㈠ python畫圖
把完整的代碼貼上來看下吧。這個語句看不出問題。。
另外，不知道你最後有沒有打`plt.show()`，如果沒打這個，肯定是顯示不出來的。
㈡ 用python代碼繪圖
python中subplot的用法
subplot是python中子圖的繪制，這里主要介紹如何排布子圖與極坐標圖的繪制。
具體用法，需要搜索網上內容，再結合自己的情況修改參數即可。
㈢ 10個極簡python代碼，拿走即用
Hello，大家好，我是程序汪小成~
雖然python是一個易入門的語言，但是很多人依然還是會問到底怎麼樣學 Python 才最快，答案當然是實戰各種小項目， 只有自己去想與寫，才記得住規則 。本文寫的是 10 個極簡任務，初學者可以嘗試著自己實現；本文同樣也是 10段代碼，Python 開發者也可以看看是不是有沒想到的用法。
以下方法可以檢查給定列表是不是存在重復元素，它會使用 set() 函數來移除所有重復元素。
給定具體的大小，定義一個函數以按照這個大小切割列表。
這個方法可以將布爾型的值去掉，例如（False，None，0，「」），它使用 filter() 函數。
我們常用 For 循環來遍歷某個列表，同樣我們也能枚舉列表的索引與值。
如下代碼段可以將打包好的成對列表解開成兩組不同的元組。
該方法將通過遞歸的方式將列表的嵌套展開為單個列表。
該方法將返回第一個列表的元素，且不在第二個列表內。如果同時要反饋第二個列表獨有的元素，還需要加一句 set_b.difference(set_a)。
如下代碼塊可以用來計算執行特定代碼所花費的時間。
該演算法會打亂列表元素的順序，它主要會通過 Fisher-Yates 演算法對新列表進行排序：
不需要額外的操作就能交換兩個變數的值。
以上，是我簡單列舉的十個python極簡代碼，拿走即用，希望對你有所幫助！
㈣ 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。
㈤ 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
㈥ 關於python 畫圖的問題，我有一串碼完全看不懂，麻煩大家幫我看一下。
首先，確定三角形的位置需要三個點。代碼里給出的myPoints = [[-100,-50],[0,100],[100,-50]]就是這三個點的位置，你可以在坐標軸里畫一個x，y軸，找一下就知道了。如果只是想讓三角形倒過來，就重新給它三個點[[-100,100],[100,100],[0,-50]]。
其次，三角形的邊長，就是兩個點之間的直線距離。從代碼里可以看到，（-100，-50），（100，-50）這兩個點是在同一條橫向的線上，它們的距離是200.所以想把三角形的尺寸擴大兩倍，就需要把邊長擴大，給出新的點[[-200,200],[200,200],[0,-100]]
綜上，修改main函數中的myPoints，即可達到你的需求：倒置三角形，尺寸擴大兩倍
def main():
myTurtle = turtle.Turtle()
myWin = turtle.Screen()
myPoints = [[-200,200],[200,200],[0,-100]]
sierpinski(myPoints,3,myTurtle)
myWin.exitonclick()
再解釋幾個問題：
myTurtle.up() 和myTurtle.down()
可以把myTurtle看做是畫筆，myTurtle.up()就表示把畫筆從畫布上抬起，也就是不跟畫布接觸。myTurtle.down()也就可以看成是畫筆跟畫布接觸。
sierpinski是定義的一個遞歸畫三角形的方法，degree可以理解成遞歸的深度，也就是說在一個三角形內可以再畫幾個小三角形（不包括中間的三角形）。代碼里degree 是3，你可以運行一下代碼，看看效果。
希望能幫到你，有疑問請追問！
㈦ Python Matplotlib畫圖
主要用於作圖、可視化問題
pip install matplotlib
導入模塊 pyplot 和 pylab ，可以參考下面鏈接觀察兩者區別：
https://www.cnblogs.com/Shoesy/p/6673947.html
（說白了就是pylay=pyplot+numpy）
輸入這三行解決
主要使用 plot() 來展示，裡面前兩個參數代表 x ， y 坐標（注意x，y數量要一樣），第三個參數可以用來設置散點圖( 'o' )或者顏色、線條形式等各種樣式，並且第三個參數可以同時傳入多個，比如要紅色的散點圖就： Ɔr'
(1)顏色樣式：
(2)線條樣式：
(3)點的樣式：
(4)坐標區間：
或者分別設置x、y的區間：
註：
設置點的樣式時默認就是散點圖，以及同類樣式只能設置一個（比如不能設置兩種顏色），並且還可以把多個圖集合在一起展示，那就多 plot 幾個，plot就相當於一個畫布，每plot一個就相當於在上面畫一張圖，再弄就繼續在上面畫
主要用 hist() 來顯示，實現方式很簡單，把一組數據放入括弧里就行了，例如隨機生成一堆正態分布的數，然後直方圖顯示：
其中如果要設置直方圖格式（寬度、上下限、是否要輪廓）可以這樣：
註：
直方圖和折線圖這些不太一樣，折線圖是傳入兩個等長數據，然後每個x、y坐標一一對應展示出來。而直方圖是：第一個參數代表你傳入的所有數據，第二個參數代表你傳入的x軸范圍，然後直方圖會將第一個參數里傳入的數據一個個計算在某個范圍內含有的數據量，因此傳入的兩個參數數據不一定要等長，例如下面的例子：
結果如圖：
可以看出數據被自動分配到對應的范圍內上了
使用 subplot(row, col, area) ：三個參數分別是行數、列數和區域，比如要將原圖分成2行2列（切成4份），然後要左下角那個圖就：
如果想4個圖都顯示就4個 subplot ，分別1、2、3、4就行了，然後在各圖的subplot之後寫的都是每個圖的內容，現在我們試試弄一個2行，第一行兩列的圖片（想像下滑鼠的樣子），而且分別是不同的內容：
註：
labels 、 sizes 、 colors 和 explode 的長度都要一樣
1.導入3D圖相關模塊：
2.將畫圖板加到3D模塊里，然後加入數據即可：
3D散點圖舉例：
通過 imread() 讀取，舉例：
https://blog.csdn.net/qq_34859482/article/details/80617391
㈧ 求簡單Python程序代碼
k=0
while k>=0:
if 5**(3**k)%2 == 3:
print(k)
break
k += 1
㈨ linux python 怎麼輸出畫圖
你需要使用sys.stdin.read來獲取管道的輸入。
看下圖的代碼。之所以沒有寫出文本，是希望讀者能自己寫一遍，而不是復制粘貼。自己動手寫一遍必看10遍還更容易記住。
2
然後用echo命令把輸出傳給這個腳本。
你可能會問為什麼多了一個空行。這是因為echo本身會給文本加換行符，而print函數又加了一個。給print一個end=""參數就可以了。
即，print("來自Python的:", sys.stdin.read(), end="")
END
實戰演練
假如你想要一個腳本來給輸出的行數計數，怎麼寫？
例如： ls | count
就把ls的個數顯示出來，你就知道有多少個文件或文件夾了。
代碼如下圖：
主要看第6、7行：
bi = sys.stdin.buffer.read()
由於考慮到文件名的編碼可能不是utf-8，所以直接read可能出現亂碼（准確地說，不是亂碼，而是UnicodeDecodeError，程序根本運行不下去），所以使用了buffer，它的含義是以位元組形式讀取輸出，而不是字元。
li = bi.split(b"\n")[:-1]
以b「\n」為分隔符分了之後，最後一項的空位元組，所以要切掉最後一項。
不要擔心沒有分成幾行的ls的輸出，經過測試，即使輸出是一行，它們之間也是用b"\n"分割的。
3
把腳本改名為 count，放入 ~/bin 後測試一下。
㈩ python matplotlib 圖像可視化
Python畫圖之總結待整理
https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/
http://blog.sciencenet.cn/blog-1408284-850983.html
http://www.cnblogs.com/DHUtoBUAA/p/6619099.html
http://blog.csdn.net/wuguangbin1230/article/details/72858612
http://blog.sciencenet.cn/blog-251664-800766.html
http://blog.csdn.net/wuguangbin1230/article/details/72858612
http://www.jianshu.com/p/0a81b57bbb8c
https://pythonprogramming.net/
http://blog.csdn.net/haoji007/article/details/52063168
Python Data Visualizations
Seaborn 庫： https://seaborn.pydata.org/
Python Seaborn 教程： http://elitedatascience.com/python-seaborn-tutorial
matplotlib: plotting with Python
matplotlib: plotting with Python-github
python-data-visualization-course
Interactive Web Plotting for Python
Interactive Web Plotting for Python-github
https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/3-3-contours/
https://github.com/MorvanZhou/tutorials/tree/master/matplotlibTUT
https://github.com/jiandanjinxin/tf-dev-summit-tensorboard-tutorial
https://github.com/jiandanjinxin/tensorflow-mnist-tutorial
CSDN-markdown編輯器語法——字體、字型大小與顏色
%matplotlib inline
%matplotlib notebook
Need to use either
or
Only one in each notebook! using inline will just sent png images to browser, using notebook will provide interactivity and allow updating old figures. With notebook you need to make sure to create a new figure before plotting, otherwise the last one will be updated!
還有簡便的 plt.close('all') 關閉所有圖,不用管 fig 號碼
Some plots from these tutorials:
調整名字和間隔
設置不同名字和位置
調整坐標軸
參數loc='upper right'
表示圖例將添加在圖中的右上角.
調整位置和名稱
最後我們得到帶有圖例信息的圖片.
移動坐標
然後我們挪動坐標軸的位置.
然後標注出點(x0, y0)的位置信息. 用plt.plot([x0, x0,], [0, y0,], 'k--', linewidth=2.5)
畫出一條垂直於x軸的虛線.
添加註釋 annotate
接下來我們就對(x0, y0)這個點進行標注.
其中參數xycoords='data'
是說基於數據的值來選位置,xytext=(+30, -30)
和textcoords='offset points'
對於標注位置的描述 和 xy 偏差值,arrowprops
是對圖中箭頭類型的一些設置.
添加註釋 text
其中-3.7, 3,
是選取text的位置, 空格需要用到轉字元
,fontdict
設置文本字體.
生成圖形
當圖片中的內容較多，相互遮蓋時，我們可以通過設置相關內容的透明度來使圖片更易於觀察，也即是通過本節中的bbox
參數設置來調節圖像信息.
首先參考之前的例子, 我們先繪制圖像基本信息：
調整坐標
然後對被遮擋的圖像調節相關透明度，本例中設置 x軸 和 y軸 的刻度數字進行透明度設置
其中label.set_fontsize(12)重新調節字體大小，bbox設置目的內容的透明度相關參，facecolor調節 box 前景色，edgecolor 設置邊框， 本處設置邊框為無，alpha設置透明度. 最終結果如下:
散點圖
首先，先引入matplotlib.pyplot簡寫作plt,再引入模塊numpy用來產生一些隨機數據。生成1024個呈標准正態分布的二維數據組 (平均數是0，方差為1) 作為一個數據集，並圖像化這個數據集。每一個點的顏色值用T來表示：
數據集生成完畢，現在來用scatterplot這個點集，滑鼠點上去，可以看到這個函數的各個parameter的描述，如下圖：
輸入X和Y作為location，size=75，顏色為T，color map用默認值，透明度alpha 為 50%。 x軸顯示範圍定位(-1.5，1.5)，並用xtick()函數來隱藏x坐標軸，y軸同理：
今天的柱狀圖分成上下兩部分，每一個柱體上都有相應的數值標注，並且取消坐標軸的顯示。
生成基本圖形
向上向下分別生成12個數據，X為 0 到 11 的整數 ，Y是相應的均勻分布的隨機數據。使用的函數是plt.bar
，參數為X和Y：
這樣我們就生成了下圖所示的柱狀圖基本框架：
現在的結果呈現：
接下來我們用函數plt.text分別在柱體上方（下方）加上數值，用%.2f保留兩位小數，橫向居中對齊ha='center'，縱向底部（頂部）對齊va='bottom'：
最終的結果就像開始一樣：
畫等高線
數據集即三維點 (x,y) 和對應的高度值，共有256個點。高度值使用一個 height function f(x,y) 生成。 x, y 分別是在區間 [-3,3] 中均勻分布的256個值，並用meshgrid在二維平面中將每一個x和每一個y分別對應起來，編織成柵格:
接下來進行顏色填充。使用函數plt.contourf把顏色加進去，fill, 位置參數分別為：X, Y, f(X,Y)。透明度0.75，並將 f(X,Y) 的值對應到color map的暖色組中尋找對應顏色。8代表等高線的個數。
接下來進行等高線繪制。使用plt.contour函數劃線。位置參數為：X, Y, f(X,Y)。顏色選黑色，線條寬度選0.5。現在的結果如下圖所示，只有顏色和線條，還沒有數值Label：
添加高度數字
其中，8代表等高線的密集程度，這里被分為10個部分。如果是0，則圖像被一分為二。
最後加入Label，inline控制是否將Label畫在線裡面，字體大小為10。並將坐標軸隱藏：
隨機矩陣畫圖
這一節我們講解怎樣在matplotlib中列印出圖像。這里我們列印出的是純粹的數字，而非自然圖像。 我們今天用這樣 3x3 的 2D-array 來表示點的顏色，每一個點就是一個pixel。
colorbar
下面我們添加一個colorbar ，其中我們添加一個shrink參數，使colorbar的長度變短為原來的92%：
3D
首先在進行 3D Plot 時除了導入 matplotlib ，還要額外添加一個模塊，即 Axes 3D 3D 坐標軸顯示：
之後要先定義一個圖像窗口，在窗口上添加3D坐標軸，顯示成下圖：
接下來給進 X 和 Y 值，並將 X 和 Y 編織成柵格。每一個（X, Y）點對應的高度值我們用下面這個函數來計算。
其中，rstride 和 cstride 分別代表 row 和 column 的跨度。
下面兩個圖分別是跨度為1 和 5 的效果：
投影
下面添加 XY 平面的等高線：
如果 zdir 選擇了x，那麼效果將會是對於 XZ 平面的投影，效果如下