python语言简单的画图代码(python语言简单的画图代码10行左右)
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
怎样用python画图，为什么代码写好运行时错误？
python绘图（可视化）的模块非常多，下面我简单介绍几个不错的绘图库，感兴趣的朋友可以自己尝试一下，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
matplotlib
这是python中专门用于绘图的一个模块，功能强大，制图种类繁多，使用也最广泛，下面我简单介绍一下这个模块的安装和使用：
1.首先，安装matplotlib模块，这个直接在cmd窗口输入安装命令“pip install matplotlib”就行，如下：
2.安装完成后，我们就可以编写代码进行一下简单测试了，代码如下，一个稍微复杂的曲线图：
程序运行效果如下，看着还是非常不错的：
3.更多示例的话，可以参考一下官网教程，介绍的非常详细，柱状图、散点图、饼图等都有，非常适合初学者学习入门：
seaborn
这是一个基于matplotlib的绘图库，是matplotlib的高级封装，代码量更少，使用起来也更方便，下面我简单介绍一下这个模块的安装和使用：
1.首先，安装seaborn模块，这个也直接输入安装命令“pip install seaborn”就行，如下，很快就能安装完成：
2.安装完成后，我们就可以直接编写代码来测试一下这个模块了，代码如下，一个折线图集合：
程序运行截图如下，效果也非常不错：
3.更多示例的话，也直接参考官网教程就行，介绍的非常详细，很适合初学者入门学习：
pyecharts
这是echarts的一个python接口，借助于echarts强大的可视化功能，python也可以快速构建、绘制各种各样的图表，下面我简单介绍一下这个模块的安装和使用：
1.首先，安装pyecharts模块，这个也直接输入命令“pip install pyecharts”就行，如下：
2.安装完成后，我们就可以编写代码来进行下测试了，测试代码如下，一个简单的3D散点图：
程序运行截图如下（基于浏览器进行显示），效果还是非常不错的：
至此，我们就完成了利用python来进行绘图（可视化）。总的来说，这3个绘图模块使用起来都非常不错，对于大多数图表绘制来说，完全可以满足需求，当然，还有许多其他绘图模块，像ggplot等，也都非常不错，网上也有相关教程，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
python画图有很多扩展可以用，比如matplotlib、turtle、pychart等等，看你需要什么方面了，不同的需求需要用不同的工具。如果做界面还有pyqt、tkinter等等，做 游戏 还有pygame等等。
python报错需要查看报错信息，进行调试才能正常运行
用Python画图
今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？
搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图
第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。
??它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹
第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度
然后呢？ 循环重复就画出来这个图了
好玩吧。
有需要仔细研究的可以看下这篇文章 ，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。
Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。
Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。
使用起来也挺简单，
首先import matplotlib.pyplot as plt?导入画图的图。
然后给定x和y，用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了，接着用plt.show()就可以把图形展示出来。
接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在 这篇文章里介绍的很详细。
现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费的。
我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把比特币的曲线自己画出来可好？
假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：
这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下图：
自己画的是不是很香，哈哈！
然后呢，我在上篇文章 中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
图形如下：
但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊，?原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。
继续谷歌一下，把第二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制
fig = plt.figure() # 多图
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")? #?绘制第一个图比特币价格
ax1.set_ylabel('BTC price') #?加上标签
# 第二个直接对称就行了
ax2 = ax1.twinx()#?在右边增加一个Y轴
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")??#?绘制第二个图Ahr999指数，红色
ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格
fig.legend(loc="center")#图例
plt.show()
跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。
这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。
有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表。
用python代码绘图？
python中subplot的用法
subplot是python中子图的绘制，这里主要介绍如何排布子图与极坐标图的绘制。
具体用法，需要搜索网上内容，再结合自己的情况修改参数即可。