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?