python函数画人物 python画自己的名字

python函数图的绘制

pre

网站设计、网站建设过程中,需要针对客户的行业特点、产品特性、目标受众和市场情况进行定位分析,以确定网站的风格、色彩、版式、交互等方面的设计方向。成都创新互联还需要根据客户的需求进行功能模块的开发和设计,包括内容管理、前台展示、用户权限管理、数据统计和安全保护等功能。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.patches import Polygon

def func(x):

return -(x-2)*(x-8)+40

x=np.linspace(0,10)

y=func(x)

fig,ax = plt.subplots()

plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)

plt.ylim(ymin=20)

a=2

b=9

ax.set_xticks([a,b])

ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])

ax.set_yticks([])

plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')

plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')

ix=np.linspace(a,b)

iy=func(ix)

ixy=zip(ix,iy)

verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]

poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')

ax.add_patch(poly)

x_math=(a+b)*0.5

y_math=35

plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)

plt.show()

/pre

Python matplotlib之函数图像绘制、线条rc参数设置

为避免中文显示出错,需导入matplotlib.pylab库

1.2.1 确定数据

1.2.2 创建画布

1.2.3 添加标题

1.2.4 添加x,y轴名称

1.2.5 添加x,y轴范围

1.2.6 添加x,y轴刻度

1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片

保存图片时,dpi为清晰度,数值越高越清晰。请注意,函数结尾处,必须加plt.show(),不然图像不显示。

绘制流程与绘制不含子图的图像一致,只需注意一点:创建画布。

合理调整figsize、dpi,可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.

2.2.1 rc参数类型

2.2.2 方法1:使用rcParams设置

2.2.3 方法2:plot内设置

2.2.4 方法3:plot内简化设置

方法2中,线条形状,linestyle可简写为ls;线条宽度,linewidth可简写为lw;线条颜色,color可简写为c,等等。

python怎么用自定义函数画手朝左边的小人

可以插函数。turtle.setup(700,700,100,100)#setup()设置窗体大小,后两个参数可选,该函数也不是必须的

turtle.speed(10)#设置画笔移到速度,参数值为0-10,数字越大,速度越大

turtle.pensize(10)#设置画笔尺寸大小

turtle.pencolor(‘green‘)#设置画笔颜色

turtle.penup()#将画笔抬起(抬起时移到画笔将不会在画布留下痕迹)

turtle.goto(0,190)#将画笔移到(x,y)

turtle.pendown()#将画笔落下

turtle.circle(80,360)#画圆,半径为正表示圆心在画笔左边

python绘图篇

1,xlable,ylable设置x,y轴的标题文字。

2,title设置标题。

3,xlim,ylim设置x,y轴显示范围。

plt.show()显示绘图窗口,通常情况下,show()会阻碍程序运行,带-wthread等参数的环境下,窗口不会关闭。

plt.saveFig()保存图像。

面向对象绘图

1,当前图表和子图可以用gcf(),gca()获得。

subplot()绘制包含多个图表的子图。

configure subplots,可调节子图与图表边框距离。

可以通过修改配置文件更改对象属性。

图标显示中文

1,在程序中直接指定字体。

2, 在程序开始修改配置字典reParams.

3,修改配置文件。

Artist对象

1,图标的绘制领域。

2,如何在FigureCanvas对象上绘图。

3,如何使用Renderer在FigureCanvas对象上绘图。

FigureCanvas和Render处理底层图像操作,Artist处理高层结构。

分为简单对象和容器对象,简单的Aritist是标准的绘图元件,例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等,而容器类型包含许多简单的的 Aritist对象,使他们构成一个整体,例如Axis,Axes,Figure等。

直接创建Artist对象进项绘图操作步奏:

1,创建Figure对象(通过figure()函数,会进行许多初始化操作,不建议直接创建。)

2,为Figure对象创建一个或多个Axes对象。

3,调用Axes对象的方法创建各类简单的Artist对象。

Figure容器

如何找到指定的Artist对象。

1,可调用add_subplot()和add_axes()方法向图表添加子图。

2,可使用for循环添加栅格。

3,可通过transform修改坐标原点。

Axes容器

1,patch修改背景。

2,包含坐标轴,坐标网格,刻度标签,坐标轴标题等内容。

3,get_ticklabels(),,get-ticklines获得刻度标签和刻度线。

1,可对曲线进行插值。

2,fill_between()绘制交点。

3,坐标变换。

4,绘制阴影。

5,添加注释。

1,绘制直方图的函数是

2,箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot),是利用数据中的五个统计量:最小值、第一四分位

数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法,它可以粗略地看出数据是否具有对称性以及分

布的分散程度等信息,特别可以用于对几个样本的比较。

3,饼图就是把一个圆盘按所需表达变量的观察数划分为若干份,每一份的角度(即面积)等价于每个观察

值的大小。

4,散点图

5,QQ图

低层绘图函数

类似于barplot(),dotchart()和plot()这样的函数采用低层的绘图函数来画线和点,来表达它们在页面上放置的位置以及其他各种特征。

在这一节中,我们会描述一些低层的绘图函数,用户也可以调用这些函数用于绘图。首先我们先讲一下R怎么描述一个页面;然后我们讲怎么在页面上添加点,线和文字;最后讲一下怎么修改一些基本的图形。

绘图区域与边界

R在绘图时,将显示区域划分为几个部分。绘制区域显示了根据数据描绘出来的图像,在此区域内R根据数据选择一个坐标系,通过显示出来的坐标轴可以看到R使用的坐标系。在绘制区域之外是边沿区,从底部开始按顺时针方向分别用数字1到4表示。文字和标签通常显示在边沿区域内,按照从内到外的行数先后显示。

添加对象

在绘制的图像上还可以继续添加若干对象,下面是几个有用的函数,以及对其功能的说明。

•points(x, y, ...),添加点

•lines(x, y, ...),添加线段

•text(x, y, labels, ...),添加文字

•abline(a, b, ...),添加直线y=a+bx

•abline(h=y, ...),添加水平线

•abline(v=x, ...),添加垂直线

•polygon(x, y, ...),添加一个闭合的多边形

•segments(x0, y0, x1, y1, ...),画线段

•arrows(x0, y0, x1, y1, ...),画箭头

•symbols(x, y, ...),添加各种符号

•legend(x, y, legend, ...),添加图列说明

如何用python绘制各种图形

1.环境

系统:windows10

python版本:python3.6.1

使用的库:matplotlib,numpy

2.numpy库产生随机数几种方法

import numpy as np

numpy.random

rand(d0, d1, ..., dn)  

In [2]: x=np.random.rand(2,5)

In [3]: x

Out[3]:

array([[ 0.84286554,  0.50007593,  0.66500549,  0.97387807,  0.03993009],

[ 0.46391661,  0.50717355,  0.21527461,  0.92692517,  0.2567891 ]])

randn(d0, d1, ..., dn)查询结果为标准正态分布

In [4]: x=np.random.randn(2,5)

In [5]: x

Out[5]:

array([[-0.77195196,  0.26651203, -0.35045793, -0.0210377 ,  0.89749635],

[-0.20229338,  1.44852833, -0.10858996, -1.65034606, -0.39793635]])

randint(low,high,size)  

生成low到high之间(半开区间 [low, high)),size个数据

In [6]: x=np.random.randint(1,8,4)

In [7]: x

Out[7]: array([4, 4, 2, 7])

random_integers(low,high,size)  

生成low到high之间(闭区间 [low, high)),size个数据

In [10]: x=np.random.random_integers(2,10,5)

In [11]: x

Out[11]: array([7, 4, 5, 4, 2])

3.散点图

x x轴

y y轴

s   圆点面积

c   颜色

marker  圆点形状

alpha   圆点透明度                #其他图也类似这种配置

N=50# height=np.random.randint(150,180,20)# weight=np.random.randint(80,150,20)

x=np.random.randn(N)

y=np.random.randn(N)

plt.scatter(x,y,s=50,c='r',marker='o',alpha=0.5)

plt.show()

4.折线图

x=np.linspace(-10000,10000,100) #将-10到10等区间分成100份

y=x**2+x**3+x**7

plt.plot(x,y)

plt.show()

折线图使用plot函数

5.条形图

N=5

y=[20,10,30,25,15]

y1=np.random.randint(10,50,5)

x=np.random.randint(10,1000,N)

index=np.arange(N)

plt.bar(left=index,height=y,color='red',width=0.3)

plt.bar(left=index+0.3,height=y1,color='black',width=0.3)

plt.show()

orientation设置横向条形图

N=5

y=[20,10,30,25,15]

y1=np.random.randint(10,50,5)

x=np.random.randint(10,1000,N)

index=np.arange(N)# plt.bar(left=index,height=y,color='red',width=0.3)# plt.bar(left=index+0.3,height=y1,color='black',width=0.3)#plt.barh() 加了h就是横向的条形图,不用设置orientation

plt.bar(left=0,bottom=index,width=y,color='red',height=0.5,orientation='horizontal')

plt.show()

6.直方图

m1=100

sigma=20

x=m1+sigma*np.random.randn(2000)

plt.hist(x,bins=50,color="green",normed=True)

plt.show()

# #双变量的直方图# #颜色越深频率越高# #研究双变量的联合分布

#双变量的直方图#颜色越深频率越高#研究双变量的联合分布

x=np.random.rand(1000)+2

y=np.random.rand(1000)+3

plt.hist2d(x,y,bins=40)

plt.show()

7.饼状图

#设置x,y轴比例为1:1,从而达到一个正的圆

#labels标签参数,x是对应的数据列表,autopct显示每一个区域占的比例,explode突出显示某一块,shadow阴影

labes=['A','B','C','D']

fracs=[15,30,45,10]

explode=[0,0.1,0.05,0]#设置x,y轴比例为1:1,从而达到一个正的圆

plt.axes(aspect=1)#labels标签参数,x是对应的数据列表,autopct显示每一个区域占的比例,explode突出显示某一块,shadow阴影

plt.pie(x=fracs,labels=labes,autopct="%.0f%%",explode=explode,shadow=True)

plt.show()

8.箱型图

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)#sym 点的形状,whis虚线的长度plt.boxplot(data,sym="o",whis=1.5)plt.show()

#sym 点的形状,whis虚线的长度

python不用库def函数画各种图形

第一步,打开python语言命令窗口,声明一个函数print_color,调用range遍历,打印星号,如下图所示:

第二步,接着调用第一步中的函数,然后查看打印结果,可以发现生成一个三角形,如下图所示:

第三步,再次定义一个函数four_tu,利用循环生成星号,注意查看函数生成的图形。

第四步,调用上述步骤中定义的函数,然后查看打印图形组合的形状。

第五步,如果在定义的函数内,多次调用print()方法打印星号,会是什么样的结果呢。

第六步,在后续步骤中,调用函数打印结果,可以发现生成一个不规则的图形。


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