Python编程画图小乌龟(python小乌龟绘制迷宫)
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。
turtle在python中的含义
在Python编程语言中，turtle是一个基于图形的编程工具，它可以在屏幕上绘制各种形状和图形，如直线、圆形、多边形等，是学习计算机编程的一种有趣的方式。
通过Python中的turtle模块，程序员可以使用简单的指令来控制一个小乌龟（turtle）在屏幕上绘图。这些指令包括前进、后退、左转、右转等基本指令，程序员可以通过组合这些指令来绘制各种形状和图案。
Turtle可以通过向前/向后移动、向左/向右转弯、画线等操作，让我们在屏幕上绘制出我们想要的图形。可以用它绘制各种形状和曲线，甚至可以用它来完成复杂的图像处理任务。
Turtle模块可以用于教授编程的基础知识和算法，如循环、条件语句等，使学生们能够在学习编程的同时，锻炼他们的逻辑思维和创造性思维能力。同时，它也是一个有趣和可视化的工具，让编程变得更加生动有趣。
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。