用python绘制漂亮的图形(python3绘制图形)

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。

python绘图中的四个绘图技巧

pre{overflow-x: auto}

技巧1: plt.subplots()

技巧2: plt.subplot()

技巧3: plt.tight_layout()

技巧4: plt.suptitle()

数据集：

让我们导入包并更新图表的默认设置，为图表添加一点个人风格。 我们将在提示上使用 Seaborn 的内置数据集：

import?seaborn?as?sns?#?v0.11.2?? import?matplotlib.pyplot?as?plt?#?v3.4.2?? sns.set(style='darkgrid',?context='talk',?palette='rainbow')df?=?sns.load\_dataset('tips')?? df.head()

技巧1: plt.subplots()

绘制多个子图的一种简单方法是使用 plt.subplots() 。

这是绘制 2 个并排子图的示例语法：

fig,?ax?=?plt.subplots(nrows=1,?ncols=2,?figsize=(10,4))?? sns.histplot(data=df,?x='tip',?ax=ax[0])?? sns.boxplot(data=df,?x='tip',?ax=ax[1]);

在这里，我们在一个图中绘制了两个子图。 我们可以进一步自定义每个子图。

? 例如，我们可以像这样为每个子图添加标题：

fig,?ax?=?plt.subplots(1,?2,?figsize=(10,4))?? sns.histplot(data=df,?x='tip',?ax=ax[0])?? ax[0].set\_title("Histogram")?? sns.boxplot(data=df,?x='tip',?ax=ax[1])?? ax[1].set\_title("Boxplot");

在循环中将所有数值变量用同一组图表示：

numerical?=?df.select\_dtypes('number').columnsfor?col?in?numerical:?? ?fig,?ax?=?plt.subplots(1,?2,?figsize=(10,4))?? ?sns.histplot(data=df,?x=col,?ax=ax[0])?? ?sns.boxplot(data=df,?x=col,?ax=ax[1]); 技巧2: plt.subplot()

另一种可视化多个图形的方法是使用 plt.subplot()， 末尾没有 s

? 语法与之前略有不同：

plt.figure(figsize=(10,4))?? ax1?=?plt.subplot(1,2,1)?? sns.histplot(data=df,?x='tip',?ax=ax1)?? ax2?=?plt.subplot(1,2,2)?? sns.boxplot(data=df,?x='tip',?ax=ax2);

当我们想为多个图绘制相同类型的图形并在单个图中查看所有图形，该方法特别有用：

plt.figure(figsize=(14,4))?? for?i,?col?in?enumerate(numerical):?? ?ax?=?plt.subplot(1,?len(numerical),?i+1)?? ?sns.boxplot(data=df,?x=col,?ax=ax)

我们同样能定制子图形。例如加个 title

plt.figure(figsize=(14,4))?? for?i,?col?in?enumerate(numerical):?? ?ax?=?plt.subplot(1,?len(numerical),?i+1)?? ?sns.boxplot(data=df,?x=col,?ax=ax)??? ?ax.set\_title(f"Boxplot?of?{col}")

通过下面的比较，我们能更好的理解它们的相似处与不同处熟悉这两种方法很有用，因为它们可以在不同情况下派上用场。

技巧3: plt.tight_layout()

在绘制多个图形时，经常会看到一些子图的标签在它们的相邻子图上重叠，

如下所示：

categorical?=?df.select\_dtypes('category').columnsplt.figure(figsize=(8,?8))?? for?i,?col?in?enumerate(categorical):?? ?ax?=?plt.subplot(2,?2,?i+1)?? ?sns.countplot(data=df,?x=col,?ax=ax)

顶部两个图表的 x 轴上的变量名称被剪掉，右侧图的 y 轴标签与左侧子图重叠.使用 plt.tight_layout 很方便

plt.figure(figsize=(8,?8))?? for?i,?col?in?enumerate(categorical):?? ?ax?=?plt.subplot(2,?2,?i+1)?? ?sns.countplot(data=df,?x=col,?ax=ax)??? plt.tight\_layout()

专业 看起来更好了。

技巧4: plt.suptitle()

真个图形添加标题：

plt.figure(figsize=(8,?8))?? for?i,?col?in?enumerate(categorical):?? ?ax?=?plt.subplot(2,?2,?i+1)?? ?sns.countplot(data=df,?x=col,?ax=ax)??? plt.suptitle('Category?counts?for?all?categorical?variables')?? plt.tight\_layout()

此外，您可以根据自己的喜好自定义各个图。 例如，您仍然可以为每个子图添加标题。

到此这篇关于python绘图 四个绘图技巧的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！

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

python turtle绘图教程

python turtle绘图教程如下：

1、使用海龟绘图首先我们需要导入turtle。

2、海龟绘图属性：

(1)位置 (2)方向 (3)画笔(画笔的属性，颜色、画线的宽度)。

3、操纵海龟绘图有着许多的命令,这些命令可以划分为两种:一种为运动命令，一种为画笔控制命令。

4、就可以用turtle进行绘图了。

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展开用于绘图区域，可以设置它的大小和初始位置。

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。

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。

利用python绘制太阳花

识别出图形中的基本形状，以基本形状为单位绘制出最终图形。绘制所示图形，中间是半径为120的圆， 四周是边长为80的12个菱形。

使用turtle绘制如图中所示的图形。

1) 背景为白色，中间圆为红色轮廓线，不填充;

2)图中菱形的长对角线延长线经过圆心(如图中虚线所示，虚线不用画。

3)菱形为黑色轮廓线、黄色填充，其中锐角为60度;

4)绘图过程中隐藏画笔，能清楚地看到图形绘制过程。

首先我们需要导入turtle海龟函数库，在海龟函数库中，我们有着许多关于图形绘制的方式和方法。

我们首先利用circle方法绘制出一个圆形，其次再利用pencolor方法进行画笔颜色的设置，颜色设置从成红色。

在利用每次循环控制菱形的绘制，菱形的边长是一样长的，菱形每次的转角是不一样的。

画完一次的菱形后，因为菱形需要重复12次，所以我们利用for循环，来控制次数，画出多个相同大小不同位置的菱形。

最终结果如下所示。

python-繁花曲线规图案

python-繁花曲线规图案

[简介]

繁花曲线规现已成为儿童的一种智力 玩具 和设计工具，它由一套 彩色 塑料齿轮组成。一个内齿轮是环状的，齿做在里面；几个小外齿轮的齿做在外面，外齿轮内部有一些小圆孔和几个其它形状的、较大的孔。

[原理]

大小齿轮的齿数之比，约为 最简分数 时，其分母就是小齿轮的自转数，分母与分子之和就是 图案 中的花瓣数。而 分子 就是小齿轮沿着大齿轮的公转数。所以，只要掌握这个最简分数，就能知道画出来的图案大概是什么形状的。

总而言之，选择不同的齿轮与不同的孔，就可画出细腻、动人的各种曲线，例如玫瑰线、内摆线等等。

用繁花曲线规完成的图案：

下面我们一起用python来画一个繁花曲线规完成的漂亮图案：

首先我们先导入turtle：

第二步：定义画笔：

第三步：根据for循环和角度的确认完成图案的绘制

最后我们一起来看一下效果：

[总结]我们今天是用turtle来绘制的繁花曲线规的图案，并且应用for循环和角度的确认来完成。之前我们看用尺来画的都是彩色的，那小朋友能不能把我们今天绘制的图案变成彩色的呢？