python分布圖

① 用python怎麼做出概率分布圖啊，新手菜鳥，求高手指點

如果沒有編程經驗，建議不要看太深入的書籍，先從簡單的print 學起，然後寫一個簡單的函數，函數可以只輸出些簡單字元串，然後了解一下函數，比如函數的參數形式，以及函數與method的區別。

然後使用一些簡單的類型，比如tuple,dict 等，一個一個了解，了解一個，慢慢的練習。如果有哪些不懂，可以網路一下，多網路（谷歌）。

看哪些書都無所謂，剛開始沒有什麼好壞之分，只要你看得進，看得懂，就看那一本，別糾結於看哪本書。

② python或matlab畫二維隨機數組的密度分布曲面圖

申請一個維的數組數據..通過三維坐標描述關系算出另外兩個維。傳到一個3D畫布就出來了..

③ python中turtle的定義放在函數的不同位置，畫的圖不一樣是為什麼

t = turtle.Turtle() 放在 import turtle下面，那函數triangle_boogie就不知道t是什麼了，當然報錯

④ 怎麼用python畫數據分布直方圖

計算頻數：
給定一個序列t：
hist = {}
for x in t:
hist[x] = hist.get(x,0)+1
得到的結果是一個將值映射到其頻數的字典。將其除以n即可把頻數轉換成頻率，這稱為歸一化：
n = float(len(t))
pmf = {}
for x, freq in hist.items():
pmf[x] = freq/n

繪制直方圖：
Vals, freqs = hist.Render()
rectangles = pyplot.bar(vals, freqs)
pyplot.show()

繪制概率質量函數：
採用柱狀圖，可以用pyplot.bar或myplot.Hist。如果Pmf中的值不多，柱狀圖就比較合適
採用折線圖，可以用pyplot.plot或者myplot.Pmf。如果Pmf中的值較多，且比較平滑，折線圖就比較合適。

*百分比差異圖
直觀顯示兩組數據的分布差異，詳見教材。

⑤ 如何用Python繪制JS地圖

Folium是建立在Python生態系統的數據整理（Datawrangling）能力和Leaflet.js庫的映射能力之上的開源庫。用Python處理數據，然後用Folium將它在Leaflet地圖上進行可視化。

概念

Folium能夠將通過Python處理後的數據輕松地在互動式的Leaflet地圖上進行可視化展示。它不單單可以在地圖上展示數據的分布圖，還可以使用Vincent/Vega在地圖上加以標記。

這個開源庫中有許多來自OpenStreetMap、MapQuest Open、MapQuestOpen
Aerial、Mapbox和Stamen的內建地圖元件，而且支持使用Mapbox或Cloudmade的API密鑰來定製個性化的地圖元件。
Folium支持GeoJSON和TopoJSON兩種文件格式的疊加，也可以將數據連接到這兩種文件格式的疊加層，最後可使用color-brewer
配色方案創建分布圖。

安裝

安裝folium包

開始創建地圖

創建底圖，傳入起始坐標到Folium地圖中：

importfolium

map_osm= folium.Map(location=[45.5236, -122.6750]) #輸入坐標

map_osm.create_map(path='osm.html')

Folium默認使用OpenStreetMap元件，但是Stamen Terrain, Stamen Toner, Mapbox Bright 和MapboxControl空間元件是內置的：

#輸入位置，tiles，縮放比例

stamen =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Stamen Toner',zoom_start=13)

stamen.create_map(path='stamen_toner.html')#保存圖片

Folium也支持Cloudmade 和 Mapbox的個性化定製地圖元件，只需簡單地傳入API_key ：

custom =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Mapbox',

API_key='wrobstory.map-12345678')

最後，Folium支持傳入任何與Leaflet.js兼容的個性化地圖元件：

tileset= r'http://{s}.tiles.yourtiles.com/{z}/{x}/{y}.png'

map =folium.Map(location=[45.372, -121.6972], zoom_start=12,

tiles=tileset, attr='My DataAttribution')

地圖標記

Folium支持多種標記類型的繪制，下面從一個簡單的Leaflet類型的位置標記彈出文本開始：

map_1 =folium.Map(location=[45.372, -121.6972], zoom_start=12,

tiles='Stamen Terrain')

map_1.simple_marker([45.3288,-121.6625], popup='Mt. Hood Meadows')#文字標記

map_1.simple_marker([45.3311,-121.7113], popup='Timberline Lodge')

map_1.create_map(path='mthood.html')

Folium支持多種顏色和標記圖標類型：

map_1 =folium.Map(location=[45.372, -121.6972], zoom_start=12,tiles='Stamen Terrain')

map_1.simple_marker([45.3288,-121.6625], popup='Mt. Hood Meadows',marker_icon='cloud') #標記圖標類型為雲

map_1.simple_marker([45.3311,-121.7113], popup='Timberline Lodge',marker_color='green') #標記顏色為綠色

map_1.simple_marker([45.3300,-121.6823], popup='Some OtherLocation',marker_color='red',marker_icon='info-sign')

#標記顏色為紅色，標記圖標為「info-sign」)

map_1.create_map(path='iconTest.html')

Folium也支持使用個性化的尺寸和顏色進行圓形標記：

map_2 =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Stamen Toner',

zoom_start=13)

map_2.simple_marker(location=[45.5244,-122.6699], popup='The Waterfront')

簡單樹葉類型標記

map_2.circle_marker(location=[45.5215,-122.6261], radius=500,

popup='Laurelhurst Park',line_color='#3186cc',

fill_color='#3186cc')#圓形標記

map_2.create_map(path='portland.html')

Folium有一個簡便的功能可以使經/緯度懸浮於地圖上：

map_3 =folium.Map(location=[46.1991, -122.1889], tiles='Stamen Terrain',zoom_start=13)

map_3.lat_lng_popover()

map_3.create_map(path='sthelens.html')

Click-for-marker功能允許標記動態放置：

map_4 =folium.Map(location=[46.8527, -121.7649], tiles='Stamen Terrain',zoom_start=13)

map_4.simple_marker(location=[46.8354,-121.7325], popup='Camp Muir')

map_4.click_for_marker(popup='Waypoint')

map_4.create_map(path='mtrainier.html')

Folium也支持來自Leaflet-DVF的Polygon（多邊形）標記集：

map_5 =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], zoom_start=13)

map_5.polygon_marker(location=[45.5012,-122.6655], popup='Ross Island Bridge',fill_color='#132b5e', num_sides=3,radius=10)#三邊形標記

map_5.polygon_marker(location=[45.5132,-122.6708], popup='Hawthorne Bridge',fill_color='#45647d', num_sides=4,radius=10)#四邊形標記

map_5.polygon_marker(location=[45.5275,-122.6692], popup='Steel Bridge',fill_color='#769d96', num_sides=6, radius=10)#四邊形標記

map_5.polygon_marker(location=[45.5318,-122.6745], popup='Broadway Bridge',fill_color='#769d96', num_sides=8,radius=10) #八邊形標記

map_5.create_map(path='bridges.html')

Vincent/Vega標記

Folium能夠使用vincent 進行任何類型標記，並懸浮在地圖上。

buoy_map= folium.Map(location=[46.3014, -123.7390], zoom_start=7,

tiles='StamenTerrain')

buoy_map.polygon_marker(location=[47.3489,-124.708], fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis1, 'vis1.json'))

buoy_map.polygon_marker(location=[44.639,-124.5339], fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis2, 'vis2.json'))

buoy_map.polygon_marker(location=[46.216,-124.1280], fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis3, 'vis3.json'))

GeoJSON/TopoJSON層疊加

GeoJSON 和TopoJSON層都可以導入到地圖，不同的層可以在同一張地圖上可視化出來：

geo_path= r'data/antarctic_ice_edge.json'

topo_path= r'data/antarctic_ice_shelf_topo.json'

ice_map= folium.Map(location=[-59.1759, -11.6016],tiles='Mapbox Bright', zoom_start=2)

ice_map.geo_json(geo_path=geo_path)#導入geoJson層

ice_map.geo_json(geo_path=topo_path,topojson='objects.antarctic_ice_shelf')#導入Toposon層

ice_map.create_map(path='ice_map.html')

分布圖

Folium允許PandasDataFrames/Series類型和Geo/TopoJSON類型之間數據轉換。Color Brewer 顏色方案也是內建在這個庫，可以直接導入快速可視化不同的組合：

importfolium

importpandas as pd

state_geo= r'data/us-states.json'#地理位置文件

state_unemployment= r'data/US_Unemployment_Oct2012.csv'#美國失業率文件

state_data= pd.read_csv(state_unemployment)

#LetFolium determine the scale

map =folium.Map(location=[48, -102], zoom_start=3)

map.geo_json(geo_path=state_geo,data=state_data,

columns=['State', 'Unemployment'],

key_on='feature.id',

fill_color='YlGn',fill_opacity=0.7, line_opacity=0.2,

legend_name='Unemployment Rate(%)')

map.create_map(path='us_states.html')

基於D3閾值尺度，Folium在右上方創建圖例，通過分位數創建最佳猜測值，導入設定的閾值很簡單：

map.geo_json(geo_path=state_geo,data=state_data,

columns=['State', 'Unemployment'],

threshold_scale=[5, 6, 7, 8, 9,10],

key_on='feature.id',

fill_color='BuPu',fill_opacity=0.7, line_opacity=0.5,

legend_name='Unemployment Rate(%)',

reset=True)

map.create_map(path='us_states.html')

⑥ 用python語句，如何使散點圖中的點分布在一定的范圍內

使用循環的continue唄，滿足就寫入散點，不滿足就略過

⑦ 怎樣用python的matplotlib模塊畫累積分布圖

下面的程序繪制隨機變數X的累積分布函數和數組p的累加結果
>>> pl.plot(t, X.cdf(t))
>>> pl.plot(t2, np.add.accumulate(p)*(t2[1]-t2[0]))

⑧ Python 有100個左右的概率（float），如何按每0.1差值製作頻率分布直方圖（0-0.1，0.1-0.2等等）

畫圖需要引入額外的包，不過只是計算出十個數值還是很簡單。

假設原始的概率值存在數組p中 例如 p = [0.05, 0.31, ...]

x=[0.0]*10#初始化10個區間
LL=0#有效數據個數
foryinp:
ifp<0||p>=1:#跳過非法值
continue
LL+=1;
x[int(10*y)]+=1.0
x=[y/LLforyinx]#頻數->頻率

⑨ 如何將已知數據用python寫成正態分布並且畫圖

importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt

y=[2,5,7,10,16,23,20,16,9,6,6,3,1,1]
x=[59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72]
fig,ax=plt.subplots()
ax.bar(x,y,0.3,alpha=0.5,color='b',label='abc')
plt.axis([55,75,0,25])
ax.set_xlabel('XXX')
ax.set_ylabel('YYY')
ax.set_title('ABC')
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()

⑩ Python怎麼畫一個圓柱體的溫度分布圖，求指點求詳細代碼

defellipse(a,b):
return[[a*math.cos(i*math.pi/180),b*math.sin(i*math.pi/180)]foriinrange(0,360)]

if__name__=="__main__":
l=ellipse(150,80)
turtle.up()
turtle.setpos(150,80)
turtle.down()

for(x,y)inl:
turtle.setpos(x,y)
turtle.setpos(x,y+100)
for(x,y)inl:
turtle.setpos(x,y+100)

turtle.up()
turtle.setpos(-150,90)
turtle.down()

turtle.setpos(x-300,y+100)
turtle.setpos(x-300,y)
turtle.done()