python繪制月全食

⑴ python如何畫個正六邊形,再畫一個最小的外接圓和一個最大內接圓

Python可以使用turtle庫來繪制圖形，以下汪答是繪制正六邊形、最小外接圓和最大內接圓的代碼：

```python
import turtle
import math

# 創建畫布
canvas = turtle.Screen()

# 創建畫筆
pen = turtle.Turtle()

# 畫正六邊形
for i in range(6):
pen.forward(100)
pen.right(60)

# 計算正六邊形的外接圓半徑
r1 = 100 / math.sin(math.radians(30))

# 將畫筆移動到圓心
pen.penup()
pen.goto(0, 0)
pen.pendown()

# 畫最小外接圓
pen.circle(r1)

# 計算正六邊形的內接圓半徑
r2 = 100 * math.sqrt(3) / 3

# 畫最大內接圓
pen.penup()
pen.goto(0, -r2)
pen.pendown()
pen.circle(r2)

# 隱藏畫筆
pen.hideturtle()

# 關閉畫布
canvas.exitonclick()
```

代碼解析：

首先創建畫布和畫筆，然後使用循環畫正六邊形。接著根據正六邊形的外接圓半徑公式 $R = \frac{a}{\sin{(\frac{\pi}{n})}}$，計算出正六邊形的外接圓半徑 r1。將畫筆移動到圓心，畫最小外接圓。再根據正六邊形的內切圓困仔慧半徑公式 $r = \frac{a\sqrt{3}}{3}$，計算出正六邊形的內戚槐接圓半徑 r2。最後將畫筆移動到內接圓底部，畫最大內切圓。最後隱藏畫筆並關閉畫布。

運行以上代碼就可以得到如下圖所示的正六邊形、最小外接圓和最大內接圓：


⑵ python如何繪制全息圖

python如何繪制全息圖：
1：打開軟體python
2：編輯所需要的信息
3：然後編輯好了之後確認，點擊右上角的設置中心
4：在設置中心裏面找到信息就可以了

⑶ python中turtle里的i%6是什麼是什麼意思

在 Python 的 Turtle 模塊中，i%6 通常出現在循環語句中，中者例如 for 或 while 循環，並且通常用於在繪圖時循環執行一系列命令。具體來說，i 是一個計數器變數，% 是取模運算符，用於計算 i 除以 6 的余數。
在繪圖應用中，i%6 的作用是循環執行一系列命令，這些命令通常用擾培者於繪制圖形。例如，可以使用以下代碼繪制一個螺旋圖案：
python
import turtle

for i in range(300):
turtle.forward(i)
turtle.right(60)
turtle.forward(10*i/6)
在此示例中，我們在循環中計算了 i/6 的商，該商緩薯通常表示要前進的步數，而 i%6 則表示要旋轉的角度。通過這種方式，我們可以使圖案看起來更加平滑和連續。

⑷ python函數圖的繪制

<pre>
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.patches import Polygon

def func(x):
return -(x-2)*(x-8)+40

x=np.linspace(0,10)
y=func(x)

fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)

plt.ylim(ymin=20)

a=2
b=9
ax.set_xticks([a,b])
ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])

ax.set_yticks([])

plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')
plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')

ix=np.linspace(a,b)
iy=func(ix)

ixy=zip(ix,iy)

verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]

poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='納滲0.5')

ax.add_patch(poly)

x_math=(a+b)*0.5
y_math=35

plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center'碧猛,size=12)

plt.show()

<悔茄橋/pre>

⑸ 如何在Python 3中使用Matplotlib繪制數據

matplotlib的pyplot子庫提供了和matlab類似的繪圖API，方便用戶快速繪制2D圖表。例子：
# coding=gbk
''握液'
Created on Jul 12, 2014
python 科學計算學習：numpy快速處理數據測段鬧物試@author: 皮皮
'''
import string
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
file = open(E:machine_learningdatasetshousing_datahousing_data_ages.txt, 'r')linesList = file.readlines()
# print(linesList)
linesList = [line.strip().split(,) for line in linesList]
file.close()
print(linesList:)
print(linesList)
# years = [string.atof(x[0]) for x in linesList]
years = [x[0] for x in linesList]
print(years)
price = [x[1] for x in linesList]
print(price)
plt.plot(years, price, '彎棗b*')#,label=$cos(x^2)$)plt.plot(years, price, 'r')
plt.xlabel(years(+2000))
plt.ylabel(housing average price(*2000 yuan))plt.ylim(0, 15)
plt.title('line_regression & gradient decrease')plt.legend()
plt.show()

⑹ python如何繪制預測模型校準圖

python繪制預測模型校準圖可以使用校準曲線，因為預測一個模型校準的最簡單的方法是通過一個稱為「校準曲線」的圖（也稱為「可靠性圖」，reliability diagram）。

這個方法主要是將觀察到的結果通過概率劃分為幾類（bin）。因此，屬於同一類的觀測值具有相近的概率。

對於每個類，校準曲線將預測這個類的平均值，然後將預測概率的平均值與理論平均值（即觀察到的目標變數的平均值）進行比較。

你只需要確定類的數量和以下兩者之間的分類策略即可：

1、「uniform」，一個0-1的間隔被分為n_bins個類，它們都具有相同的寬度。

2、「quantile」，類的邊緣被定義，從而使得每個類都具有相同數量的觀測值。

假設你的模型具有良好的精度，則校準曲線將單調增加。但這並不意味著模型已被正確校準。實際上，只有在校準曲線非常接近等分線時（即下圖中的灰色虛線），您的模型才能得到很好的校準，因為這將意味著預測概率基本上接近理論概率。

python繪制預測模型中如何解決校準錯誤：

假設你已經訓練了一個分類器，該分類器會產生准確但未經校準的概率。概率校準的思想是建立第二個模型（稱為校準器），校準器模型能夠將你訓練的分類器「校準」為實際概率。

因此，校準包括了將一個一維矢量（未校準概率）轉換為另一個一維矢量（已校準概率）的功能。

兩種常被用作校準器的方法：

1、保序回歸：一種非參數演算法，這種非參數演算法將非遞減的自由格式行擬合到數據中。行不會減少這一事實是很重要的，因為它遵從原始排序。

2、邏輯回歸：現在有三種選擇來預測概率：普通隨機森林、隨機森林 + 保序回歸、隨機森林 + 邏輯回歸。

⑺ Python matplotlib之函數圖像繪制、線條rc參數設置

為避免中文顯示出錯，需導入matplotlib.pylab庫

1.2.1 確定數據

1.2.2 創建畫布

1.2.3 添加標題

1.2.4 添加埋雀x，y軸名稱

1.2.5 添加亮液段x，y軸范圍

1.2.6 添加x，y軸刻度

1.2.7 繪制曲線、圖例, 並保存圖片
保存圖片時，dpi為清晰度，數值越高越清晰。請注意，函數結尾處，必須加plt.show()，不然圖像不敬譽顯示。

繪制流程與繪制不含子圖的圖像一致，只需注意一點：創建畫布。

合理調整figsize、dpi，可避免出現第一幅圖橫軸名稱與第二幅圖標題相互遮蓋的現象.

2.2.1 rc參數類型

2.2.2 方法1：使用rcParams設置

2.2.3 方法2：plot內設置

2.2.4 方法3：plot內簡化設置
方法2中，線條形狀，linestyle可簡寫為ls；線條寬度，linewidth可簡寫為lw；線條顏色，color可簡寫為c，等等。

⑻ 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`。

⑼ 如何利用Python中的Pandas庫繪制柱形圖

我們利用Python的Pandas庫可以繪制很多圖形，那麼如何繪制柱形圖呢？下面我給大家分享演示一下。

工具/材料

Pycharm

• 01

  首先我們打開Excel文件，准備要生成柱形圖的數據表，如下圖所示

• 02

  接下來在Python文件中導入pandas庫，然後將Excel文件載入到緩存對象中，如下圖所示

• 03

  然後我們導入matplotlib下面的pyplot庫，如下圖所示，導入以後給它起一個別名

• 04

  接下來我們通過pandas庫下面的bar來設置柱形圖的X，Y坐標軸，如下圖所示

• 05

  然後通過pyplot的show方法將柱形圖進行展示出來，如下圖所示

• 06

  接下來運行程序以後我們就看到柱形圖生成出來了，如下圖所示

• 07

  然後如果我們想將柱形圖中的數據排序的話可以利用sort_values實現，如下圖所示

• 08

  最後運行排序好後的程序，我們就可以看到柱形圖中的數據已經排序好了，如下圖所示

⑽ Python 數據可視化：繪制箱線圖、餅圖和直方圖

上一課介紹了柱形圖和條形圖，本課將介紹另外幾種統計圖表。

Box Plot 有多種翻譯，盒須圖、盒式圖、盒狀圖或箱線圖、箱形圖等，不管什麼名稱，它的基本結構是這樣的：

這種圖是由美國著名統計學家約翰·圖基（John Tukey）於 1977 年發明的，它能顯示出一組數據的上限、下限、中位數及上下四分位數。

為了更深入理解箱線圖的含義，假設有這樣一組數據：[1, 3, 5, 8, 10,11, 16, 98 ]，共有 8 個數字。

首先要計算箱線圖中的「四分位數」，注意不是 4 個數：

對於已經排序的數據 [1, 3, 5, 8, 10,11, 16, 98 ]，下四分位數（Q1）的位置是數列中從小到大第 2.25 個數，當然是不存在這個數字的——如果是第 2 個或者第 3 個，則存在。但是，可以用下面的原則，計算出此位置的數值。

四分位數等於與該位置兩側的兩個整數的加權平均數，此權重取決於相對兩側整數的距離遠近，距離越近，權重越大，距離越遠，權重越小，權數之和等於 1。

根據這個原則，可以分別計算本例中數列的 3 個四分位數。

在此計算基礎上，還可以進一步計算四分位間距和上限、下限的數值。

先看一個簡單示例，了解基本的流程。

輸出結果：

這里繪制了兩張箱線圖，一張沒有顯示平均值，另外一張顯示了平均值，所使用的方法就是 boxplot，其完整參數列表為：

參數很多，不要擔心記憶問題，更別擔心理解問題。首先很多參數都是可以「望文生義」的，再有，與以前所使用的其他方法（函數）的參數含義也大同小異。

輸出結果：

所謂的「凹槽」，不是簡單形狀的改變，左右折線的上限區間表示了數據分布的置信區間，橫線依然是上限和下限。