用python畫函數圖像

❶ 不能直接寫出函數的表達式 怎麼在python里畫函數圖象呢

不寫出y=f(x)這樣的表達式，由隱函數的等式直接繪制圖像，以x²+y²+xy=1的圖像為例，使用sympy間接調用matplotlib工具的代碼和該二次曲線圖像如下（注意python里的乘冪符號是**而不是^，還有，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，這幾點和matlab的區別很大）

直接在命令提示行的裡面運行代碼的效果

from sympy import *;

x,y=symbols('x y');

plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);

❷ Python實操：手把手教你用Matplotlib把數據畫出來

作者：邁克爾·貝耶勒（Michael Beyeler）

如需轉載請聯系華章 科技

如果已安裝Anaconda Python版本，就已經安裝好了可以使用的 Matplotlib。否則，可能要訪問官網並從中獲取安裝說明：

http://matplotlib.org

正如使用np作為 NumPy 的縮寫，我們將使用一些標準的縮寫來表示 Matplotlib 的引入：

在本書中，plt介面會被頻繁使用。

讓我們創建第一個繪圖。

假設想要畫出正弦函數sin(x)的線性圖。得到函數在x坐標軸上0≤x＜10內所有點的值。我們將使用 NumPy 中的 linspace 函數來在x坐標軸上創建一個從0到10的線性空間，以及100個采樣點：

可以使用 NumPy 中的sin函數得到所有x點的值，並通過調用plt中的plot函數把結果畫出來：

你親自嘗試了嗎？發生了什麼嗎？有沒有什麼東西出現？

實際情況是，取決於你在哪裡運行腳本，可能無法看到任何東西。有下面幾種可能性：

1. 從.py腳本中繪圖

如果從一個腳本中運行 Matplotlib，需要加上下面的這行調用：

在腳本末尾調用這個函數，你的繪圖就會出現！

2. 從 IPython shell 中繪圖

這實際上是互動式地執行Matplotlib最方便的方式。為了讓繪圖出現，需要在啟動 IPython 後使用所謂的%matplotlib魔法命令。

接下來，無須每次調用plt.show()函數，所有的繪圖將會自動出現。

3. 從 Jupyter Notebook 中繪圖

如果你是從基於瀏覽器的 Jupyter Notebook 中看這段代碼，需要使用同樣的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入圖形，這會有兩種輸出選項：

在本書中，將會使用inline選項：

現在再次嘗試一下：

上面的命令會得到下面的繪圖輸出結果：

如果想要把繪圖保存下來留作以後使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：

僅需要確保你使用了支持的文件後綴，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。

作為本章最後一個測試，讓我們對外部數據集進行可視化，比如scikit-learn中的數字數據集。

為此，需要三個可視化工具：

那麼開始引入這些包吧：

第一步是載入實際數據：

如果沒記錯的話，digits應該有兩個不同的數據域：data域包含了真正的圖像數據，target域包含了圖像的標簽。相對於相信我們的記憶，我們還是應該對digits稍加 探索 。輸入它的名字，添加一個點號，然後按Tab鍵：digits.<TAB>，這個操作將向我們展示digits也包含了一些其他的域，比如一個名為images的域。images和data這兩個域，似乎簡單從形狀上就可以區分。

兩種情況中，第一維對應的都是數據集中的圖像數量。然而，data中所有像素都在一個大的向量中排列，而images保留了各個圖像8×8的空間排列。

因此，如果想要繪制出一副單獨的圖像，使用images將更加合適。首先，使用NumPy的數組切片從數據集中獲取一幅圖像：

這里是從1797個元素的數組中獲取了它的第一行數據，這行數據對應的是8×8=64個像素。下面就可以使用plt中的imshow函數來繪制這幅圖像：

上面的命令得到下面的輸出：

此外，這里也使用cmap參數指定了一個顏色映射。默認情況下，Matplotlib 使用MATLAB默認的顏色映射jet。然而，在灰度圖像的情況下，gray顏色映射更有效。

最後，可以使用plt的subplot函數繪制全部數字的樣例。subplot函數與MATLAB中的函數一樣，需要指定行數、列數以及當前的子繪圖索引（從1開始計算）。我們將使用for 循環在數據集中迭代出前十張圖像，每張圖像都分配到一個單獨的子繪圖中。

這會得到下面的輸出結果：

關於作者：Michael Beyeler，華盛頓大學神經工程和數據科學專業的博士後，主攻仿生視覺計算模型，用以為盲人植入人工視網膜（仿生眼睛），改善盲人的視覺體驗。 他的工作屬於神經科學、計算機工程、計算機視覺和機器學習的交叉領域。同時他也是多個開源項目的積極貢獻者。

本文摘編自《機器學習：使用OpenCV和Python進行智能圖像處理》，經出版方授權發布。

❸ python繪制函數圖像

raw_input獲取的輸入是字元串，不能直接用np.array，需要用split進行切分，然後強制轉化成數值類型，才能用plot函數
我把你的代碼稍微修改了一下，可能不太漂亮，不過能運行了
x=[1,2,3]
a = raw_input('function>>>')
a = a.split(' ')#依空格對字元串a進行切分，如果是用逗號分隔，則改成a.split(',')
b = []
for i in range(len(a)):#把切分好的字元強制轉化成int類型，如果是小數，將int改為float
b.append(int(a[i]))
plt.plot(x, b, label='x', color="green", linewidth=1)

❹ 如何使用python的matplotlib畫正弦函數圖像

使用python的matplotlib畫正弦函數圖像，還要用到numpy庫，代碼如下9行所示：

import numpy as np;
from matplotlib import pyplot as plt;
fig = plt.figure();
ax2= fig.add_subplot(111);
x=np.arange(0,100)/10;
y=np.sin(x);
ax2.plot(x,y);
plt.savefig('sine.png');
plt.show();

❺ 用Python畫圖

今天開始琢磨用Python畫圖，沒使用之前是一臉懵的，我使用的開發環境是Pycharm，這個輸出的是一行行命令，這個圖畫在哪裡呢？

搜索之後發現，它會彈出一個對話框，然後就開始畫了，比如下圖

第一個常用的庫是Turtle，它是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數庫，這個詞的意思就是烏龜，你可以想像下一個小烏龜在一個x和y軸的平面坐標系裡，從原點開始根據指令控制，爬行出來就是繪制的圖形了。

  它最常用的指令就是旋轉和移動，比如畫個圓，就是繞著圓心移動；再比如上圖這個怎麼畫呢，其實主要就兩個命令：

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一個命令是移動200個單位並畫出來軌跡

第二個命令是畫筆順時針轉170度，注意此時並沒有移動，只是轉角度

然後呢？ 循環重復就畫出來這個圖了

好玩吧。

有需要仔細研究的可以看下這篇文章 https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/76588580 ，這個牛人最後用這個庫畫個移動的鍾表，太贊了。

Turtle雖好玩，但是我想要的是我給定數據，然後讓它畫圖，這里就找到另一個常用的畫圖的庫了。

Matplotlib是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合互動式地行制圖。其中，matplotlib的pyplot模塊一般是最常用的，可以方便用戶快速繪制二維圖表。

使用起來也挺簡單，

首先import matplotlib.pyplot as plt 導入畫圖的圖。

然後給定x和y，用這個命令plt.plot(x, y)就能畫圖了，接著用plt.show()就可以把圖形展示出來。

接著就是各種完善，比如加標題，設定x軸和y軸標簽，范圍，顏色，網格等等，在 https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/78975150 這篇文章里介紹的很詳細。

現在互聯網的好處就是你需要什麼內容，基本上都能搜索出來，而且還是免費的。

我為什麼要研究這個呢？當然是為了用，比如我把比特幣的曲線自己畫出來可好？

假設現在有個數據csv文件，一列是日期，另一列是比特幣的價格，那用這個命令畫下：

這兩列數據讀到pandas中，日期為df['time']列，比特幣價格為df['ini']，那我只要使用如下命令

plt.plot(df['time'], df['ini'])

plt.show()

就能得到如下圖：

自己畫的是不是很香，哈哈！

然後呢，我在上篇文章 https://www.jianshu.com/p/d4013d8a73de 中介紹過求Ahr999指數，那可不可以也放到這張圖中呢？不就是加一條命令嘛

plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])

圖形如下：

但是，Ahr999指數怎麼就一條線不動啊， 原來兩個Y軸不一致，顯示出來太怪了，需要用多Y軸，問題來了。

繼續谷歌一下，把第二個Y軸放右邊就行了，不過呢得使用多圖，重新繪制

fig = plt.figure() # 多圖

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")  # 繪制第一個圖比特幣價格

ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上標簽

# 第二個直接對稱就行了

ax2 = ax1.twinx()# 在右邊增加一個Y軸

ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")  # 繪制第二個圖Ahr999指數，紅色

ax2.set_ylim([0, 50])# 設定第二個Y軸范圍

ax2.set_ylabel('ahr999')

plt.grid(color="k", linestyle=":")# 網格

fig.legend(loc="center")#圖例

plt.show()

跑起來看看效果，雖然丑了點，但終於跑通了。

這樣就可以把所有指數都繪制到一張圖中，等等，三個甚至多個Y軸怎麼加？這又是一個問題，留給愛思考愛學習的你。

有了自己的數據，建立自己的各個指數，然後再放到圖形界面中，同時針對異常情況再自動進行提醒，比如要抄底了，要賣出了，用程序做出自己的晴雨表。

❻ python畫正餘弦函數圖像

用python怎樣畫出如題所示的正餘弦函數圖像? 如此編寫代碼，使其中兩個軸、圖例、刻度，大小，LaTex公式等要素與原圖一致，需要用到的代碼如下，沒有縮進：

#-*-codeing:utf-8;-*-

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

a=np.linspace(0,360,980)

b=np.sin(a/180*np.pi)

c=np.cos(a/180*np.pi)

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)

ax.set_xlim([0, 360])

ax.plot(a,b,label=r"$y=sin( heta)$")

ax.plot(a,c,label=r"$y=cos( heta)$")

ax.grid(True)

ax.set_ylabel(r"$y$")

ax.set_xlabel(r"$ heta$")

plt.xticks(np.arange(0,360+1,45))

plt.title("Sine & Cosine Waves")

plt.legend()

plt.savefig("SinCosWaveDegFont.jpg")

plt.show()

代碼輸出的文件的圖