python用for畫畫教程

⑴ 請問怎麼用python畫出這樣的圖

#encoding:utf-8
#Python3.9.0
#turtle畫出不同顏色的同心環/同心圓
importturtle
pen=turtle.Turtle()
n=100
colors=['#0000FF','#FF0000','#FFD700','#008000','#800080']
foriinrange(5):
pen.fillcolor(colors[i])
pen.begin_fill()
pen.penup()
pen.goto(0,20*(i+1))
pen.pendown()
pen.circle(n-i*20)
pen.end_fill()
turtle.done()

⑵ 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。

⑶ 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。

⑷ 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

⑸ 如何使用python代碼畫一個蘋果

#include<stdio.h>

int t;

char tab[]={

0,1,0,0,0,1,0,

1,0,1,0,1,0,1,

1,0,0,1,0,0,1,

1,0,0,0,0,0,1,

0,1,0,0,0,1,0,

0,0,1,0,1,0,0,

0,0,0,1,0,0,0,

};

void main()

{

for(t=0;t<49;t++)

{

if(t%7==0)

printf(" ");

if(tab[t]==0)

printf(" ");

else

printf("*");

}

}

(5)python用for畫畫教程擴展閱讀：

Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。它設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字，讓代碼看起來整潔美觀。它不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重復書寫聲明語句，也不像它們的語法那樣經常有特殊情況和意外。

Python開發者有意讓違反了縮進規則的程序不能通過編譯，以此來強制程序員養成良好的編程習慣。並且Python語言利用縮進表示語句塊的開始和退出（Off-side規則），而非使用花括弧或者某種關鍵字。增加縮進表示語句塊的開始，而減少縮進則表示語句塊的退出。

⑹ python中怎樣用for循環,畫3*4的矩陣

lst = [1,2,3,4,5]
i = 0
while i<len(lst):
print(lst[i])
i+=1

# 無法用while 它的索引下標獲取集合其中的值;
setvar = {
"a","b","c"}

for .. in .. 應用而生

語法:

for 變數 in 可迭代對象:
code ...