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Python-matplotlib绘制带箭头x-y坐标轴图形

在Python的数据可视化库中，采用matplotlib绘制相关图形时，若不加任何设定，一般的x-y坐标轴是不带箭头且是一个封闭的矩形。我们以Sigmoid函数的绘制，给大家展示一下。

matplotlib的辅助工具，包含一系列对坐标轴设置的框架。其中的axisartist包就用来设置坐标轴的类型。

1.创建画布并引入axisartist工具。

2.绘制带箭头的x-y坐标轴

我们先把原始的如上图的所有坐标轴隐藏，即长方形的四个边。

然后用ax.new_floating_axis在绘图区添加坐标轴x、y，这里的ax.new_floating_axis(0,0)，第一个0代表平行直线，第二个0代表该直线经过0点。同样，ax.axis["y"] = ax.new_floating_axis(1,0)，则代表竖直曲线且经过0点。

再次，x.axis["x"].set_axisline_style("-", size = 1.0)表示给x轴加上箭头，"-"表示是空箭头，size = 1.0表示箭头大小。ax.axis["y"].set_axisline_style("-|", size = 1.0)中"-|"则是实心箭头。

最后，设置x、y轴上刻度显示方向，对于x轴是刻度标签在上面还是下面，y轴则是刻度标签在左边还是右边。

3.在带箭头的x-y坐标轴背景下，绘制函数图像

tist坐标轴工具——将原始坐标轴均隐藏掉——添加新的基于原点的x与y轴——为新坐标轴加入箭头，并设置刻度显示方式——加入图形。

相关问答

Q1: 统计学入门级：常见概率分布+python绘制分布图

如果随机变量X的所有取值都可以逐个列举出来，则称X为离散型随机变量。相应的概率分布有二项分布，泊松分布。

如果随机变量X的所有取值无法逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点，则称X为连续型随机变量。相应的概率分布有正态分布，均匀分布，指数分布，伽马分布，偏态分布，卡方分布，beta分布等。(真多分布，好恐怖~~)

在离散型随机变量X的一切可能值中，各可能值与其对应概率的乘积之和称为该随机变量X的期望值，记作E(X) 。比如有随机变量，取值依次为：2，2，2，4，5。求其平均值：(2+2+2+4+5)/5 = 3。

期望值也就是该随机变量总体的均值。 推导过程如下：

= (2+2+2+4+5)/5

= 1/5 2 3 + 4/5 + 5/5

= 3/5 2 + 1/5 4 + 1/5 5

= 0.6 2 + 0.2 4 + 0.2 5

= 60% 2 + 20% 4 + 20%*5

= 1.2 + 0.8 + 1

= 3

倒数第三步可以解释为值为2的数字出现的概率为60%，4的概率为20%，5的概率为20%。 所以E(X) = 60% 2 + 20% 4 + 20%*5 = μ = 3。

0-1分布（两点分布），它的随机变量的取值为1或0。即离散型随机变量X的概率分布为：P{X=0} = 1-p, P{X=1} = p，即：

则称随机变量X服从参数为p的0-1分布，记作X~B（1，p)。

在生活中有很多例子服从两点分布，比如投资是否中标，新生婴儿是男孩还是女孩，检查产品是否合格等等。

大家非常熟悉的抛硬币试验对应的分布就是二项分布。抛硬币试验要么出现正面，要么就是反面，只包含这两个结果。出现正面的次数是一个随机变量，这种随机变量所服从的概率分布通常称为 二项分布 。

像抛硬币这类试验所具有的共同性质总结如下：（以抛硬币为例）

通常称具有上述特征的n次重复独立试验为n重伯努利试验。简称伯努利试验或伯努利试验概型。特别地，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布(两点分布)。

举个栗子：抛3次均匀的硬币，求结果出现有2个正面的概率 。

已知p = 0.5 (出现正面的概率) ，n = 3 ，k = 2

所以抛3次均匀的硬币，求结果出现有2个正面的概率为3/8。

二项分布的期望值和方差 分别为：

泊松分布是用来描述在一 指定时间范围内或在指定的面积或体积之内某一事件出现的次数的分布 。生活中服从泊松分布的例子比如有每天房产中介接待的客户数，某微博每月出现服务器瘫痪的次数等等。 泊松分布的公式为 ：

其中 λ 为给定的时间间隔内事件的平均数，λ = np。e为一个数学常数，一个无限不循环小数，其值约为2.71828。

泊松分布的期望值和方差 分别为：

使用Python绘制泊松分布的概率分布图：

因为连续型随机变量可以取某一区间或整个实数轴上的任意一个值，所以通常用一个函数f(x)来表示连续型随机变量，而f(x)就称为 概率密度函数 。

概率密度函数f(x)具有如下性质 ：

需要注意的是，f(x)不是一个概率，即f(x) ≠ P(X = x) 。在连续分布的情况下，随机变量X在a与b之间的概率可以写成：

正态分布（或高斯分布）是连续型随机变量的最重要也是最常见的分布，比如学生的考试成绩就呈现出正态分布的特征，大部分成绩集中在某个范围（比如60-80分），很小一部分往两端倾斜（比如50分以下和90多分以上）。还有人的身高等等。

正态分布的定义 ：

如果随机变量X的概率密度为( -∞x+∞)：

则称X服从正态分布，记作X~N(μ,σ²)。其中-∞μ+∞，σ0， μ为随机变量X的均值，σ为随机变量X的标准差。 正态分布的分布函数

正态分布的图形特点 ：

使用Python绘制正态分布的概率分布图：

正态分布有一个3σ准则，即数值分布在(μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6827，分布在（μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9545，分布在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9973，也就是说大部分数值是分布在(μ-3σ,μ+3σ)区间内，超出这个范围的可能性很小很小，仅占不到0.3%，属于极个别的小概率事件，所以3σ准则可以用来检测异常值。

当μ=0，σ=1时，有

此时的正态分布N(0,1) 称为标准正态分布。因为μ，σ都是确定的取值，所以其对应的概率密度曲线是一条 形态固定 的曲线。

对标准正态分布，通常用φ(x)表示概率密度函数，用Φ(x)表示分布函数：

假设有一次物理考试特别难，满分100分，全班只有大概20个人及格。与此同时语文考试很简单，全班绝大部分都考了90分以上。小明的物理和语文分别考了60分和80分，他回家后告诉家长，这时家长能仅仅从两科科目的分值直接判断出这次小明的语文成绩要比物理好很多吗？如果不能，应该如何判断呢？此时Z-score就派上用场了。 Z-Score的计算定义 ：

即 将随机变量X先减去总体样本均值，再除以总体样本标准差就得到标准分数啦。如果X低于平均值，则Z为负数，反之为正数 。通过计算标准分数，可以将任何一个一般的正态分布转化为标准正态分布。

小明家长从老师那得知物理的全班平均成绩为40分，标准差为10，而语文的平均成绩为92分，标准差为4。分别计算两科成绩的标准分数：

物理：标准分数 = (60-40)/10 = 2

语文：标准分数 = (85-95)/4 = -2.5

从计算结果来看，说明这次考试小明的物理成绩在全部同学中算是考得很不错的，而语文考得很差。

指数分布可能容易和前面的泊松分布混淆，泊松分布强调的是某段时间内随机事件发生的次数的概率分布，而指数分布说的是 随机事件发生的时间间隔 的概率分布。比如一班地铁进站的间隔时间。如果随机变量X的概率密度为：

则称X服从指数分布，其中的参数λ0。 对应的分布函数 为：

均匀分布的期望值和方差 分别为：

使用Python绘制指数分布的概率分布图：

均匀分布有两种，分为 离散型均匀分布和连续型均匀分布 。其中离散型均匀分布最常见的例子就是抛掷骰子啦。抛掷骰子出现的点数就是一个离散型随机变量，点数可能有1，2，3，4，5，6。每个数出现的概率都是1/6。

设连续型随机变量X具有概率密度函数：

则称X服从区间(a,b)上的均匀分布。X在等长度的子区间内取值的概率相同。对应的分布函数为：

f(x)和F(x)的图形分别如下图所示：

均匀分布的期望值和方差 分别为：

Q2: python中turtle的定义放在函数的不同位置，画的图不一样是为什么？

t = turtle.Turtle() 放在 import turtle下面，那函数triangle_boogie就不知道t是什么了，当然报错

Q3: python（16）：函数（3）

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将列表传递给函数后，函数就能直接访问其内容

假设有一个用户列表，要问候其中的每位用户

将列表传递给函数后，函数就可对其进行修改，在函数中对这个列表所做的任何修改都是永久性的

一家为用户提交的设计制作3D打印模型的公司，需要打印的设计存储在一个列表中，打印后转移到另一个列表中。

有时候需要禁止函数修改列表，为解决这个问题，可想向函数传递列表的副本而不是元件；这样函数所做的任何修改都只影响副本，不影响元件

有时候，预先布置的函数需要接受多少个实参，python允许函数从调用语句中手机任意数量的实参

一个制作披萨的寒素，它需要接受很多配料，但无法确定顾客要多少种配料，下面函数只有一个形参*toppings,不管调用语句提供了多少实参，这个形参都将他们统统收入囊中

如果要让函数接受不同类型的实参，必须在函数定义中将接纳任意数量实参的形参放在最后

python先匹配位置实参和关键字实参，再将余下的实参收集到最后一个形参中

如果前边的函数还需要一个表示披萨尺寸的实参，必须将该形参放在*toppings的前面

有时候，需要接受任意数量的实参，但预先不知道传递给函数的会是射门杨的信息，再这种情况下，可将函数编写成能够接受任意数量的键-值对，调用语句提供了多少就接受多少

创建用户简介：你知道你将收到有关用户的信息，但不确定会是什么样的信息，在下面示例中，build_profile()接受名和姓，同时还接受任意数量的关键字实参

Q4: python中使用闭包及修改外部函数的局部变量

在python中，函数可以被嵌套定义，也就是说，函数中可以定义函数。该函数还可以将其内部定义的函数作为返回值返回。

闭包的定义：一般来说，我们可以认为，如果一个函数可以读取其他函数中的局部变量，那么它们就构成了闭包。

注意 ：闭包的定义不是特别清晰，但大体上的意思是这样的。

我们知道，普通的函数是可以使用全局变量的

类似的，函数中定义的函数，也是可以使用外部函数的变量的。因此，满足了函数读取了其他函数局部变量的这一条件，他们因此构成了闭包。

在闭包的使用中，我们可以先给外部的函数赋予不同的局部变量，然后再调用其中内部的函数时，就可以读取到这些不同的局部变量了。

外部变量的使用 在普通函数中，虽然可以直接使用全局变量，但是不可以直接修改全局变量。从变量的作用域来说，一旦你尝试修改全局变量，那么就会尝试创建并使用一个同名的局部变量。因此，如果你需要在普通函数中修改全局变量，需要使用global

同样的，如果你希望通过定义在内部的函数去修改其外部函数的变量，那么必须使用nonlocal

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