㈠ python画图
把完整的代码贴上来看下吧。这个语句看不出问题。。
另外，不知道你最后有没有打`plt.show()`，如果没打这个，肯定是显示不出来的。
㈡ 用python代码绘图
python中subplot的用法
subplot是python中子图的绘制，这里主要介绍如何排布子图与极坐标图的绘制。
具体用法，需要搜索网上内容，再结合自己的情况修改参数即可。
㈢ 10个极简python代码，拿走即用
Hello，大家好，我是程序汪小成~
虽然python是一个易入门的语言，但是很多人依然还是会问到底怎么样学 Python 才最快，答案当然是实战各种小项目， 只有自己去想与写，才记得住规则 。本文写的是 10 个极简任务，初学者可以尝试着自己实现；本文同样也是 10段代码，Python 开发者也可以看看是不是有没想到的用法。
以下方法可以检查给定列表是不是存在重复元素，它会使用 set() 函数来移除所有重复元素。
给定具体的大小，定义一个函数以按照这个大小切割列表。
这个方法可以将布尔型的值去掉，例如（False，None，0，“”），它使用 filter() 函数。
我们常用 For 循环来遍历某个列表，同样我们也能枚举列表的索引与值。
如下代码段可以将打包好的成对列表解开成两组不同的元组。
该方法将通过递归的方式将列表的嵌套展开为单个列表。
该方法将返回第一个列表的元素，且不在第二个列表内。如果同时要反馈第二个列表独有的元素，还需要加一句 set_b.difference(set_a)。
如下代码块可以用来计算执行特定代码所花费的时间。
该算法会打乱列表元素的顺序，它主要会通过 Fisher-Yates 算法对新列表进行排序：
不需要额外的操作就能交换两个变量的值。
以上，是我简单列举的十个python极简代码，拿走即用，希望对你有所帮助！
㈣ 用Python画图
今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？
搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图
第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。
它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹
第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度
然后呢？ 循环重复就画出来这个图了
好玩吧。
有需要仔细研究的可以看下这篇文章 https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/76588580 ，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。
Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。
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。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。
使用起来也挺简单，
首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。
然后给定x和y，用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了，接着用plt.show()就可以把图形展示出来。
接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在 https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/78975150 这篇文章里介绍的很详细。
现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费的。
我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把比特币的曲线自己画出来可好？
假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：
这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下图：
自己画的是不是很香，哈哈！
然后呢，我在上篇文章 https://www.jianshu.com/p/d4013d8a73de 中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
图形如下：
但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊， 原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。
继续谷歌一下，把第二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制
fig = plt.figure() # 多图
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price") # 绘制第一个图比特币价格
ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签
# 第二个直接对称就行了
ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999") # 绘制第二个图Ahr999指数，红色
ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格
fig.legend(loc="center")#图例
plt.show()
跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。
这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。
有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表。
㈤ 怎样用python画图，为什么代码写好运行时错误
python绘图（可视化）的模块非常多，下面我简单介绍几个不错的绘图库，感兴趣的朋友可以自己尝试一下，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
matplotlib
这是python中专门用于绘图的一个模块，功能强大，制图种类繁多，使用也最广泛，下面我简单介绍一下这个模块的安装和使用：
1.首先，安装matplotlib模块，这个直接在cmd窗口输入安装命令“pip install matplotlib”就行，如下：
2.安装完成后，我们就可以编写代码进行一下简单测试了，代码如下，一个稍微复杂的曲线图：
程序运行效果如下，看着还是非常不错的：
3.更多示例的话，可以参考一下官网教程，介绍的非常详细，柱状图、散点图、饼图等都有，非常适合初学者学习入门：
seaborn
这是一个基于matplotlib的绘图库，是matplotlib的高级封装，代码量更少，使用起来也更方便，下面我简单介绍一下这个模块的安装和使用：
1.首先，安装seaborn模块，这个也直接输入安装命令“pip install seaborn”就行，如下，很快就能安装完成：
2.安装完成后，我们就可以直接编写代码来测试一下这个模块了，代码如下，一个折线图集合：
程序运行截图如下，效果也非常不错：
3.更多示例的话，也直接参考官网教程就行，介绍的非常详细，很适合初学者入门学习：
pyecharts
这是echarts的一个python接口，借助于echarts强大的可视化功能，python也可以快速构建、绘制各种各样的图表，下面我简单介绍一下这个模块的安装和使用：
1.首先，安装pyecharts模块，这个也直接输入命令“pip install pyecharts”就行，如下：
2.安装完成后，我们就可以编写代码来进行下测试了，测试代码如下，一个简单的3D散点图：
程序运行截图如下（基于浏览器进行显示），效果还是非常不错的：
至此，我们就完成了利用python来进行绘图（可视化）。总的来说，这3个绘图模块使用起来都非常不错，对于大多数图表绘制来说，完全可以满足需求，当然，还有许多其他绘图模块，像ggplot等，也都非常不错，网上也有相关教程，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
python画图有很多扩展可以用，比如matplotlib、turtle、pychart等等，看你需要什么方面了，不同的需求需要用不同的工具。如果做界面还有pyqt、tkinter等等，做 游戏 还有pygame等等。
python报错需要查看报错信息，进行调试才能正常运行
㈥ 关于python 画图的问题，我有一串码完全看不懂，麻烦大家帮我看一下。
首先，确定三角形的位置需要三个点。代码里给出的myPoints = [[-100,-50],[0,100],[100,-50]]就是这三个点的位置，你可以在坐标轴里画一个x，y轴，找一下就知道了。如果只是想让三角形倒过来，就重新给它三个点[[-100,100],[100,100],[0,-50]]。
其次，三角形的边长，就是两个点之间的直线距离。从代码里可以看到，（-100，-50），（100，-50）这两个点是在同一条横向的线上，它们的距离是200.所以想把三角形的尺寸扩大两倍，就需要把边长扩大，给出新的点[[-200,200],[200,200],[0,-100]]
综上，修改main函数中的myPoints，即可达到你的需求：倒置三角形，尺寸扩大两倍
def main():
myTurtle = turtle.Turtle()
myWin = turtle.Screen()
myPoints = [[-200,200],[200,200],[0,-100]]
sierpinski(myPoints,3,myTurtle)
myWin.exitonclick()
再解释几个问题：
myTurtle.up() 和myTurtle.down()
可以把myTurtle看做是画笔，myTurtle.up()就表示把画笔从画布上抬起，也就是不跟画布接触。myTurtle.down()也就可以看成是画笔跟画布接触。
sierpinski是定义的一个递归画三角形的方法，degree可以理解成递归的深度，也就是说在一个三角形内可以再画几个小三角形（不包括中间的三角形）。代码里degree 是3，你可以运行一下代码，看看效果。
希望能帮到你，有疑问请追问！
㈦ Python Matplotlib画图
主要用于作图、可视化问题
pip install matplotlib
导入模块 pyplot 和 pylab ，可以参考下面链接观察两者区别：
https://www.cnblogs.com/Shoesy/p/6673947.html
（说白了就是pylay=pyplot+numpy）
输入这三行解决
主要使用 plot() 来展示，里面前两个参数代表 x ， y 坐标（注意x，y数量要一样），第三个参数可以用来设置散点图( 'o' )或者颜色、线条形式等各种样式，并且第三个参数可以同时传入多个，比如要红色的散点图就： Ɔr'
(1)颜色样式：
(2)线条样式：
(3)点的样式：
(4)坐标区间：
或者分别设置x、y的区间：
注：
设置点的样式时默认就是散点图，以及同类样式只能设置一个（比如不能设置两种颜色），并且还可以把多个图集合在一起展示，那就多 plot 几个，plot就相当于一个画布，每plot一个就相当于在上面画一张图，再弄就继续在上面画
主要用 hist() 来显示，实现方式很简单，把一组数据放入括号里就行了，例如随机生成一堆正态分布的数，然后直方图显示：
其中如果要设置直方图格式（宽度、上下限、是否要轮廓）可以这样：
注：
直方图和折线图这些不太一样，折线图是传入两个等长数据，然后每个x、y坐标一一对应展示出来。而直方图是：第一个参数代表你传入的所有数据，第二个参数代表你传入的x轴范围，然后直方图会将第一个参数里传入的数据一个个计算在某个范围内含有的数据量，因此传入的两个参数数据不一定要等长，例如下面的例子：
结果如图：
可以看出数据被自动分配到对应的范围内上了
使用 subplot(row, col, area) ：三个参数分别是行数、列数和区域，比如要将原图分成2行2列（切成4份），然后要左下角那个图就：
如果想4个图都显示就4个 subplot ，分别1、2、3、4就行了，然后在各图的subplot之后写的都是每个图的内容，现在我们试试弄一个2行，第一行两列的图片（想象下鼠标的样子），而且分别是不同的内容：
注：
labels 、 sizes 、 colors 和 explode 的长度都要一样
1.导入3D图相关模块：
2.将画图板加到3D模块里，然后加入数据即可：
3D散点图举例：
通过 imread() 读取，举例：
https://blog.csdn.net/qq_34859482/article/details/80617391
㈧ 求简单Python程序代码
k=0
while k>=0:
if 5**(3**k)%2 == 3:
print(k)
break
k += 1
㈨ linux python 怎么输出画图
你需要使用sys.stdin.read来获取管道的输入。
看下图的代码。之所以没有写出文本，是希望读者能自己写一遍，而不是复制粘贴。自己动手写一遍必看10遍还更容易记住。
2
然后用echo命令把输出传给这个脚本。
你可能会问为什么多了一个空行。这是因为echo本身会给文本加换行符，而print函数又加了一个。给print一个end=""参数就可以了。
即，print("来自Python的:", sys.stdin.read(), end="")
END
实战演练
假如你想要一个脚本来给输出的行数计数，怎么写？
例如： ls | count
就把ls的个数显示出来，你就知道有多少个文件或文件夹了。
代码如下图：
主要看第6、7行：
bi = sys.stdin.buffer.read()
由于考虑到文件名的编码可能不是utf-8，所以直接read可能出现乱码（准确地说，不是乱码，而是UnicodeDecodeError，程序根本运行不下去），所以使用了buffer，它的含义是以字节形式读取输出，而不是字符。
li = bi.split(b"\n")[:-1]
以b“\n”为分隔符分了之后，最后一项的空字节，所以要切掉最后一项。
不要担心没有分成几行的ls的输出，经过测试，即使输出是一行，它们之间也是用b"\n"分割的。
3
把脚本改名为 count，放入 ~/bin 后测试一下。
㈩ python matplotlib 图像可视化
Python画图之总结待整理
https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/
http://blog.sciencenet.cn/blog-1408284-850983.html
http://www.cnblogs.com/DHUtoBUAA/p/6619099.html
http://blog.csdn.net/wuguangbin1230/article/details/72858612
http://blog.sciencenet.cn/blog-251664-800766.html
http://blog.csdn.net/wuguangbin1230/article/details/72858612
http://www.jianshu.com/p/0a81b57bbb8c
https://pythonprogramming.net/
http://blog.csdn.net/haoji007/article/details/52063168
Python Data Visualizations
Seaborn 库： https://seaborn.pydata.org/
Python Seaborn 教程： http://elitedatascience.com/python-seaborn-tutorial
matplotlib: plotting with Python
matplotlib: plotting with Python-github
python-data-visualization-course
Interactive Web Plotting for Python
Interactive Web Plotting for Python-github
https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/3-3-contours/
https://github.com/MorvanZhou/tutorials/tree/master/matplotlibTUT
https://github.com/jiandanjinxin/tf-dev-summit-tensorboard-tutorial
https://github.com/jiandanjinxin/tensorflow-mnist-tutorial
CSDN-markdown编辑器语法——字体、字号与颜色
%matplotlib inline
%matplotlib notebook
Need to use either
or
Only one in each notebook! using inline will just sent png images to browser, using notebook will provide interactivity and allow updating old figures. With notebook you need to make sure to create a new figure before plotting, otherwise the last one will be updated!
还有简便的 plt.close('all') 关闭所有图,不用管 fig 号码
Some plots from these tutorials:
调整名字和间隔
设置不同名字和位置
调整坐标轴
参数loc='upper right'
表示图例将添加在图中的右上角.
调整位置和名称
最后我们得到带有图例信息的图片.
移动坐标
然后我们挪动坐标轴的位置.
然后标注出点(x0, y0)的位置信息. 用plt.plot([x0, x0,], [0, y0,], 'k--', linewidth=2.5)
画出一条垂直于x轴的虚线.
添加注释 annotate
接下来我们就对(x0, y0)这个点进行标注.
其中参数xycoords='data'
是说基于数据的值来选位置,xytext=(+30, -30)
和textcoords='offset points'
对于标注位置的描述 和 xy 偏差值,arrowprops
是对图中箭头类型的一些设置.
添加注释 text
其中-3.7, 3,
是选取text的位置, 空格需要用到转字符
,fontdict
设置文本字体.
生成图形
当图片中的内容较多，相互遮盖时，我们可以通过设置相关内容的透明度来使图片更易于观察，也即是通过本节中的bbox
参数设置来调节图像信息.
首先参考之前的例子, 我们先绘制图像基本信息：
调整坐标
然后对被遮挡的图像调节相关透明度，本例中设置 x轴 和 y轴 的刻度数字进行透明度设置
其中label.set_fontsize(12)重新调节字体大小，bbox设置目的内容的透明度相关参，facecolor调节 box 前景色，edgecolor 设置边框， 本处设置边框为无，alpha设置透明度. 最终结果如下:
散点图
首先，先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据。生成1024个呈标准正态分布的二维数据组 (平均数是0，方差为1) 作为一个数据集，并图像化这个数据集。每一个点的颜色值用T来表示：
数据集生成完毕，现在来用scatterplot这个点集，鼠标点上去，可以看到这个函数的各个parameter的描述，如下图：
输入X和Y作为location，size=75，颜色为T，color map用默认值，透明度alpha 为 50%。 x轴显示范围定位(-1.5，1.5)，并用xtick()函数来隐藏x坐标轴，y轴同理：
今天的柱状图分成上下两部分，每一个柱体上都有相应的数值标注，并且取消坐标轴的显示。
生成基本图形
向上向下分别生成12个数据，X为 0 到 11 的整数 ，Y是相应的均匀分布的随机数据。使用的函数是plt.bar
，参数为X和Y：
这样我们就生成了下图所示的柱状图基本框架：
现在的结果呈现：
接下来我们用函数plt.text分别在柱体上方（下方）加上数值，用%.2f保留两位小数，横向居中对齐ha='center'，纵向底部（顶部）对齐va='bottom'：
最终的结果就像开始一样：
画等高线
数据集即三维点 (x,y) 和对应的高度值，共有256个点。高度值使用一个 height function f(x,y) 生成。 x, y 分别是在区间 [-3,3] 中均匀分布的256个值，并用meshgrid在二维平面中将每一个x和每一个y分别对应起来，编织成栅格:
接下来进行颜色填充。使用函数plt.contourf把颜色加进去，fill, 位置参数分别为：X, Y, f(X,Y)。透明度0.75，并将 f(X,Y) 的值对应到color map的暖色组中寻找对应颜色。8代表等高线的个数。
接下来进行等高线绘制。使用plt.contour函数划线。位置参数为：X, Y, f(X,Y)。颜色选黑色，线条宽度选0.5。现在的结果如下图所示，只有颜色和线条，还没有数值Label：
添加高度数字
其中，8代表等高线的密集程度，这里被分为10个部分。如果是0，则图像被一分为二。
最后加入Label，inline控制是否将Label画在线里面，字体大小为10。并将坐标轴隐藏：
随机矩阵画图
这一节我们讲解怎样在matplotlib中打印出图像。这里我们打印出的是纯粹的数字，而非自然图像。 我们今天用这样 3x3 的 2D-array 来表示点的颜色，每一个点就是一个pixel。
colorbar
下面我们添加一个colorbar ，其中我们添加一个shrink参数，使colorbar的长度变短为原来的92%：
3D
首先在进行 3D Plot 时除了导入 matplotlib ，还要额外添加一个模块，即 Axes 3D 3D 坐标轴显示：
之后要先定义一个图像窗口，在窗口上添加3D坐标轴，显示成下图：
接下来给进 X 和 Y 值，并将 X 和 Y 编织成栅格。每一个（X, Y）点对应的高度值我们用下面这个函数来计算。
其中，rstride 和 cstride 分别代表 row 和 column 的跨度。
下面两个图分别是跨度为1 和 5 的效果：
投影
下面添加 XY 平面的等高线：
如果 zdir 选择了x，那么效果将会是对于 XZ 平面的投影，效果如下