用python函数画图,python 函数绘图

python怎么输出用*绘制的图形

python怎么输出用*绘制的图形如下说明。

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其实想要输出*的图形是很简单的。只要在用print函数即可，如图片想要用*字符输出一个三角形的图案，我要用只要用print加括号，括号中想要输出的字符用双引号引起来，如第一个print输出人上*字符，第二行输出三个字符，一直添加print，按一定的比例输出*即可。想要输复杂图形就要深入了解python语言才行。

Python简介，Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。Python是一种解释型语言这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。Python是初学者的语言，Python对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。

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。

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

为什么用python画图总是偏右画?

python沿画笔的方向画线用forward()函数。

forward()函数能使画笔前进，比如沿画笔方向画100像素的直线，代码如下所示:turtle.forward(100)。