python画虚线函数 python画平行于y轴的虚线

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。

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：

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

Q2: 不能直接写出函数的表达式 怎么在python里画函数图象呢？

不写出y=f(x)这样的表达式python画虚线函数，由隐函数的等式直接绘制图像python画虚线函数，以x²+y²+xy=1的图像为例python画虚线函数，使用sympy间接调用matplotlib工具的代码和该二次曲线图像如下（注意python里的乘幂符号是**而不是^python画虚线函数，还有python画虚线函数，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，这几点和matlab的区别很大）

直接在命令提示行的里面运行代码的效果

from sympy import *;

x,y=symbols('x y');

plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);

Q3: python matplotlib 图像可视化

Python画图之总结待整理

Python Data Visualizations

Seaborn 库：

Python Seaborn 教程：

matplotlib: plotting with Python

matplotlib: plotting with Python-github

python-data-visualization-course

Interactive Web Plotting for Python

Interactive Web Plotting for Python-github

CSDN-markdown编辑器语法——字体、字号与颜色

%matplotlib inline

%matplotlib notebook

Need to use either

or

Only one in each notebook! using inline will just sent png images to browser, using notebook will provide interactivity and allow updating old figures. With notebook you need to make sure to create a new figure before plotting, otherwise the last one will be updated!

还有简便的 plt.close('all') 关闭所有图,不用管 fig 号码

Some plots from these tutorials:

调整名字和间隔

设置不同名字和位置

调整坐标轴

参数loc='upper right'

表示图例将添加在图中的右上角.

调整位置和名称

最后python画虚线函数我们得到带有图例信息的图片.

移动坐标

然后我们挪动坐标轴的位置.

然后标注出点(x0, y0)的位置信息. 用plt.plot([x0, x0,], [0, y0,], 'k--', linewidth=2.5)

画出一条垂直于x轴的虚线.

添加注释 annotate

接下来我们就对(x0, y0)这个点进行标注.

其中参数xycoords='data'

是说基于数据的值来选位置,xytext=(+30, -30)

和textcoords='offset points'

对于标注位置的描述 和 xy 偏差值,arrowprops

是对图中箭头类型的一些设置.

添加注释 text

其中-3.7, 3,

是选取text的位置, 空格需要用到转字符

,fontdict

设置文本字体.

生成图形

当图片中的内容较多python画虚线函数，相互遮盖时，我们可以通过设置相关内容的透明度来使图片更易于观察，也即是通过本节中的bbox

参数设置来调节图像信息.

首先参考之前的例子, 我们先绘制图像基本信息：

调整坐标

然后对被遮挡的图像调节相关透明度，本例中设置 x轴 和 y轴 的刻度数字进行透明度设置

其中label.set_fontsize(12)重新调节字体大小，bbox设置目的内容的透明度相关参，facecolor调节 box 前景色，edgecolor 设置边框， 本处设置边框为无，alpha设置透明度. 最终结果如下:

散点图

首先，先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据。生成1024个呈标准正态分布的二维数据组 (平均数是0，方差为1) 作为一个数据集，并图像化这个数据集。每一个点的颜色值用T来表示：

数据集生成完毕，现在来用scatterplot这个点集，鼠标点上去，可以看到这个函数的各个parameter的描述，如下图：

输入X和Y作为location，size=75，颜色为T，color map用默认值，透明度alpha 为 50%。 x轴显示范围定位(-1.5，1.5)，并用xtick()函数来隐藏x坐标轴，y轴同理：

今天的柱状图分成上下两部分，每一个柱体上都有相应的数值标注，并且取消坐标轴的显示。

生成基本图形

向上向下分别生成12个数据，X为 0 到 11 的整数 ，Y是相应的均匀分布的随机数据。使用的函数是plt.bar

，参数为X和Y：

这样我们就生成python画虚线函数了下图所示的柱状图基本框架：

现在的结果呈现：

接下来我们用函数plt.text分别在柱体上方（下方）加上数值，用%.2f保留两位小数，横向居中对齐ha='center'，纵向底部（顶部）对齐va='bottom'：

最终的结果就像开始一样：

画等高线

数据集即三维点 (x,y) 和对应的高度值，共有256个点。高度值使用一个 height function f(x,y) 生成。 x, y 分别是在区间 [-3,3] 中均匀分布的256个值，并用meshgrid在二维平面中将每一个x和每一个y分别对应起来，编织成栅格:

接下来进行颜色填充。使用函数plt.contourf把颜色加进去，fill, 位置参数分别为：X, Y, f(X,Y)。透明度0.75，并将 f(X,Y) 的值对应到color map的暖色组中寻找对应颜色。8代表等高线的个数。

接下来进行等高线绘制。使用plt.contour函数划线。位置参数为：X, Y, f(X,Y)。颜色选黑色，线条宽度选0.5。现在的结果如下图所示，只有颜色和线条，还没有数值Label：

添加高度数字

其中，8代表等高线的密集程度，这里被分为10个部分。如果是0，则图像被一分为二。

最后加入Label，inline控制是否将Label画在线里面，字体大小为10。并将坐标轴隐藏：

随机矩阵画图

这一节我们讲解怎样在matplotlib中打印出图像。这里我们打印出的是纯粹的数字，而非自然图像。 我们今天用这样 3x3 的 2D-array 来表示点的颜色，每一个点就是一个pixel。

colorbar

下面我们添加一个colorbar ，其中我们添加一个shrink参数，使colorbar的长度变短为原来的92%：

3D

首先在进行 3D Plot 时除了导入 matplotlib ，还要额外添加一个模块，即 Axes 3D 3D 坐标轴显示：

之后要先定义一个图像窗口，在窗口上添加3D坐标轴，显示成下图：

接下来给进 X 和 Y 值，并将 X 和 Y 编织成栅格。每一个（X, Y）点对应的高度值我们用下面这个函数来计算。

其中，rstride 和 cstride 分别代表 row 和 column 的跨度。

下面两个图分别是跨度为1 和 5 的效果：

投影

下面添加 XY 平面的等高线：

如果 zdir 选择了x，那么效果将会是对于 XZ 平面的投影，效果如下

Q4: python中输出格式为两条虚线的代码

1、首先python画虚线函数，打开软件pythonpython画虚线函数，并进入该软件python画虚线函数的主界面。

2、其次python画虚线函数，打开需要进行输出的文件。

3、最后python画虚线函数，点击开始按钮，选择输出，选择输出格式，选择双虚线，点击确定即可将代码以两条虚线的形式输出，是非常简单的。

Q5: 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。

关于python画虚线函数和python画平行于y轴的虚线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。