照索引号读取。

如：

list2=['张三','男',18,'13901001000']

print(list2[1]) #输出列表中索引号为1的元素

输出结果：男

和字符串一样，序列都是可以使用切片操作的。

如：

print(list2[:2])

输出结果：['张三', '男']

print(list2[2:])

输出结果：[18, '13901001000']

2、使用range()函数创建数值列表

格式：range(start, stop [,step]) ；start 指的是计数起始值，默认是 0；stop 指的是计数结束值，但不包括 stop ；step 是步长，默认为 1，不可以为 0 。range() 方法生成一段左闭右开的整数范围。

可以使用range()函数创建数值列表，如：

list1=list(range(10,20,2))

print(list1)

运行结果：[10, 12, 14, 16, 18]

3、删除列表

语法格式如下：

del listname

其中，listname为要删除列表的名称。

删除列表与删除变量的方法是完全一样的，前面已经介绍过了。

4、遍历列表

常用的遍历列表的方法有是利用for语句，举例如下：

list1=list(range(10))

for item in list1:

print(item,end=' ') # end=’ ‘表示以空格结束，如果不写这个参数，相当于默认值end=’ ’

输出结果：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

为了获取列表元素的索引值，就需要使用enumerate()函数。

list1=list(range(10,20,2))

for index,item in enumerate(list1):

print(index,'-',item,end=' ')

输出结果：0 - 10 1 - 12 2 - 14 3 - 16 4 - 18

5、追加、修改和删除列表元素

追加元素

list1=['春','夏','秋']

list1.append('冬')

list1

['春', '夏', '秋', '冬']

还有一种方法，就是使用“+”号将两个序列连接起来。如：

list1=['春','夏','秋']

list1=list1+['冬']

print(list1)

输出结果为：['春', '夏', '秋', '冬']

注意，下面的做法是错误的：

list1=['春','夏','秋']

list1=list1+'冬'

Traceback (most recent call last):

File " ", line 1, in

list1=list1+'冬'

TypeError: can only concatenate list (not "str") to list

从这个提示可知，列表只能与列表连接，而不能与字符串连接。

修改元素

list1[2]='autumn' #通过索引对元素直接赋值

print(list1)

['春', '夏', 'autumn', '冬']

删除元素

del list1[2] #通过索引直接删除元素

print(list1)

['春', '夏', '冬']

6、列表元素排序

在讨论列表元素排序时，为了将有序列表变成无序列表，这里用到了shuffle()函数，但它不是Python的内置函数，需要先使用import语句将random模块包含进来，这样才能像使用内置函数那样使用扩展模块中的函数。

import random #导入random模块

list1=list(range(10)) #生成列表，元素为0到9的整数。

list1

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

random.shuffle(list1) #用random包中的shuffle()函数将list1中元素次序打乱

list1

[8, 6, 3, 5, 0, 7, 1, 9, 2, 4]

list1.sort() #对list1升序排列

list1

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

random.shuffle(list1) #将list1顺序重新打乱

list1

[5, 9, 7, 8, 4, 3, 2, 0, 6, 1]

list1.sort(reverse=True) #对list1降序排列

list1

[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

方法sort()的语法格式：

listname.sort(key=None,reverse=False)

其中，listname表示要排序的列表；key表示指定一个键，如”key=str.lower”表示排序时不区分字母大小写；reverse为True表示降序排列（为默认值，可省缺），为False表示升序排列。

还有一个函数sorted()，功能与方法sort()相似。格式如下：

sorted(listname,key=None,reverse=False)

7、 利用列表推导式快速生成一个列表

例1：生成指定范围的数值列表。

import random

list1=[random.randint(0,20) for i in range(10)]

list1

[16, 20, 19, 6, 5, 7, 10, 5, 12, 5] #生成了包含10个值在0到20之间的元素构成的列表。

例2：根据现有列表生成新的列表。

radius=list(range(1,6)) #生成列表 radius保存半径的值

radius

[1, 2, 3, 4, 5]

s=[round(2*3.14*r,2) for r in radius]

#生成列表s，将计算得到的周长值保存起来，其中round（）可以保留指定小数位，格式 round(var, n)，var为变量名，n为指定保留小数位。

s

[6.28, 12.56, 18.84, 25.12, 31.4]

例3：从列表中选择符合条件的元素组成新的列表。

score=[98,65,77,56,82,89] #列表score用来存储成绩

good=[x for x in score if x=80]

#从列表score中选取=80的元素存入新列表good中

good

[98, 82, 89]

count()、index()和sum()方法

count()方法

用于统计指定元素在列表中出现的次数。

例：

list1=['a','b','c','d','e','f','c','d','e','a','b','c','d']

num=list1.count('c') #统计列表list1中'c'的个数

num

3

index()方法

用于获取指定元素在列表中第一次出现的索引值。

list1=['a','b','c','d','e','f','c','d','e','a','b','c','d']

position=list1.index('c')

position

2

sum()方法

用于计算数值列表中全部或指定元素的和。

list1=[1,2,3,4,5]

total=sum(list1) #计算列表list1中全部元素的和

total

15

total=sum(list1,1) #在列表list1全部元素的和后，在加上参数（“1”）的值

total

16

total=sum(list1[:2]) #计算切片list1[:2]中各元素的和

total

3

二维列表

格式：listname[下标1][下标2]

其中，listname表示列表的名称，下标1表示列表中的行号，下标2表示列表中的列号。对于n行m列的二维列表，第一个元素的行号和列号都是0，最后一个元素的行号和列号都是n-1。如下所示：

list[0][0] list[0][1] list[0][2] ............ list[0][m-1]

list[1][0] list[1][1] list[1][2] ............ list[1][m-1]

......

......

list[n-1][0] list[n-1][1] list[n-1][2] ............ list[n-1][m-1]

通俗地讲，如果一个列表中的元素本身就是一个列表，则这个列表就是一个二维列表。

如：

list1=['a1','b1','c1','d1']

list2=['a2','b2','c2','d2']

list3=['a3','b3','c3','d3']

listtwo=[list1,list2,list3]

listtwo

[['a1', 'b1', 'c1', 'd1'], ['a2', 'b2', 'c2', 'd2'], ['a3', 'b3', 'c3', 'd3']]

如果要查看二维列表listtwo按照行、列的排列，可以运行如下代码：

for i in range(3):

for j in range(4):

print(listtwo[i][j],end=' ')

print()

运行结果：

a1 b1 c1 d1

a2 b2 c2 d2

a3 b3 c3 d3

如果要读取二维列表中的某一行，可以使用如下方法：

listtwo[2] #读取第3行的元素（注意索引号都是从0开始的）

['a3', 'b3', 'c3', 'd3']

如果要读取某一个元素的值，可以使用如下方法：

listtwo[2][2] #读取第3行第3列的元素

'c3'

python 函数参数类型

python 的函数参数类型分为4种：

1.位置参数：调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数，位置参数也可以叫做必要参数，函数调用时必须要传的参数。

当参数满足函数必要参数传参的条件，函数能够正常执行：

add(1,2) #两个参数的顺序必须一一对应，且少一个参数都不可以

当我们运行上面的程序,输出:

当函数需要两个必要参数，但是调用函数只给了一个参数时，程序会抛出异常

add(1)

当我们运行上面的程序,输出：

当函数需要两个必要参数，但是调用函数只给了三个参数时，程序会抛出异常

add(1,2,3)

当我们运行上面的程序,输出

2.关键字参数：用于函数调用，通过“键-值”形式加以指定。可以让函数更加清晰、容易使用，同时也清除了参数的顺序需求。

add(1,2) # 这种方式传参，必须按顺序传参：x对应1，y对应:2

add(y=2,x=1) #以关健字方式传入参数（可以不按顺序）

正确的调用方式

add(x=1, y=2)

add(y=2, x=1)

add(1, y=2)

以上调用方式都是允许的，能够正常执行

错误的调用方式

add(x=1, 2)

add(y=2, 1)

以上调用都会抛出SyntaxError 异常

上面例子可以看出：有位置参数时，位置参数必须在关键字参数的前面，但关键字参数之间不存在先后顺序的

3.默认参数：用于定义函数，为参数提供默认值，调用函数时可传可不传该默认参数的值，所有位置参数必须出现在默认参数前，包括函数定义和调用，有多个默认参数时，调用的时候，既可以按顺序提供默认参数，也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时，需要把参数名写上

默认参数的函数定义

上面示例第一个是正确的定义位置参数的方式，第二个是错误的，因为位置参数在前，默认参数在后

def add1(x=1,y) 的定义会抛出如下异常

默认参数的函数调用

注意：定义默认参数默认参数最好不要定义为可变对象，容易掉坑

不可变对象：该对象所指向的内存中的值不能被改变，int,string,float,tuple

可变对象，该对象所指向的内存中的值可以被改变，dict,list

这里只要理解一下这个概念就行或者自行百度，后续会写相关的专题文章讲解

举一个简单示例

4.可变参数区别:定义函数时，有时候我们不确定调用的时候会多少个参数,j就可以使用可变参数

可变参数主要有两类：

*args: (positional argument) 允许任意数量的可选位置参数(参数),将被分配给一个元组, 参数名前带*，args只是约定俗成的变量名，可以替换其他名称

**kwargs：(keyword argument) 允许任意数量的可选关键字参数，,将被分配给一个字典，参数名前带**，kwargs只是约定俗成的变量名，可以替换其他名称

*args 的用法

args 是用来传递一个非键值对的可变数量的参数列表给函数

语法是使用 符号的数量可变的参数; 按照惯例,通常是使用arg这个单词，args相当于一个变量名，可以自己定义的

在上面的程序中,我们使用* args作为一个可变长度参数列表传递给add()函数。 在函数中,我们有一个循环实现传递的参数计算和输出结果。

还可以直接传递列表或者数组的方式传递参数,以数组或者列表方式传递参数名前面加（*） 号

理解* * kwargs

**kwargs 允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给函数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict

下篇详细讲解 *args, **kwargs 的参数传递和使用敬请关注

本文标题：python画病态函数 python病态求根
本文来源：http://myzitong.com/article/doeooso.html