python画曲线图添加网格线

1. 如何用python画实时更新的波动率曲线图

用python做是不是有些太重了，python只需要负责给前端返回格式化的数据就好啦，这种图片的事情让这种专业的工具去做岂不更好
实时刷新的曲线图 | Highcharts
需要一点点js知识和最简单的flask知识，但是时间成本和效果表现肯定要优于python GUI

2. 如何使用python制作excel透视曲线图

Excel功能之强大，每个人都会用到。你还在为怎么做数据表烦恼么。Excel高版本自带的数据图表可以满足一般需求，这就是高版本的好处自带很多实用功能减轻繁重的工作。本文就2010版本的数据视图做个简单的功能介绍，制作一个孩子的各科目每年学习成绩曲线图
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工具材料：
excel2010
操作方法
01
数据源，先做好每年孩子各科目学习成绩的记录

02
数据透视图，首先要选择数据，然后点击‘插入’-》数据透视表-》数据透视图

03
选择必要选项，在弹出的对话框中，有两个选项供选择，一个是数据源（可以选择外部数据源，默认是当前选中的数据），一个是视图要显示的位置，可以在当前的表中呈现，也可以在另外一个sheet中展现。一般情况下我是在当前工作表中呈现，直观，方便。

04
报错，如果选择了‘现有工作表’，但是‘位置’里为空，这样直接确定是会报错的，因为你还么有选择图标要显示的位置。

05
选择需要展示的数据，刚才选择的数据源列都在上面提现出来了，现在是要选择数据视图展示的内容。我们来选择科目、时间、成绩。

06
横轴、纵轴调整，图1位置是我们所谓的X轴，图2是我们要显示的几个内容，图3是显示的Y轴数值。

07
选择图标样式，步骤6完成之后，默认是柱状图，但是这个不直观，我想要的是曲线走势图，所以可以改变下显示的样式，

08
完美走势图，看曲线就可以知道小朋友数学、音乐成绩在不断提高，英语成绩波动不大，语文成绩在下滑。

3. python中怎么在等高线图中添加参考线

#导入模块

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#建立步长为0.01，即每隔0.01取一个点

step = 0.01

x = np.arange(-10,10,step)

y = np.arange(-10,10,step)

#也可以用x = np.linspace(-10,10,100)表示从-10到10，分100份

#将原始数据变成网格数据形式

X,Y = np.meshgrid(x,y)

#写入函数，z是大写

Z = X**2+Y**2

#填充颜色，f即filled

plt.contourf(X,Y,Z)

#画等高线

contour = plt.contour(X,Y,Z)

#平行于坐标系的参考线

plt.axhline(y=2.5,c='red',ls='--',lw=3)

plt.axvline(x=2,c='green',ls='--',lw=3)

#等高线上标明z（即高度）的值，默认是保留3个小数，可以如下保留四位

plt.clabel(contour,fontsize=10,colors=('k','r'),fmt='%.2f')

plt.show()

差不多就这样吧，有问题的话再留言吧

4. 如何在Python的绘图中绘制网格

绘制3D柱状图，其数据格式为，二维数组或三维数组。
绘制热图：
绘制曲面图
绘制曲线图

5. python 画图，有一个N*N的格子，每一个格子对应着一个数值，根据数值将不同格子绘制不同的颜色，怎么做

fromTkinterimport*
defdrawboard(board,colors,startx=50,starty=50,cellwidth=50):
width=2*startx+len(board)*cellwidth
height=2*starty+len(board)*cellwidth
canvas.config(width=width,height=height)
foriinrange(len(board)):
forjinrange(len(board)):

index=board[i][j]
color=colors[index]
cellx=startx+i*50
celly=starty+j*50
canvas.create_rectangle(cellx,celly,cellx+cellwidth,celly+cellwidth,
fill=color,outline="black")
canvas.update()
root=Tk()
canvas=Canvas(root,bg="white")
canvas.pack()
board=[[1,2,0],[0,2,1],[0,1,2]]
colors=['red','orange','yellow','green','cyan','blue','pink']
drawboard(board,colors)
root.mainloop()

colors必须有不小于最大数值的颜色数

6. python画网格线用哪个

python下画网格线可以使用绘图库Matplotlib.pyplot中的plt.grid() 具体的命令用法你可以到网上搜索下。

7. python画图的问题~

在Word中画三角形的角平分线、高、中线：
1.执行“视图/工具栏/绘图”命令，调出“绘图”工具栏；
2.在“绘图”工具栏上点击“绘图/绘图网格”打开“绘图网格”对话框；
3.在对话框中进行“网格设置”“水平间距”“0.86行”、“垂直间距”“0.6行”，选中“在屏幕上显示网格线”“垂直间隔”“2”、“水平间隔”“2”；
4.单击“确定”按钮，文档中显示绘图网格线；
5.根据网格线绘制三角形的角平分线、高、中线（画线用“绘图”工具栏上的“直线”工具）；
6.把绘制的三角形、角平分线、高、中线同时选中，并右击，执行“组合/组合”快捷菜单命令，把所绘制图形组合在一起，便于图形整体移动。

8. 用python 画一个网格

print函数是输出字符串，所以用 print输出形成的 grid其实质是具有某特定形状的字符串，而plt.grid() 绘制出的网格是 图片。

字符串是可以用文字处理软件（如 word、记事本等）直接编辑处理的，而图片则只能用图片编辑软件（如画笔）打开处理。

如问题所要求的最简单的“编写一个能画出如下网格（grid）的函数”代码，可以简单的用 print函数就可以了：

9. Matplotlib基础知识

Matplotlib中的基本图表包括的元素

    1.x轴和y轴：水平和垂直的轴线

    2.x轴和y轴刻度：刻度标示坐标轴的分隔，包括最小刻度和最大刻度

    3.x轴和y轴刻度标签：表示特定坐标轴的值

    4.绘图区域：实际绘图的区域

1.可以使用多个plot函数（推荐），在一个图中绘制多个曲线

2.可以在一个plot函数中传入多对X,Y值，在一个图中绘制多个曲线

使用plt.grid(True)方法为图添加网格线

设置grid参数（参数与plot函数相同），使用plt面向对象的方法，创建多个子图显示不同网格线

1.lw代表linewidth，线的粗细

2.alpha表示线的明暗程度

3.color代表颜色

1.axis方法

如果axis方法没有任何参数，则返回当前坐标轴的上下限axis(xmin = ,ymax = )

2.plt.axis('xxx')

3.xlim方法和ylim方法

xlabel方法和ylabel方法

title方法

legend方法

1.在plot函数中增加label参数

2.在legend方法中传入字符串行表

legend里边的ncol参数：ncol控制图例中有几列

figure.savefig

1.filename

含有文件路径的字符串或Python的文件型对象。图像格式有文件扩展名推断得出。

例如：.pdf推断出PDF,.png推断出PNG（'svg','ps','eps'.....）

2.dpi

图像分辨率（每英寸点数），默认为100

3.facecolor

图像的背景色，默认为'W'(白色)

通过设置子视图，才可以将绘图里面的颜色调整

10. Python 3 简单编程+画曲线图帮助！

曲线图---

frommathimportfactorial
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt

#阶乘
deffact(n):
returnfactorial(n)
#Catalan公式
defcat_direct(n):
returnfact(2*n)//fact(n+1)//fact(n)
max=20
nList=range(25)
valList=[]
print":10000000000"
foriinnList:
ifi<=max:
val=cat_direct(i)
valList.append(val)
print"C%sis:"%i,val
else:
print"C%sis:"%i,10000000000
valList.append(10000000000)

#---生成曲线
plt.plot(nList,valList,'ro')
plt.axis([0,25,0,10000000000])
plt.xlabel("n")
plt.ylabel("Catalan")
plt.title("Cn+1=2*(2n+1)*Cn/(n+2)")
plt.show()