python根据函数绘图 用python绘制函数图像

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）

如需转载请联系华章 科技

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。

相关问答

Q1: 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python根据函数绘图：

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python根据函数绘图；然后我们讲怎么在页面上添加点，线和文字python根据函数绘图；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

Q2: 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。

Q3: 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：

Q4: 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。

Q5: 怎么用函数画出弧线？

在绘制弧线时，需要使用一种称为贝塞尔曲线的技术。贝塞尔曲线是一种可以用来绘制曲线的方法，通常用于绘制弧线或曲线。

要使用贝塞尔曲线绘制弧线，需要指定起点、终点和一个或多个控制点。控制点决定了曲线的形状。例如，如果要绘制一条弧线，可以使用两个控制点来指定弧线的半径和弧线的弯曲方向。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用贝塞尔曲线绘制一条弧线：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 设置起点和终点

x1, y1 = 0, 0

x2, y2 = 1, 1

# 设置控制点

ctrl1_x, ctrl1_y = 0.5, 0

ctrl2_x, ctrl2_y = 0.5, 1

# 使用贝塞尔曲线绘制弧线

x = np.linspace(0, 1, 100)

y = (1 - x)**2*y1 + 2*(1 - x)*x*ctrl1_y + x**2*y2

# 绘制图形

plt.plot(x, y)

plt.show()

上述代码将绘制一条从（0,0）开始的弧线，到达（1,1）的位置。控制点（0.5,0）和（0.5,1）决定了弧线的弯曲方向和半径。

关于python根据函数绘图和用python绘制函数图像的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。