python绘图函数返回 python画图回到原点

python中fit函数返回什么

python无内置fit函数。返回如下出错信息：

fit(0.8)

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

NameError: name 'fit' is not defined

相关问答

Q1: python自定义函数返回值break行不行

行python绘图函数返回，python自定义函数返回值break行。break 语句,可以完全终止当前循环。 本节先讲解 break python绘图函数返回的用法,continue 语句放到下节做详细介绍。 break 语句可以立即终止当前循环python绘图函数返回的执行,

Q2: 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。

Q3: python怎么利用痕迹画图

利用python中的 turtle (海龟绘图)模块提供的函数绘制直线 turtle.penup(): 画笔抬起

turtle.color(): 设置颜色

turtle.goto(): 画笔移动到下一目标

turtle.pendown(): 画笔落下

Q4: Python数据可视化利器Matplotlib从入门到高级4

2D曲线绘制是Matplotlib绘图的最基本功能，也是用得最多、最重要的绘图功能之一，本文开始详细介绍Matplotlib 2D曲线绘图功能。我的介绍主要以面向对象的编码风格为主，但会在文章的末尾附上相应的pyplot风格的源代码，供大家查阅、对比。我们先看一段代码：

代码运行效果如下：

这个绘图中我们没有作任何设置，一切交给Matplotlib处理。我们只是看到了绘制出的曲线的样子。但这与我们所想要的效果可能差异较大。所以我们还需要对图形进行一些自定义。

不管我们想生成什么样的图形，在Matplotlib当中，大致都可以总结为三步：一是构造绘图用的数据（Matplotlib推荐numpy数据，本系列介绍Matplotlib绘图，暂不涉及numpy的相关内容，留待后续有空余时吧）；二是根据数据的特点选择适当的绘图方法并绘制出数据的图形；第三步则是对绘制的图形进行自定义设置或者美化以达到满足我们获得精美的输出图形的要求。

在上面的绘图中，我们仅仅做到了第二步，下面我们来进行一些自定义，而Matplotlib为此提供了非常丰富的功能。

你可能最想先尝试一下换个颜色看看曲线是什么样的，这有很多种方法。首先，我们可以在绘制图形的时候直接指定它，我们把绘图的代码改成下面的样子：

这里的 ‘r’ 是 “red”的简写，表示将曲线的颜色指定为红色。也可以写成下面的样子，这样可读性更高：

plot 返回一个 Line2D 对象的列表，我们使用一个带有“ line1, ”的元组来解包，随后使用 set_color() 代码设置line1 曲线的颜色，请注意这里设置的颜色会覆盖 plot 绘图函数当中指定的颜色。上面三段代码各自独立运行之后的效果是一样的。如下：

为了提高效率，Matplotlib模仿MATLAB支持常用颜色的单字母代码缩写。

你还可以使用不区分大小写的十六进制 RGB 或 RGBA 字符串（如：'#0f0f0f'），或者不区分大小写的 X11/CSS4 颜色名称（如：'aquamarine'），以及来自 xkcd color survey 的不区分大小写的颜色名称（如：'xkcd:sky blue'）等等。更为详细的颜色规范，你可以查阅官方文档。但对于Python办公而言，掌握这些应该已经足够了。

与曲线颜色一样，线型和线宽也有多种方式来指定：

这里我们最终指定的线宽为2.0磅，绘图函数当中指定的线宽被后续指定的属性值覆盖了。而线型在这里由set_linestyle()指定，其中“--”和“-.”都是Matplotlib中支持的线型，“--”表示虚线，而“-.”则是点划线。而Matplotlib默认的线型“-”实线，除此之外，Matplotlib还支持“:”点线。

我们绘制曲线之前构造的数据点在曲线上也可以标记出来，这些标记点有不同的风格。同样可以以不同的方式来设置它：

注意第一行代码当中的“r:o”字符串，它是一种简写形式，是将颜色、线型和标记点形状在一个字符串中同时设置的方式，其中的“r”表示红色，“:”表示点线，“o”表示标记点为大圆点。只有在颜色使用单字符代码时才可以像上面这样组合起来同时表示三个属性。默认情况下，标记点的颜色与线型颜色相同，但可以单独设置与曲线不同的颜色，不仅如此，标记点的边线颜色和中间填充颜色也都可以单独设置。上面第二行代码我们就使用set_markeredgecolor('b')将标记点边线颜色设置为了蓝色。与标记点设置相关的还有set_marker（设置标记点形状）、set_markeredgewidth（设置标记点边线宽度）、set_markerfacecolor（设置标记点中间的填充色）、set_markersize （设置标记点的大小）等。下面是我整理的Matplotlib支持的所有标记点形状。

本文先介绍到此，后续进一步介绍坐标轴、图例和网格线的设置。最后附上本文pyplot风格的绘图代码：

显然这种简单绘图pyplot风格要简洁一些，还是很有优势的。

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