python畫曲線圖添加網格線

1. 如何用python畫實時更新的波動率曲線圖

用python做是不是有些太重了，python只需要負責給前端返回格式化的數據就好啦，這種圖片的事情讓這種專業的工具去做豈不更好
實時刷新的曲線圖 | Highcharts
需要一點點js知識和最簡單的flask知識，但是時間成本和效果表現肯定要優於python GUI

2. 如何使用python製作excel透視曲線圖

Excel功能之強大，每個人都會用到。你還在為怎麼做數據表煩惱么。Excel高版本自帶的數據圖表可以滿足一般需求，這就是高版本的好處自帶很多實用功能減輕繁重的工作。本文就2010版本的數據視圖做個簡單的功能介紹，製作一個孩子的各科目每年學習成績曲線圖
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工具材料：
excel2010
操作方法
01
數據源，先做好每年孩子各科目學習成績的記錄

02
數據透視圖，首先要選擇數據，然後點擊『插入』-》數據透視表-》數據透視圖

03
選擇必要選項，在彈出的對話框中，有兩個選項供選擇，一個是數據源（可以選擇外部數據源，默認是當前選中的數據），一個是視圖要顯示的位置，可以在當前的表中呈現，也可以在另外一個sheet中展現。一般情況下我是在當前工作表中呈現，直觀，方便。

04
報錯，如果選擇了『現有工作表』，但是『位置』里為空，這樣直接確定是會報錯的，因為你還么有選擇圖標要顯示的位置。

05
選擇需要展示的數據，剛才選擇的數據源列都在上面提現出來了，現在是要選擇數據視圖展示的內容。我們來選擇科目、時間、成績。

06
橫軸、縱軸調整，圖1位置是我們所謂的X軸，圖2是我們要顯示的幾個內容，圖3是顯示的Y軸數值。

07
選擇圖標樣式，步驟6完成之後，默認是柱狀圖，但是這個不直觀，我想要的是曲線走勢圖，所以可以改變下顯示的樣式，

08
完美走勢圖，看曲線就可以知道小朋友數學、音樂成績在不斷提高，英語成績波動不大，語文成績在下滑。

3. python中怎麼在等高線圖中添加參考線

#導入模塊

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#建立步長為0.01，即每隔0.01取一個點

step = 0.01

x = np.arange(-10,10,step)

y = np.arange(-10,10,step)

#也可以用x = np.linspace(-10,10,100)表示從-10到10，分100份

#將原始數據變成網格數據形式

X,Y = np.meshgrid(x,y)

#寫入函數，z是大寫

Z = X**2+Y**2

#填充顏色，f即filled

plt.contourf(X,Y,Z)

#畫等高線

contour = plt.contour(X,Y,Z)

#平行於坐標系的參考線

plt.axhline(y=2.5,c='red',ls='--',lw=3)

plt.axvline(x=2,c='green',ls='--',lw=3)

#等高線上標明z（即高度）的值，默認是保留3個小數，可以如下保留四位

plt.clabel(contour,fontsize=10,colors=('k','r'),fmt='%.2f')

plt.show()

差不多就這樣吧，有問題的話再留言吧

4. 如何在Python的繪圖中繪制網格

繪制3D柱狀圖，其數據格式為，二維數組或三維數組。
繪制熱圖：
繪制曲面圖
繪制曲線圖

5. python 畫圖，有一個N*N的格子，每一個格子對應著一個數值，根據數值將不同格子繪制不同的顏色，怎麼做

fromTkinterimport*
defdrawboard(board,colors,startx=50,starty=50,cellwidth=50):
width=2*startx+len(board)*cellwidth
height=2*starty+len(board)*cellwidth
canvas.config(width=width,height=height)
foriinrange(len(board)):
forjinrange(len(board)):

index=board[i][j]
color=colors[index]
cellx=startx+i*50
celly=starty+j*50
canvas.create_rectangle(cellx,celly,cellx+cellwidth,celly+cellwidth,
fill=color,outline="black")
canvas.update()
root=Tk()
canvas=Canvas(root,bg="white")
canvas.pack()
board=[[1,2,0],[0,2,1],[0,1,2]]
colors=['red','orange','yellow','green','cyan','blue','pink']
drawboard(board,colors)
root.mainloop()

colors必須有不小於最大數值的顏色數

6. python畫網格線用哪個

python下畫網格線可以使用繪圖庫Matplotlib.pyplot中的plt.grid() 具體的命令用法你可以到網上搜索下。

7. python畫圖的問題~

在Word中畫三角形的角平分線、高、中線：
1.執行「視圖/工具欄/繪圖」命令，調出「繪圖」工具欄；
2.在「繪圖」工具欄上點擊「繪圖/繪圖網格」打開「繪圖網格」對話框；
3.在對話框中進行「網格設置」「水平間距」「0.86行」、「垂直間距」「0.6行」，選中「在屏幕上顯示網格線」「垂直間隔」「2」、「水平間隔」「2」；
4.單擊「確定」按鈕，文檔中顯示繪圖網格線；
5.根據網格線繪制三角形的角平分線、高、中線（畫線用「繪圖」工具欄上的「直線」工具）；
6.把繪制的三角形、角平分線、高、中線同時選中，並右擊，執行「組合/組合」快捷菜單命令，把所繪制圖形組合在一起，便於圖形整體移動。

8. 用python 畫一個網格

print函數是輸出字元串，所以用 print輸出形成的 grid其實質是具有某特定形狀的字元串，而plt.grid() 繪制出的網格是 圖片。

字元串是可以用文字處理軟體（如 word、記事本等）直接編輯處理的，而圖片則只能用圖片編輯軟體（如畫筆）打開處理。

如問題所要求的最簡單的「編寫一個能畫出如下網格（grid）的函數」代碼，可以簡單的用 print函數就可以了：

9. Matplotlib基礎知識

Matplotlib中的基本圖表包括的元素

    1.x軸和y軸：水平和垂直的軸線

    2.x軸和y軸刻度：刻度標示坐標軸的分隔，包括最小刻度和最大刻度

    3.x軸和y軸刻度標簽：表示特定坐標軸的值

    4.繪圖區域：實際繪圖的區域

1.可以使用多個plot函數（推薦），在一個圖中繪制多個曲線

2.可以在一個plot函數中傳入多對X,Y值，在一個圖中繪制多個曲線

使用plt.grid(True)方法為圖添加網格線

設置grid參數（參數與plot函數相同），使用plt面向對象的方法，創建多個子圖顯示不同網格線

1.lw代表linewidth，線的粗細

2.alpha表示線的明暗程度

3.color代表顏色

1.axis方法

如果axis方法沒有任何參數，則返回當前坐標軸的上下限axis(xmin = ,ymax = )

2.plt.axis('xxx')

3.xlim方法和ylim方法

xlabel方法和ylabel方法

title方法

legend方法

1.在plot函數中增加label參數

2.在legend方法中傳入字元串列表

legend里邊的ncol參數：ncol控制圖例中有幾列

figure.savefig

1.filename

含有文件路徑的字元串或Python的文件型對象。圖像格式有文件擴展名推斷得出。

例如：.pdf推斷出PDF,.png推斷出PNG（'svg','ps','eps'.....）

2.dpi

圖像解析度（每英寸點數），默認為100

3.facecolor

圖像的背景色，默認為'W'(白色)

通過設置子視圖，才可以將繪圖裡面的顏色調整

10. Python 3 簡單編程+畫曲線圖幫助！

曲線圖---

frommathimportfactorial
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt

#階乘
deffact(n):
returnfactorial(n)
#Catalan公式
defcat_direct(n):
returnfact(2*n)//fact(n+1)//fact(n)
max=20
nList=range(25)
valList=[]
print":10000000000"
foriinnList:
ifi<=max:
val=cat_direct(i)
valList.append(val)
print"C%sis:"%i,val
else:
print"C%sis:"%i,10000000000
valList.append(10000000000)

#---生成曲線
plt.plot(nList,valList,'ro')
plt.axis([0,25,0,10000000000])
plt.xlabel("n")
plt.ylabel("Catalan")
plt.title("Cn+1=2*(2n+1)*Cn/(n+2)")
plt.show()