Python函数绘图教程,Python函数绘图
Python实操:手把手教你用Matplotlib把数据画出来
作者:迈克尔·贝耶勒(Michael Beyeler)
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如果已安装Anaconda Python版本,就已经安装好了可以使用的 Matplotlib。否则,可能要访问官网并从中获取安装说明:
正如使用np作为 NumPy 的缩写,我们将使用一些标准的缩写来表示 Matplotlib 的引入:
在本书中,plt接口会被频繁使用。
让我们创建第一个绘图。
假设想要画出正弦函数sin(x)的线性图。得到函数在x坐标轴上0≤x<10内所有点的值。我们将使用 NumPy 中的 linspace 函数来在x坐标轴上创建一个从0到10的线性空间,以及100个采样点:
可以使用 NumPy 中的sin函数得到所有x点的值,并通过调用plt中的plot函数把结果画出来:
你亲自尝试了吗?发生了什么吗?有没有什么东西出现?
实际情况是,取决于你在哪里运行脚本,可能无法看到任何东西。有下面几种可能性:
1. 从.py脚本中绘图
如果从一个脚本中运行 Matplotlib,需要加上下面的这行调用:
在脚本末尾调用这个函数,你的绘图就会出现!
2. 从 IPython shell 中绘图
这实际上是交互式地执行Matplotlib最方便的方式。为了让绘图出现,需要在启动 IPython 后使用所谓的%matplotlib魔法命令。
接下来,无须每次调用plt.show()函数,所有的绘图将会自动出现。
3. 从 Jupyter Notebook 中绘图
如果你是从基于浏览器的 Jupyter Notebook 中看这段代码,需要使用同样的%matplotlib魔法命令。然而,也可以直接在notebook中嵌入图形,这会有两种输出选项:
在本书中,将会使用inline选项:
现在再次尝试一下:
上面的命令会得到下面的绘图输出结果:
如果想要把绘图保存下来留作以后使用,可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存:
仅需要确保你使用了支持的文件后缀,比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。
作为本章最后一个测试,让我们对外部数据集进行可视化,比如scikit-learn中的数字数据集。
为此,需要三个可视化工具:
那么开始引入这些包吧:
第一步是载入实际数据:
如果没记错的话,digits应该有两个不同的数据域:data域包含了真正的图像数据,target域包含了图像的标签。相对于相信我们的记忆,我们还是应该对digits稍加 探索 。输入它的名字,添加一个点号,然后按Tab键:digits.TAB,这个操作将向我们展示digits也包含了一些其他的域,比如一个名为images的域。images和data这两个域,似乎简单从形状上就可以区分。
两种情况中,第一维对应的都是数据集中的图像数量。然而,data中所有像素都在一个大的向量中排列,而images保留了各个图像8×8的空间排列。
因此,如果想要绘制出一副单独的图像,使用images将更加合适。首先,使用NumPy的数组切片从数据集中获取一幅图像:
这里是从1797个元素的数组中获取了它的第一行数据,这行数据对应的是8×8=64个像素。下面就可以使用plt中的imshow函数来绘制这幅图像:
上面的命令得到下面的输出:
此外,这里也使用cmap参数指定了一个颜色映射。默认情况下,Matplotlib 使用MATLAB默认的颜色映射jet。然而,在灰度图像的情况下,gray颜色映射更有效。
最后,可以使用plt的subplot函数绘制全部数字的样例。subplot函数与MATLAB中的函数一样,需要指定行数、列数以及当前的子绘图索引(从1开始计算)。我们将使用for 循环在数据集中迭代出前十张图像,每张图像都分配到一个单独的子绘图中。
这会得到下面的输出结果:
关于作者:Michael Beyeler,华盛顿大学神经工程和数据科学专业的博士后,主攻仿生视觉计算模型,用以为盲人植入人工视网膜(仿生眼睛),改善盲人的视觉体验。 他的工作属于神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域。同时他也是多个开源项目的积极贡献者。
本文摘编自《机器学习:使用OpenCV和Python进行智能图像处理》,经出版方授权发布。
python绘图工具turtle库的使用
#PythonDraw.py
import turtle #导入turtle库
turtle.setup(650, 350, 200, 200) #设置画布大小和位置
turtle.penup() #抬起画笔
turtle.fd(-250) #画笔在空中向前飞行-250个像素
turtle.pendown() #画笔落下
turtle.pensize(25) #画笔宽度25个像素
turtle.pencolor("purple") #画笔颜色为紫色
turtle.seth(-40) #海龟方向香油转动45度,但是不行进
for i in range(4): #这里是一个循环
turtle.circle(40, 80) #绕着左边40远处的点向转80度
turtle.circle(-40, 80) #绕着右边40远处的点向转80度
turtle.circle(40, 80/2) #绕着左边40远处的点向转80/2度
turtle.fd(40) #向前40个像素
turtle.circle(16, 180) #绕着左边16远处的点向转180度
turtle.fd(40 * 2/3) #向前40*2/3个像素
turtle.done() #运行完不退出
1.turtle库基本介绍
有一只海龟,其在窗体正中心,在画布上游走,走过的轨迹形成了绘制的图形, 海龟由程序控制,可以变换颜色、改变宽度等。
2.turtle库绘图窗体布局
不设置位置,默认在屏幕中心显示
3.turtle库空间坐标体系
绝对坐标,可以使用goto函数到达指定位置
例如:
4.turtle库角度坐标体系
5.RGB色彩体系
用Python画图
今天开始琢磨用Python画图,没使用之前是一脸懵的,我使用的开发环境是Pycharm,这个输出的是一行行命令,这个图画在哪里呢?
搜索之后发现,它会弹出一个对话框,然后就开始画了,比如下图
第一个常用的库是Turtle,它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库,这个词的意思就是乌龟,你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里,从原点开始根据指令控制,爬行出来就是绘制的图形了。
它最常用的指令就是旋转和移动,比如画个圆,就是绕着圆心移动;再比如上图这个怎么画呢,其实主要就两个命令:
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹
第二个命令是画笔顺时针转170度,注意此时并没有移动,只是转角度
然后呢? 循环重复就画出来这个图了
好玩吧。
有需要仔细研究的可以看下这篇文章 ,这个牛人最后用这个库画个移动的钟表,太赞了。
Turtle虽好玩,但是我想要的是我给定数据,然后让它画图,这里就找到另一个常用的画图的库了。
Matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图。其中,matplotlib的pyplot模块一般是最常用的,可以方便用户快速绘制二维图表。
使用起来也挺简单,
首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。
然后给定x和y,用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了,接着用plt.show()就可以把图形展示出来。
接着就是各种完善,比如加标题,设定x轴和y轴标签,范围,颜色,网格等等,在 这篇文章里介绍的很详细。
现在互联网的好处就是你需要什么内容,基本上都能搜索出来,而且还是免费的。
我为什么要研究这个呢?当然是为了用,比如我把比特币的曲线自己画出来可好?
假设现在有个数据csv文件,一列是日期,另一列是比特币的价格,那用这个命令画下:
这两列数据读到pandas中,日期为df['time']列,比特币价格为df['ini'],那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下图:
自己画的是不是很香,哈哈!
然后呢,我在上篇文章 中介绍过求Ahr999指数,那可不可以也放到这张图中呢?不就是加一条命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
图形如下:
但是,Ahr999指数怎么就一条线不动啊, 原来两个Y轴不一致,显示出来太怪了,需要用多Y轴,问题来了。
继续谷歌一下,把第二个Y轴放右边就行了,不过呢得使用多图,重新绘制
fig = plt.figure() # 多图
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price") # 绘制第一个图比特币价格
ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签
# 第二个直接对称就行了
ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999") # 绘制第二个图Ahr999指数,红色
ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格
fig.legend(loc="center")#图例
plt.show()
跑起来看看效果,虽然丑了点,但终于跑通了。
这样就可以把所有指数都绘制到一张图中,等等,三个甚至多个Y轴怎么加?这又是一个问题,留给爱思考爱学习的你。
有了自己的数据,建立自己的各个指数,然后再放到图形界面中,同时针对异常情况再自动进行提醒,比如要抄底了,要卖出了,用程序做出自己的晴雨表。
Python气象数据处理与绘图(2):常用数据计算方法
对于气象绘图来讲,第一步是对数据的处理,通过各类公式,或者统计方法将原始数据处理为目标数据。
按照气象统计课程的内容,我给出了一些常用到的统计方法的对应函数:
在计算气候态,区域平均时均要使用到求均值函数,对应NCL中的dim_average函数,在python中通常使用np.mean()函数
numpy.mean(a, axis, dtype)
假设a为[time,lat,lon]的数据,那么
需要特别注意的是,气象数据中常有缺测,在NCL中,使用求均值函数会自动略过,而在python中,当任意一数与缺测(np.nan)计算的结果均为np.nan,比如求[1,2,3,4,np.nan]的平均值,结果为np.nan
因此,当数据存在缺测数据时,通常使用np.nanmean()函数,用法同上,此时[1,2,3,4,np.nan]的平均值为(1+2+3+4)/4 = 2.5
同样的,求某数组最大最小值时也有np.nanmax(), np.nanmin()函数来补充np.max(), np.min()的不足。
其他很多np的计算函数也可以通过在前边加‘nan’来使用。
另外,
也可以直接将a中缺失值全部填充为0。
np.std(a, axis, dtype)
用法同np.mean()
在NCL中有直接求数据标准化的函数dim_standardize()
其实也就是一行的事,根据需要指定维度即可。
皮尔逊相关系数:
相关可以说是气象科研中最常用的方法之一了,numpy函数中的np.corrcoef(x, y)就可以实现相关计算。但是在这里我推荐scipy.stats中的函数来计算相关系数:
这个函数缺点和有点都很明显,优点是可以直接返回相关系数R及其P值,这避免了我们进一步计算置信度。而缺点则是该函数只支持两个一维数组的计算,也就是说当我们需要计算一个场和一个序列的相关时,我们需要循环来实现。
其中a[time,lat,lon],b[time]
(NCL中为regcoef()函数)
同样推荐Scipy库中的stats.linregress(x,y)函数:
slop: 回归斜率
intercept:回归截距
r_value: 相关系数
p_value: P值
std_err: 估计标准误差
直接可以输出P值,同样省去了做置信度检验的过程,遗憾的是仍需同相关系数一样循环计算。
Python绘图之(1)Turtle库详解
Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库,想象一个小乌龟,在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点,(0,0)位置开始,它根据一组函数指令的控制,在这个平面坐标系中移动,从而在它爬行的路径上绘制了图形。
画布就是turtle为我们展开用于绘图区域,我们可以设置它的大小和初始位置。
设置画布大小
turtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None),参数分别为画布的宽(单位像素), 高, 背景颜色。
如:turtle.screensize(800,600, "green")
turtle.screensize() #返回默认大小(400, 300)
turtle.setup(width=0.5, height=0.75, startx=None, starty=None),参数:width, height: 输入宽和高为整数时, 表示像素; 为小数时, 表示占据电脑屏幕的比例,(startx, starty): 这一坐标表示矩形窗口左上角顶点的位置, 如果为空,则窗口位于屏幕中心。
如:turtle.setup(width=0.6,height=0.6)
turtle.setup(width=800,height=800, startx=100, starty=100)
2.1 画笔的状态
在画布上,默认有一个坐标原点为画布中心的坐标轴,坐标原点上有一只面朝x轴正方向小乌龟。这里我们描述小乌龟时使用了两个词语:坐标原点(位置),面朝x轴正方向(方向), turtle绘图中,就是使用位置方向描述小乌龟(画笔)的状态。
2.2 画笔的属性
画笔(画笔的属性,颜色、画线的宽度等)
1) turtle.pensize():设置画笔的宽度;
2) turtle.pencolor():没有参数传入,返回当前画笔颜色,传入参数设置画笔颜色,可以是字符串如"green", "red",也可以是RGB 3元组。
3) turtle.speed(speed):设置画笔移动速度,画笔绘制的速度范围[0,10]整数,数字越大越快。
2.3 绘图命令
操纵海龟绘图有着许多的命令,这些命令可以划分为3种:一种为运动命令,一种为画笔控制命令,还有一种是全局控制命令。
(1) 画笔运动命令
(2) 画笔控制命令
(3) 全局控制命令
(4) 其他命令
3. 命令详解
3.1 turtle.circle(radius, extent=None, steps=None)
描述:以给定半径画圆
参数:
radius(半径):半径为正(负),表示圆心在画笔的左边(右边)画圆;
extent(弧度) (optional);
steps (optional) (做半径为radius的圆的内切正多边形,多边形边数为steps)。
举例:
circle(50) # 整圆;
circle(50,steps=3) # 三角形;
circle(120, 180) # 半圆
实例:
1、太阳花
2、五角星
3、时钟程序
Python气象数据处理与绘图(18):泰勒图
泰勒图绘制的核心思想是设计一个只有第一象限的极坐标,并将方差,相关系数进行捆绑,通过转化为极坐标系坐标进行绘制。为了实现泰勒图的绘制,我设计了两个函数:
set_tayloraxes(fig, location=111) 和plot_taylor(axes, refsample, sample, args, *kwargs)
set_tayloraxes()函数用于建立一个泰勒图的坐标系,这个自定义函数一般情况下不建议修改,每一个参数都是经过多次调试得到的,很可能牵一发动全身。因此,将绘图部分的独立成为了plot_taylor函数(),这部分函数较为简单,目的就是将需要绘图的数据,转换为极坐标系坐标,通过plot函数将散点打在泰勒图上,这个函数模块较为简单,可以根据自己的输入数据情况进行调整。
下面介绍下函数的具体用法:
输入:
fig: 需要绘图的figure
rect:图的位置,如111为1行1列第一个,122为1行2列第2个
输出:
polar_ax:泰勒坐标系
输入:
axes : setup_axes返回的泰勒坐标系
refsample :参照样本
sample :评估样本
args, *kwargs :plt.plot()函数的相关参数,设置点的颜色,形状等等。
下面给出示例:
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