python画图区域加阴影

① 如何用python绘制各种图形

1.环境

系统：windows10

python版本：python3.6.1

使用的库：matplotlib，numpy

2.numpy库产生随机数几种方法

import numpy as np
numpy.random

rand(d0,d1,...,dn)

In [2]: x=np.random.rand(2,5)

In [3]: x
Out[3]:
array([[ 0.84286554, 0.50007593, 0.66500549, 0.97387807, 0.03993009],
[ 0.46391661, 0.50717355, 0.21527461, 0.92692517, 0.2567891 ]])

randn(d0,d1,...,dn)查询结果为标准正态分布

In [4]: x=np.random.randn(2,5)

In [5]: x
Out[5]:
array([[-0.77195196, 0.26651203, -0.35045793, -0.0210377 , 0.89749635],
[-0.20229338, 1.44852833, -0.10858996, -1.65034606, -0.39793635]])

randint(low,high,size)

生成low到high之间（半开区间 [low, high)），size个数据

In [6]: x=np.random.randint(1,8,4)

In [7]: x
Out[7]: array([4, 4, 2, 7])

random_integers(low,high,size)

生成low到high之间（闭区间 [low, high)），size个数据

In [10]: x=np.random.random_integers(2,10,5)

In [11]: x
Out[11]: array([7, 4, 5, 4, 2])

3.散点图

x x轴
y y轴
s 圆点面积
c 颜色
marker 圆点形状
alpha 圆点透明度#其他图也类似这种配置
N=50# height=np.random.randint(150,180,20)# weight=np.random.randint(80,150,20)
x=np.random.randn(N)
y=np.random.randn(N)
plt.scatter(x,y,s=50,c='r',marker='o',alpha=0.5)
plt.show()

8.箱型图

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)#sym 点的形状，whis虚线的长度plt.boxplot(data,sym="o",whis=1.5)plt.show()
#sym 点的形状，whis虚线的长度

② python怎么生成给图像添加阴影 shade

如果是bmp的话是没有压缩的。也就是说大小和颜色深度决定了图片的大校这样也比较容易控制

③ Python中matplotlib画饼图怎么加阴影斜线， 如下图

WPS在样式里选择有斜线的图表，是不是这样

④ python怎么出现阴影框

首先贴出代码：

import solar
from gradient import *
from shadows import *
import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片

# dem
import srtm
if __name__ == '__main__':

'''
# 另一种从网上直接下载DEM数据
geo_elevation_data = srtm.get_data()
image = geo_elevation_data.get_image((500, 500), (45, 46), (13, 14), 300)
# the image s a standard PIL object, you can save or show it:
image.show()

image = np.asarray(image)

print(image.shape)

'''

# 读入高程信息
filename = 'dempyrenees.asc'
dem = np.loadtxt(filename,skiprows=6,delimiter=' ')

# 高程信息的维度
# print(dem)
print(dem.shape)

# 定义一个光线向量
# 第一个表示和竖直方向的夹角，第二个表示由东向西照射
sv = normal_vector(45, 270)

# 生成阴影
shadow = project_shadows(dem=dem,sun_vector=sv,dx=30)
print(shadow[1,:])
print(shadow.shape)

# 显示dem和shadow图像
plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(dem,cmap='gray') # 显示灰度图像
plt.axis('off') # 不显示坐标轴

plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(shadow,cmap='gray')
plt.axis('off')

plt.show()
生成的结果如下：左边是DEM数据，右边是shadow



以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。

⑤ python画图：，横坐标是点数（1到1000），纵坐标是大小不同的数值，即如何用颜色的深浅代表数值的大小

1、首先在python软件中，创建一个响应鼠标的自定义函数，当鼠标在画布上面点击一下，就画一个圆。

⑥ Python如何画cos和sin的图啊

• 在python自带编辑器IDLE中，新建脚本如作图.py

  导入需要的模块

  import numpy as np

  import scipy as sp

  import pylab as pl

• 2

  输入代码

  x=np.linspace(0,4*np.pi,100)

  pl.plot(x,pl.sin(x))

  pl.show()

• 3

  执行代码，按F5，可直接显示图片

• 4

  几点说明：

  1. 方法linspace（0,4*np.pi,100）表示从0开始，到4*pi结束，生成100个点

  2. 方法plot为画图函数，相当于plot（x，y），x为横坐标，y为纵坐标

  3.show（）为展示出来

• 希望采纳！！
  

⑦ Python中用turtle画的两条线围成的图形怎么填充颜色

turtle是一个简单的绘图工具。它提供了一个海龟，你可以把它理解为一个机器人，只听得懂有限的指令。

1.在文件头写上如下行，这能让我们在语句中插入中文

#-*-coding:utf-8-*-

2.用importturtle导入turtle库

3.绘图窗口的原点(0,0)在正中间。默认情况下，海龟向正右方移动。

4.操纵海龟绘图有着许多的命令,这些命令可以划分为两种:一种为运动命令，一种为画笔控制命令

(1)运动命令:

forward(d)

向前移动距离d代表距离

backward(d)

向后移动距离d代表距离

right(degree)

向右转动多少度

left(degree)

向左转动多少度

goto(x,y)

将画笔移动到坐标为(x,y)的位置

stamp()

绘制当前图形

speed(speed)

画笔绘制的速度范围[0,10]整数

(2)画笔控制命令:

down()

画笔落下，移动时绘制图形

up()

画笔抬起，移动时不绘制图形

setheading(degree)

海龟朝向，degree代表角度

reset()

恢复所有设置

pensize(width)

画笔的宽度

pencolor(colorstring)

画笔的颜色

fillcolor(colorstring)

绘制图形的填充颜色

fill(Ture)

fill(False)

circle(radius, extent)

绘制一个圆形，其中radius为半径，extent为度数，例如若extent为180，则画一个半圆；如要画一个圆形，可不必写第二个参数

使用Python的turtle（海龟）模块画图

第一步：让Python引入turtle模块，引入模块就是告诉Python你想要用它。

importturtle

第二步：创建画布。调用turtle中的Pen函数。

t=turtle.Pen()

第三步：移动海龟。

t.forward(50)

forward的中文意思是“向前地；促进”。所以这行代码的意思是海龟向前移动50个像素：

t.left(90)

让海龟左转90度

现在我们可以尝试画一个方块，思路就是前进-转向90度-前进，循环四次。
人活一辈子，就活一颗心，心好了，一切就都好了，心强大了，一切问题，都不是问题。

人的心，虽然只有拳头般大小，当它强大的时候，其力量是无穷无尽的，可以战胜一切，当它脆弱的时候，特别容易受伤，容易多愁善感。

心，是我们的根，是我们的本，我们要努力修炼自己的心，让它变得越来越强大，因为只有内心强大，方可治愈一切。

没有强大的敌人，只有不够强大的自己

人生，是一场自己和自己的较量，说到底，是自己与心的较量。如果你能够打开自己的内心，积极乐观的去生活，你会发现，生活并没有想象的那么糟糕。

面对不容易的生活，我们要不断强大自己的内心，没人扶的时候，一定要靠自己站稳了，只要你站稳了，生活就无法将你撂倒。

人活着要明白，这个世界，没有强大的敌人，只有不够强大的自己，如果你对现在的生活不满意，千万别抱怨，努力强大自己的内心，才是我们唯一的出路。

只要你内心足够强大，人生就没有过不去的坎

人生路上，坎坎坷坷，磕磕绊绊，如果你内心不够强大，那这些坎坎坷坷，磕磕绊绊，都会成为你人生路上，一道道过不去的坎，你会走得异常艰难。

人生的坎，不好过，特别是心坎，最难过，过了这道坎，还有下道坎，过了这一关，还有下一关。面对这些关关坎坎，我们必须勇敢往前走，即使心里感到害怕，也要硬着头皮往前冲。

人生没有过不去的坎，只要你勇敢，只要内心足够强大，一切都会过去的，不信，你回过头来看看，你已经跨过了多少坎坷，闯过了多少关。

内心强大，是治愈一切的良方

面对生活的不如意，面对情感的波折，面对工作上的糟心，你是否心烦意乱？是否焦躁不安？如果是，请一定要强大自己的内心，因为内心强大，是治愈一切的良方。

当你的内心，变得足够强大，一切困难，皆可战胜，一切问题，皆可解决。心强则胜，心弱则败，很多时候，打败我们的，不是生活的不如意，也不是情感的波折，更不是工作上的糟心，而是我们内心的脆弱。

真的，我从来不怕现实太残酷，就怕自己不够勇敢，我从来不怕生活太苦太难，就怕自己不够坚强。我相信，只要我们的内心，变得足够强大，人生就没有那么多鸡毛蒜皮。

强大自己的内心，我们才能越活越好

生活的美好，在于追求美好的生活，而美好的生活，源于一颗强大的内心，因为只有内心强大的人，才能消化掉各种不顺心，各种不如意，将阴霾驱散，让美好留在心中。

心中有美好，生活才美好，心中有阳光，人生才芬芳。一颗阴暗的心，托不起一张灿烂的脸，一颗强大的心，可以美化生活，精彩人生，让我们越活越好。

生活有点欺软怕硬，如果你内心很脆弱，生活就会打压你，甚至折磨你，如果你内心足够强大，生活就会奖励你，眷顾你，全世界都会对你和颜悦色。

⑧ 求教python一个作图的问题

matplotlib 是python最着名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。

它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。

在Linux下比较着名的数据图工具还有gnuplot，这个是免费的，Python有一个包可以调用gnuplot，但是语法比较不习惯，而且画图质量不高。

而Matplotlib则比较强：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式）。

本文目录

1.Matplotlib.pyplot快速绘图

2.面向对象画图

3.Matplotlib.pylab快速绘图

4.在图表中显示中文

5.对LaTeX数学公式的支持

6.对数坐标轴

7.学习资源

Matplotlib.pyplot快速绘图

快速绘图和面向对象方式绘图

matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，它所绘制的图表中的每个绘图元素，例如线条Line2D、文字Text、刻度等在内存中都有一个对象与之对应。

为了方便快速绘图matplotlib通过pyplot模块提供了一套和MATLAB类似的绘图API，将众多绘图对象所构成的复杂结构隐藏在这套API内部。我们只需要调用pyplot模块所提供的函数就可以实现快速绘图以及设置图表的各种细节。pyplot模块虽然用法简单，但不适合在较大的应用程序中使用。

为了将面向对象的绘图库包装成只使用函数的调用接口，pyplot模块的内部保存了当前图表以及当前子图等信息。当前的图表和子图可以使用plt.gcf()和plt.gca()获得，分别表示"Get Current Figure"和"Get Current Axes"。在pyplot模块中，许多函数都是对当前的Figure或Axes对象进行处理，比如说：

plt.plot()实际上会通过plt.gca()获得当前的Axes对象ax，然后再调用ax.plot()方法实现真正的绘图。

可以在Ipython中输入类似"plt.plot??"的命令查看pyplot模块的函数是如何对各种绘图对象进行包装的。

配置属性

matplotlib所绘制的图表的每个组成部分都和一个对象对应，我们可以通过调用这些对象的属性设置方法set_*()或者pyplot模块的属性设置函数setp()设置它们的属性值。

因为matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，因此也可以直接获取对象的属性

配置文件

绘制一幅图需要对许多对象的属性进行配置，例如颜色、字体、线型等等。我们在绘图时，并没有逐一对这些属性进行配置，许多都直接采用了matplotlib的缺省配置。

matplotlib将这些缺省配置保存在一个名为“matplotlibrc”的配置文件中，通过修改配置文件，我们可以修改图表的缺省样式。配置文件的读入可以使用rc_params()，它返回一个配置字典；在matplotlib模块载入时会调用rc_params()，并把得到的配置字典保存到rcParams变量中；matplotlib将使用rcParams字典中的配置进行绘图；用户可以直接修改此字典中的配置，所做的改变会反映到此后创建的绘图元素。

绘制多子图（快速绘图）

Matplotlib 里的常用类的包含关系为Figure -> Axes -> (Line2D, Text, etc.)一个Figure对象可以包含多个子图(Axes)，在matplotlib中用Axes对象表示一个绘图区域，可以理解为子图。

可以使用subplot()快速绘制包含多个子图的图表，它的调用形式如下：

subplot(numRows, numCols, plotNum)

subplot将整个绘图区域等分为numRows行* numCols列个子区域，然后按照从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号，左上的子区域的编号为1。如果numRows，numCols和plotNum这三个数都小于10的话，可以把它们缩写为一个整数，例如subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的。subplot在plotNum指定的区域中创建一个轴对象。如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话，之前的轴将被删除。

subplot()返回它所创建的Axes对象，我们可以将它用变量保存起来，然后用sca()交替让它们成为当前Axes对象，并调用plot()在其中绘图。

绘制多图表（快速绘图）

如果需要同时绘制多幅图表，可以给figure()传递一个整数参数指定Figure对象的序号，如果序号所指定的Figure对象已经存在，将不创建新的对象，而只是让它成为当前的Figure对象。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(1) # 创建图表1
plt.figure(2) # 创建图表2
ax1 = plt.subplot(211) # 在图表2中创建子图1
ax2 = plt.subplot(212) # 在图表2中创建子图2

x = np.linspace(0, 3, 100)
for i in xrange(5):
plt.figure(1) #❶ # 选择图表1
plt.plot(x, np.exp(i*x/3))
plt.sca(ax1) #❷ # 选择图表2的子图1
plt.plot(x, np.sin(i*x))
plt.sca(ax2) # 选择图表2的子图2
plt.plot(x, np.cos(i*x))

plt.show()

在图表中显示中文

matplotlib的缺省配置文件中所使用的字体无法正确显示中文。为了让图表能正确显示中文，可以有几种解决方案。

• 在程序中直接指定字体。

• 在程序开头修改配置字典rcParams。

• 修改配置文件。

matplotlib输出图象的中文显示问题

上面那个link里的修改matplotlibrc方式，我试了好几次都没成功。能work的一个比较简便粗暴的方式（但不知道有没有副作用）是，1.找到字体目录YOURPYTHONHOMELibsite-packagesmatplotlibmpl-datafonts tf下的Vera.ttf。这里我们用中文楷体(可以从windows/system32/fonts拷贝过来，对于win8字体文件不是ttf的可以从网上下一个微软雅黑)，直接张贴到前面的ttf目录下，然后更名为Vera.ttf。2.中文字符串用unicode格式，例如：u''测试中文显示''，代码文件编码使用utf-8 加上" #coding = utf-8 "一行。

面向对象画图

matplotlib API包含有三层，Artist层处理所有的高层结构，例如处理图表、文字和曲线等的绘制和布局。通常我们只和Artist打交道，而不需要关心底层的绘制细节。

直接使用Artists创建图表的标准流程如下：

• 创建Figure对象

• 用Figure对象创建一个或者多个Axes或者Subplot对象

• 调用Axies等对象的方法创建各种简单类型的Artists

importmatplotlib.pyplot as plt




X1 = range(0, 50)Y1 = [num**2 for num in X1] # y = x^2X2 = [0, 1]Y2 = [0, 1] # y = x




Fig = plt.figure(figsize=(8,4)) # Create a `figure'instanceAx = Fig.add_subplot(111) # Create a `axes'instancein the figureAx.plot(X1, Y1, X2, Y2) # Create a Line2Dinstancein the axes




Fig.show()Fig.savefig("test.pdf")

⑨ python matlibplot 怎样画图例

用于添加图例的函数是plt.legend()，我们通过例子来对其进行介绍。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np

#多数据并列柱状图
mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False
x = np.arange(6)
y1 = [23,5,14,27,18,14]
y2 = [10,27,25,18,23,16]
tick_label = ["A","B","C","D","E","F"]
bar_width = 0.35
plt.bar(x,y1,bar_width,align="center",label="班级A",alpha=0.5)
plt.bar(x+bar_width,y2,bar_width,align="center",label="班级B",alpha=0.5)
plt.xlabel("成绩等级")
plt.ylabel("人数")
plt.xticks(x+bar_width/2,tick_label)

plt.legend(bbox_to_anchor=(1,1),#图例边界框起始位置
loc="upper right",#图例的位置
ncol=1,#列数
mode="None",#当值设置为“expend”时，图例会水平扩展至整个坐标轴区域
borderaxespad=0,#坐标轴和图例边界之间的间距
title="班级",#图例标题
shadow=False,#是否为线框添加阴影
fancybox=True)#线框圆角处理参数
plt.show()

效果如图所示