python中画函数曲线 python中如何画曲线图

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。

相关问答

Q1: Python如何画函数的曲线

输入以下代码导入我们用到的函数库。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.arange(0,5,0.1);

y=np.sin(x);

plt.plot(x,y)

采用刚才代码后有可能无法显示下图，然后在输入以下代码就可以了：

plt.show()

Q2: python怎么画曲线

打开Python，使用import导入numpy和matplotlib.pyplot模块。输入函数数据，然后使用plt.show()展示绘制的图像即可。

Q3: 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python中画函数曲线的表达式python中画函数曲线，由隐函数的等式直接绘制图像python中画函数曲线，以x²+y²+xy=1的图像为例，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^，还有，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);

Q4: python之KS曲线

# 自定义绘制ks曲线python中画函数曲线的函数

def plot_ks(y_test, y_score, positive_flag):

    # 对y_test,y_score重新设置索引

    y_test.index = np.arange(len(y_test))

    #y_score.index = np.arange(len(y_score))

    # 构建目标数据集

    target_data = pd.DataFrame({'y_test':y_test, 'y_score':y_score})

    # 按y_score降序排列

    target_data.sort_values(by = 'y_score', ascending = False, inplace = True)

    # 自定义分位点

    cuts = np.arange(0.1,1,0.1)

    # 计算各分位点对应python中画函数曲线的Score值

    index = len(target_data.y_score)*cuts

    scores = target_data.y_score.iloc[index.astype('int')]

    # 根据不同python中画函数曲线的Score值python中画函数曲线，计算Sensitivity和Specificity

    Sensitivity = []

    Specificity = []

    for score in scores:

        # 正例覆盖样本数量与实际正例样本量

        positive_recall = target_data.loc[(target_data.y_test == positive_flag) (target_data.y_scorescore),:].shape[0]

        positive = sum(target_data.y_test == positive_flag)

        # 负例覆盖样本数量与实际负例样本量

        negative_recall = target_data.loc[(target_data.y_test != positive_flag) (target_data.y_score=score),:].shape[0]

        negative = sum(target_data.y_test != positive_flag)

        Sensitivity.append(positive_recall/positive)

        Specificity.append(negative_recall/negative)

    # 构建绘图数据

    plot_data = pd.DataFrame({'cuts':cuts,'y1':1-np.array(Specificity),'y2':np.array(Sensitivity),

                              'ks':np.array(Sensitivity)-(1-np.array(Specificity))})

    # 寻找Sensitivity和1-Specificity之差的最大值索引

    max_ks_index = np.argmax(plot_data.ks)

    plt.plot([0]+cuts.tolist()+[1], [0]+plot_data.y1.tolist()+[1], label = '1-Specificity')

    plt.plot([0]+cuts.tolist()+[1], [0]+plot_data.y2.tolist()+[1], label = 'Sensitivity')

    # 添加参考线

    plt.vlines(plot_data.cuts[max_ks_index], ymin = plot_data.y1[max_ks_index],

              ymax = plot_data.y2[max_ks_index], linestyles = '--')

    # 添加文本信息

    plt.text(x = plot_data.cuts[max_ks_index]+0.01,

            y = plot_data.y1[max_ks_index]+plot_data.ks[max_ks_index]/2,

            s = 'KS= %.2f' %plot_data.ks[max_ks_index])

    # 显示图例

    plt.legend()

    # 显示图形

    plt.show()

# 调用自定义函数python中画函数曲线，绘制K-S曲线

plot_ks(y_test = y_test, y_score = y_score, positive_flag = 1)

Q5: 用Python或MATLAB如何画三元平方和函数曲线？？？

Python代码 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfig = plt.figure()ax = Axes3D(fig)X = np.arange(-4, 4, 0.25)Y = np.arange(-4, 4, 0.25)X, Y = np.meshgrid(X, Y)R = np.sqrt(X**2 + Y**2)Z = np.sin(R)ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='hot')plt.show() 运行结果:

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