python数学函数绘图,python绘制图形函数库

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Python数据分析在数学建模中的应用汇总（持续更新中！）

1、Numpy常用方法使用大全（超详细）

1、Series和DataFrame简单入门

2、Pandas操作CSV文件的读写

3、Pandas处理DataFrame，Series进行作图

1、Matplotlib绘图之属性设置

2、Matplotlib绘制误差条形图、饼图、等高线图、3D柱形图

1、层次分析法（AHP）——算数平均值法、几何平均值法、特征值法（Python实现，超详细注释）

2、Python实现TOPSIS分析法（优劣解距离法）

3、Python实现线性插值和三次样条插值

4、Python实现线性函数的拟合算法

5、Python实现统计描述以及计算皮尔逊相关系数

6、Python实现迪杰斯特拉算法和贝尔曼福特算法求解最短路径

相关问答

Q1: 如何用Python显示出一维波动方程的动态图像

Python有一些绘图的功能，使用turtle模块。

在命令行输入

python.exe -m turtledemo

可以打开Python安装时，系统自带的一些演示程序。

感觉功能还是比较多的。

程序实现其实还是比较简单，主要是得搞懂倒是给的文献，还得跟导师交流如何演示出效果。

Q2: 求教python一个作图的问题

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。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。

它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。

在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot，这个是免费的，Python有一个包可以调用gnuplot，但是语法比较不习惯，而且画图质量不高。

而 Matplotlib则比较强：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式）。

本文目录

1. Matplotlib.pyplot快速绘图

2. 面向对象画图

3. Matplotlib.pylab快速绘图

4. 在图表中显示中文

5. 对LaTeX数学公式的支持

6. 对数坐标轴

7. 学习资源

Matplotlib.pyplot快速绘图

快速绘图和面向对象方式绘图

matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，它所绘制的图表中的每个绘图元素，例如线条Line2D、文字Text、刻度等在内存中都有一个对象与之对应。

为了方便快速绘图matplotlib通过pyplot模块提供了一套和MATLAB类似的绘图API，将众多绘图对象所构成的复杂结构隐藏在这套API内部。我们只需要调用pyplot模块所提供的函数就可以实现快速绘图以及设置图表的各种细节。pyplot模块虽然用法简单，但不适合在较大的应用程序中使用。

为了将面向对象的绘图库包装成只使用函数的调用接口，pyplot模块的内部保存了当前图表以及当前子图等信息。当前的图表和子图可以使用plt.gcf()和plt.gca()获得，分别表示"Get Current Figure"和"Get Current Axes"。在pyplot模块中，许多函数都是对当前的Figure或Axes对象进行处理，比如说：

plt.plot()实际上会通过plt.gca()获得当前的Axes对象ax，然后再调用ax.plot()方法实现真正的绘图。

可以在Ipython中输入类似"plt.plot??"的命令查看pyplot模块的函数是如何对各种绘图对象进行包装的。

配置属性

matplotlib所绘制的图表的每个组成部分都和一个对象对应，我们可以通过调用这些对象的属性设置方法set_*()或者pyplot模块的属性设置函数setp()设置它们的属性值。

因为matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，因此也可以直接获取对象的属性

配置文件

绘制一幅图需要对许多对象的属性进行配置，例如颜色、字体、线型等等。我们在绘图时，并没有逐一对这些属性进行配置，许多都直接采用了matplotlib的缺省配置。

matplotlib将这些缺省配置保存在一个名为“matplotlibrc”的配置文件中，通过修改配置文件，我们可以修改图表的缺省样式。配置文件的读入可以使用rc_params()，它返回一个配置字典；在matplotlib模块载入时会调用rc_params()，并把得到的配置字典保存到rcParams变量中；matplotlib将使用rcParams字典中的配置进行绘图；用户可以直接修改此字典中的配置，所做的改变会反映到此后创建的绘图元素。

绘制多子图（快速绘图）

Matplotlib 里的常用类的包含关系为 Figure - Axes - (Line2D, Text, etc.)一个Figure对象可以包含多个子图(Axes)，在matplotlib中用Axes对象表示一个绘图区域，可以理解为子图。

可以使用subplot()快速绘制包含多个子图的图表，它的调用形式如下：

subplot(numRows, numCols, plotNum)

subplot将整个绘图区域等分为numRows行* numCols列个子区域，然后按照从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号，左上的子区域的编号为1。如果numRows，numCols和plotNum这三个数都小于10的话，可以把它们缩写为一个整数，例如subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的。subplot在plotNum指定的区域中创建一个轴对象。如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话，之前的轴将被删除。

subplot()返回它所创建的Axes对象，我们可以将它用变量保存起来，然后用sca()交替让它们成为当前Axes对象，并调用plot()在其中绘图。

绘制多图表（快速绘图）

如果需要同时绘制多幅图表，可以给figure()传递一个整数参数指定Figure对象的序号，如果序号所指定的Figure对象已经存在，将不创建新的对象，而只是让它成为当前的Figure对象。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(1) # 创建图表1

plt.figure(2) # 创建图表2

ax1 = plt.subplot(211) # 在图表2中创建子图1

ax2 = plt.subplot(212) # 在图表2中创建子图2

x = np.linspace(0, 3, 100)

for i in xrange(5):

plt.figure(1) #❶ # 选择图表1

plt.plot(x, np.exp(i*x/3))

plt.sca(ax1) #❷ # 选择图表2的子图1

plt.plot(x, np.sin(i*x))

plt.sca(ax2) # 选择图表2的子图2

plt.plot(x, np.cos(i*x))

plt.show()

在图表中显示中文

matplotlib的缺省配置文件中所使用的字体无法正确显示中文。为了让图表能正确显示中文，可以有几种解决方案。

在程序中直接指定字体。

在程序开头修改配置字典rcParams。

修改配置文件。

matplotlib输出图象的中文显示问题

上面那个link里的修改matplotlibrc方式，我试了好几次都没成功。能work的一个比较简便粗暴的方式（但不知道有没有副作用）是，1.找到字体目录YOURPYTHONHOME\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf下的Vera.ttf。这里我们用中文楷体(可以从windows/system32/fonts拷贝过来，对于win8字体文件不是ttf的可以从网上下一个微软雅黑)，直接张贴到前面的ttf目录下，然后更名为Vera.ttf。2. 中文字符串用unicode格式，例如：u''测试中文显示''，代码文件编码使用utf-8 加上" # coding = utf-8 "一行。

面向对象画图

matplotlib API包含有三层，Artist层处理所有的高层结构，例如处理图表、文字和曲线等的绘制和布局。通常我们只和Artist打交道，而不需要关心底层的绘制细节。

直接使用Artists创建图表的标准流程如下：

创建Figure对象

用Figure对象创建一个或者多个Axes或者Subplot对象

调用Axies等对象的方法创建各种简单类型的Artists

import matplotlib.pyplot as plt

X1 = range(0, 50) Y1 = [num**2 for num in X1] # y = x^2 X2 = [0, 1] Y2 = [0, 1] # y = x

Fig = plt.figure(figsize=(8,4)) # Create a `figure' instance Ax = Fig.add_subplot(111) # Create a `axes' instance in the figure Ax.plot(X1, Y1, X2, Y2) # Create a Line2D instance in the axes

Fig.show() Fig.savefig("test.pdf")

Q3: python怎么做数学函数题

【相关学习推荐：python教程】

python做数学函数题的方法：

1、打开CMD命令行以后我们先来看一个求平方的函数，如下图所示，用pow即可计算某个数的几次方

2、接下来我们可以运用abs函数来求某一个数的绝对值，如下图所示

3、在遇到小数的时候，我们经常需要舍弃小数的部分直接用整数，那么就可以用floor函数了，但是直接用的话是报错的，如下图所示

4、这个时候我们需要导入math模块，因为floor函数在math模块中，如下图所示

5、接下来我们还会用到math函数中的开平方根的函数sqrt，如下图所示

6、最后我们在应用数学函数的时候可以直接将起赋值给某个变量，然后直接调用该变量即可，如下图所示

Q4: python数据分析需要哪些库？

1.Numpy库

是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。

2.Pandas库

是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。

3.Matplotlib库

是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中Z出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。

4.Seaborn库

是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。

5.NLTK库

被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的Z佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。

Q5: python函数深入浅出 11.math.pow()及其相关函数详解

这是math模块的一个函数

pow() 源于英文power，返回给定数字的乘幂

所以我们执行math.pow()示例：

注意：math 模块则会把参数转换为 float。

math是非常常用的数学计算包，其中math.pow()语法如下

参数说明：

等同于写法

但注意math函数返回的是浮点数,后者可能返回整数

其他常用的数学函数有：

python2 有cmp(x,y)函数，python3移除了cmp，新增了 operator模块,提供了如下比较方法

作为比较函数