編譯python畫圖

『壹』 怎樣用python畫圖

思路：

1. 確定好需要畫的圖。

2. 創建一個畫布，用來畫你需要的圖。

（1）畫布大小，可以使用默認大小，也可以自定義畫布大小。

（2）畫布背景色bgcolor()。

（3）確定起點位置。

3. 畫筆的設置。

（1）畫筆的大小，顏色。

（2）畫筆運行屬性。

二、定義畫布參數

importturtleast
t.screensize(width=None,heigh=None,bg=None)#以像素為單位，參數分別為畫布的寬，高，背景色
t.screensize()#返回默認大小（400，300）
t.Screen()#也是表示默認畫布大小，注意S大寫
t.setup(w=0.5,h=0.75,startx=None,starty=None)#w,h為整數是表示像素，為小數時表示占據電腦屏幕的比例
#startx，starty坐標表示矩形窗口左上角頂點的位置，默認為屏幕中心位置

三、定義畫筆

1、畫筆的狀態

在畫布上默認有一個坐標原點為畫布中心的坐標軸，坐標原點上有一隻面朝x軸正方向小烏龜。這里我們描述小烏龜時使用了兩個詞語：坐標原點(位置)，面朝x軸正方向(方向)，turtle繪圖中，就是使用位置方向描述小烏龜(畫筆)的狀態。

2、畫筆的屬性

畫筆(畫筆的屬性，顏色、畫線的寬度)

（1）turtle.pensize()：設置畫筆的寬度；

（2）turtle.pencolor()：沒有參數傳入，返回當前畫筆顏色，傳入參數設置畫筆顏色，可以是字元串如"green"，"red"，也可以是RGB 3元組；

>>>pencolor('brown')
>>>tup=(0.2,0.8,0.55)
>>>pencolor(tup)
>>>pencolor()
'#33cc8c'

（3）turtle.speed(speed)：設置畫筆移動速度，畫筆繪制的速度范圍[0,10]整數，數字越大越快。

相關推薦：《Python入門教程》

3、繪圖命令

操縱海龜繪圖有著許多的命令，這些命令可以劃分為3種：一種為運動命令，一種為畫筆控制命令，還有一種是全局控制命令。

（1）畫筆運動命令：

（3）全局控制命令：

四、命令詳解

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

描述：以給定半徑畫圓

參數：

radius(半徑)；半徑為正(負),表示圓心在畫筆的左邊(右邊)畫圓；

extent(弧度) (optional)；

steps (optional) (做半徑為radius的圓的內切正多邊形，多邊形邊數為steps)；

舉例：

circle(50)#整圓;
circle(50,steps=3)#三角形;
circle(120,180)#半圓

五、繪圖舉例

（1）菱形太陽花

importturtleast#turtle庫是python的內部庫，直接import使用即可
defdraw_diamond(turt):
foriinrange(1,3):
turt.forward(100)#向前走100步

希望我的回答對你有幫助

『貳』 用python編輯CAD圖形算量

操作步驟：
1、運用了pyautocad庫進行AutoCAD的自動化操作，pyautocad是一款功能非常強大的AutoCAD操作處理庫，可以實現Python自動繪圖、CAD圖像對象讀取、對象屬性修改等操作。
2、如果此時你的計算機上未打開AutoCAD軟體，在運行該代碼時會自動打開AutoCAD並開始繪圖；如果已經打開了AutoCAD軟體，則在運行該代碼時會默認在已打開的圖上進行繪圖。
3、將CAD圖中，所有文本中的「Hi」字元串替換為「OK」。
4、就可以正常使用用python編輯CAD圖形進行工作了。
Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的吉多·范羅蘇姆 於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

『叄』 這個圖怎麼用origin或python畫

要在Origin或Python中繪制概率密度圖，您可以使用以下方法：

在Origin中繪制概率密度圖：
1. 首先，確保您已安裝了Origin軟體，並將數據導入到工作兆殲好簿中。
2. 在Origin中，選擇「繪圖」>「統計圖」>「核密度圖」，這將打開「繪圖核密度圖」的對話框。
3. 在「輸入數據」選項卡中，設置數據范圍（如數據所在的列）。
4. 在「核密度選項」選項卡中，您可以自定義核密度圖的設置，例如核類型、平滑系數等。
5. 最後，點擊「確定」以生成核密度圖。

在Python中繪制概率密度圖：
使用Seaborn庫（基於matplotlib的統計數據可視化庫）可以輕松繪制概率改尺密度圖。首先，確保您已安裝了Seaborn庫，然後按照以下族鉛步驟操作：

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 示例數據
data = np.random.randn(100)

# 創建一個概率密度圖
sns.kdeplot(data)

# 設置標題和軸標簽
plt.title('概率密度圖')
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('密度')

# 顯示圖形
plt.show()

這個例子中，我們使用了隨機生成的正態分布數據。您可以根據需要替換成自己的數據。

注意：在使用Seaborn庫之前，需要先使用pip安裝：`pip install seaborn`。

『肆』 怎樣用python畫圖，為什麼代碼寫好運行時錯誤

python繪圖（可視化）的模塊非常多，下面我簡單介紹幾個不錯的繪圖庫，感興趣的朋友可以自己嘗試一下，實驗環境win7+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：

matplotlib
這是python中專門用於繪圖的一個模塊，功能強大，制圖種類繁多，使用也最廣泛，下面我簡單介紹一下這個模塊的安裝和使用：

1.首先，安裝matplotlib模塊，這個直接在cmd窗口輸入安裝命令「pip install matplotlib」就行，如下：

2.安裝完成後，我們就可以編寫代碼進行一下簡單測試了，代碼如下，一個稍微復雜的曲線圖：

程序運行效果如下，看著還是非常不錯的：

3.更多示例的話，可以參考一下官網教程，介紹的非常詳細，柱狀圖、散點圖、餅圖等都有，非常適合初學者學習入門：

seaborn
這是一個基於matplotlib的繪圖庫，是matplotlib的高級封裝，代碼量更少，使用起來也更方便，下面我簡單介紹一下這個模塊的安裝和使用：

1.首先，安裝seaborn模塊，這個也直接輸入安裝命令「pip install seaborn」就行，如下，很快就能安裝完成：

2.安裝完成後，我們就可以直接編寫代碼來測試一下這個模塊了，代碼如下，一個折線圖集合：

程序運行截圖如下，效果也非常不錯：

3.更多示例的話，也直接參考官網教程就行，介紹的非常詳細，很適合初學者入門學習：

pyecharts
這是echarts的一個python介面，藉助於echarts強大的可視化功能，python也可以快速構建、繪制各種各樣的圖表，下面我簡單介紹一下這個模塊的安裝和使用：

1.首先，安裝pyecharts模塊，這個也直接輸入命令「pip install pyecharts」就行，如下：

2.安裝完成後，我們就可以編寫代碼來進行下測試了，測試代碼如下，一個簡單的3D散點圖：

程序運行截圖如下（基於瀏覽器進行顯示），效果還是非常不錯的：

至此，我們就完成了利用python來進行繪圖（可視化）。總的來說，這3個繪圖模塊使用起來都非常不錯，對於大多數圖表繪制來說，完全可以滿足需求，當然，還有許多其他繪圖模塊，像ggplot等，也都非常不錯，網上也有相關教程，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。

python畫圖有很多擴展可以用，比如matplotlib、turtle、pychart等等，看你需要什麼方面了，不同的需求需要用不同的工具。如果做界面還有pyqt、tkinter等等，做 游戲 還有pygame等等。

python報錯需要查看報錯信息，進行調試才能正常運行

『伍』 python繪圖中的四個繪圖技巧

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()

數據集：

讓我們導入包並更新圖表的默認設置，為圖表添加一點個人風格。 我們將在提示上使用 Seaborn 的內置數據集：

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()

繪制多個子圖的一種簡單方法是使用 plt.subplots() 。

這是繪制 2 個並排子圖的示例語法：

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]);

在這里，我們在一個圖中繪制了兩個子圖。 我們可以進一步自定義每個子圖。

  例如，我們可以像這樣為清談隱每個子圖添加標題：

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");

在循環中將所有數值變數用同一組圖表示：

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()

另一種可視化多個圖形的方法是使用 plt.subplot()， 末尾沒有 s

  語法與之前略有不同：

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);

當我們想為多個圖繪制相同類型的圖形並在單個圖中查看所有圖形，該方法特別有用：

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

我們同樣能定製子圖形。例如加個 title

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

通過下面的比較，我們能更好的理解它們的相似處與不同處熟悉這兩種方法很有用，因為它們可以在不同情況下派上用場。

技巧3: plt.tight_layout()

在繪制多個圖形時，經常會看到一些子圖的標簽在它們的相鄰子圖上重疊，

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)

頂部兩個圖表的 x 軸上的變數名稱被剪掉，右側圖的 y 軸標簽與左側子圖重疊.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()

專業 看起來更好了。

技巧4: plt.suptitle()

真個圖形添加標題：

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，您可以根據自己的喜好自定義各個圖。 例如，您仍然可以為每個子圖添加標題。

到此這篇關於python繪圖 四個繪圖技巧的文章就介紹到這了，希望大家以後多多支持！

『陸』 python turtle繪圖教程

python turtle繪圖教程如下：

1、使用海龜繪圖首先我們需要導入turtle。

畫布就是turtle展開用於繪圖區域，可以設置它的大小和初始位置。

turtle.screensize(canvwidth=None,canvheight=None,bg=None)，參數分別為畫布的寬(單位像素),高,背景顏色。

在畫布上，默認有一個坐標原點為畫布中心的坐標軸，坐標原點上有一隻面朝x軸正方向小烏龜。這里我們描述小烏龜時使用了兩個詞語：坐標原點(位搏隱置)，面朝x軸正方向(方向)，turtle繪圖中，就是使用位置方向描述小烏龜(畫筆)的狀態。