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3元函数绘图python,三元方程画图

python绘图篇

1,xlable,ylable设置x,y轴的标题文字。

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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

Python绘图之(1)Turtle库详解

Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库,想象一个小乌龟,在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点,(0,0)位置开始,它根据一组函数指令的控制,在这个平面坐标系中移动,从而在它爬行的路径上绘制了图形。

画布就是turtle为我们展开用于绘图区域,我们可以设置它的大小和初始位置。

设置画布大小

turtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None),参数分别为画布的宽(单位像素), 高, 背景颜色。

如:turtle.screensize(800,600, "green")

turtle.screensize() #返回默认大小(400, 300)

turtle.setup(width=0.5, height=0.75, startx=None, starty=None),参数:width, height: 输入宽和高为整数时, 表示像素; 为小数时, 表示占据电脑屏幕的比例,(startx, starty): 这一坐标表示矩形窗口左上角顶点的位置, 如果为空,则窗口位于屏幕中心。

如:turtle.setup(width=0.6,height=0.6)

turtle.setup(width=800,height=800, startx=100, starty=100)

2.1 画笔的状态

在画布上,默认有一个坐标原点为画布中心的坐标轴,坐标原点上有一只面朝x轴正方向小乌龟。这里我们描述小乌龟时使用了两个词语:坐标原点(位置),面朝x轴正方向(方向), turtle绘图中,就是使用位置方向描述小乌龟(画笔)的状态。

2.2 画笔的属性

画笔(画笔的属性,颜色、画线的宽度等)

1) turtle.pensize():设置画笔的宽度;

2) turtle.pencolor():没有参数传入,返回当前画笔颜色,传入参数设置画笔颜色,可以是字符串如"green", "red",也可以是RGB 3元组。

3) turtle.speed(speed):设置画笔移动速度,画笔绘制的速度范围[0,10]整数,数字越大越快。

2.3 绘图命令

操纵海龟绘图有着许多的命令,这些命令可以划分为3种:一种为运动命令,一种为画笔控制命令,还有一种是全局控制命令。

(1) 画笔运动命令

(2) 画笔控制命令

(3) 全局控制命令

(4) 其他命令

3. 命令详解

3.1 turtle.circle(radius, extent=None, steps=None)

描述:以给定半径画圆

参数:

radius(半径):半径为正(负),表示圆心在画笔的左边(右边)画圆;

extent(弧度) (optional);

steps (optional) (做半径为radius的圆的内切正多边形,多边形边数为steps)。

举例:

circle(50) # 整圆;

circle(50,steps=3) # 三角形;

circle(120, 180) # 半圆

实例:

1、太阳花

2、五角星

3、时钟程序

用matlab如何绘制三元一次函数的二维图形

比如该函数是f(x, y, z)=0的形式,你变换成 z = f(x, y)的形式后,

[x y] = meshgrid(-10:0.1:10, -10:0.1:10 ); % 用meshgrid生成 指定区间x y 的坐标。

mesh(x, y, 写入你z的计算式)

Python作图程序

实战小程序:画出y=x^3的散点图

样例代码如下:

[python] view plain copy

#coding=utf-8

import pylab as y    #引入pylab模块

x = y.np.linspace(-10, 10, 100)  #设置x横坐标范围和点数

y.plot(x, x*x*x,'or')  #生成图像

ax = y.gca()

ax.spines['right'].set_color('none')

ax.spines['top'].set_color('none')

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')

ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))

ax.yaxis.set_ticks_position('left')

ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

ax.set_yticks([-1000, -500, 500, 1000])

y.xlim(x.min() , x.max() ) #将横坐标设置为x的最大值和最小值

y.show() #显示图像

[python] view plain copy

import pylab as y

程序中引入的pylab属于matplotlib的一个模块,将其名字用y代替,其中包括了许多NumPy和pyplot模块中常用的函数,方便用户快速进行计算和绘图,十分适合在IPython交互式环境中使用。

[python] view plain copy

y.np.linspace(-10, 10, 100)

此为numpy中的一个函数,返回的是等间距的值,numpy.linspace(a,b,c):a指的是开始位置,b表示的是结束位置,c表示产生点的个数(默认为50)

举例:

[python] view plain copy

np.linspace(2.0, 3.0, num=5)

array([ 2.  ,  2.25,  2.5 ,  2.75,  3.  ])

[python] view plain copy

y.plot(x, x*x*x,'or')  #生成图像

后面加上‘o'表示为散点图

'r'可设置颜色为红色,基本上和matlab的操作很像。

[python] view plain copy

y.xlim(x.min(), x.max())

这条语句使用了xlim函数,将横坐标设置为x的大小

关于3元函数的图像。

1.函数y=f(x)的图像关于直线x=a对称的图像的解析式为___ 2.函数y=fy=f(2a-x) y=f(2b-x) 2b-y=f(2a-x) ,

如何用python完成:用自顶向下设计方法编写程序:在屏幕上打印三角函数y = sin(x)的图像。

I wrote this in Tkinter for you, in case you don't know Tkinter, it is a built-in module for most python versions.

If you want a commandline version, you can ask me, but tell you what, since those values are all

float numbers, so it's hard to get a precise graph in commandline window.

Well, in this version, I enlarged each element's position by 40 and then change them to integer, guess this is an endurable loss of precision.

#

from math import radians

from math import sin

from Tkinter import *

pos = []

xPos = 0

centerX = 0

centerY = 0

for deg in range(-360, 361, 10):

pos.append([xPos, int(40*(sin(radians(deg))))]) #1000 too big for my screen

xPos+=1

if deg == 0:

centerX = xPos-1

centerY = pos[-1][1]

root = Tk()

root.title('trianble graph from -180 to 180')

width, height = 550, 450

mHei = height/2

mWid = width/2

canvas = Canvas(root, width=width, height=height)

canvas.create_line(0, mHei, width, mHei)   #x axis

canvas.create_line(mWid, 0, mWid, height)  #y axis

xStep = (width-150)/len(pos)

yStep = (height-150)/len(pos)

radius = 3

# the middle point (sin(0) is first drawn and used as position reference for all

canvas.create_oval(mWid-radius, mHei-radius, mWid+radius, mHei+radius, fill='green')

print pos

print xStep, yStep, centerX, centerY

#exit(0)

for i in pos:

if i[0] == centerX: #center processed already.

continue

x = mWid + xStep*(i[0]-centerX)

# y is smaller, the bigger the value, so use minus

y = mHei - yStep*(i[1]-centerY)

canvas.create_oval(x-radius, y-radius, x+radius, y+radius, fill='green')

canvas.pack()

root.mainloop()


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