python绘制月全食

⑴ python如何画个正六边形,再画一个最小的外接圆和一个最大内接圆

Python可以使用turtle库来绘制图形，以下汪答是绘制正六边形、最小外接圆和最大内接圆的代码：

```python
import turtle
import math

# 创建画布
canvas = turtle.Screen()

# 创建画笔
pen = turtle.Turtle()

# 画正六边形
for i in range(6):
pen.forward(100)
pen.right(60)

# 计算正六边形的外接圆半径
r1 = 100 / math.sin(math.radians(30))

# 将画笔移动到圆心
pen.penup()
pen.goto(0, 0)
pen.pendown()

# 画最小外接圆
pen.circle(r1)

# 计算正六边形的内接圆半径
r2 = 100 * math.sqrt(3) / 3

# 画最大内接圆
pen.penup()
pen.goto(0, -r2)
pen.pendown()
pen.circle(r2)

# 隐藏画笔
pen.hideturtle()

# 关闭画布
canvas.exitonclick()
```

代码解析：

首先创建画布和画笔，然后使用循环画正六边形。接着根据正六边形的外接圆半径公式 $R = \frac{a}{\sin{(\frac{\pi}{n})}}$，计算出正六边形的外接圆半径 r1。将画笔移动到圆心，画最小外接圆。再根据正六边形的内切圆困仔慧半径公式 $r = \frac{a\sqrt{3}}{3}$，计算出正六边形的内戚槐接圆半径 r2。最后将画笔移动到内接圆底部，画最大内切圆。最后隐藏画笔并关闭画布。

运行以上代码就可以得到如下图所示的正六边形、最小外接圆和最大内接圆：


⑵ python如何绘制全息图

python如何绘制全息图：
1：打开软件python
2：编辑所需要的信息
3：然后编辑好了之后确认，点击右上角的设置中心
4：在设置中心里面找到信息就可以了

⑶ python中turtle里的i%6是什么是什么意思

在 Python 的 Turtle 模块中，i%6 通常出现在循环语句中，中者例如 for 或 while 循环，并且通常用于在绘图时循环执行一系列命令。具体来说，i 是一个计数器变量，% 是取模运算符，用于计算 i 除以 6 的余数。
在绘图应用中，i%6 的作用是循环执行一系列命令，这些命令通常用扰培者于绘制图形。例如，可以使用以下代码绘制一个螺旋图案：
python
import turtle

for i in range(300):
turtle.forward(i)
turtle.right(60)
turtle.forward(10*i/6)
在此示例中，我们在循环中计算了 i/6 的商，该商缓薯通常表示要前进的步数，而 i%6 则表示要旋转的角度。通过这种方式，我们可以使图案看起来更加平滑和连续。

⑷ python函数图的绘制

<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='纳渗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()

<悔茄桥/pre>

⑸ 如何在Python 3中使用Matplotlib绘制数据

matplotlib的pyplot子库提供了和matlab类似的绘图API，方便用户快速绘制2D图表。例子：
# coding=gbk
''握液'
Created on Jul 12, 2014
python 科学计算学习：numpy快速处理数据测段闹物试@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, '弯枣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如何绘制预测模型校准图

python绘制预测模型校准图可以使用校准曲线，因为预测一个模型校准的最简单的方法是通过一个称为“校准曲线”的图（也称为“可靠性图”，reliability diagram）。

这个方法主要是将观察到的结果通过概率划分为几类（bin）。因此，属于同一类的观测值具有相近的概率。

对于每个类，校准曲线将预测这个类的平均值，然后将预测概率的平均值与理论平均值（即观察到的目标变量的平均值）进行比较。

你只需要确定类的数量和以下两者之间的分类策略即可：

1、“uniform”，一个0-1的间隔被分为n_bins个类，它们都具有相同的宽度。

2、“quantile”，类的边缘被定义，从而使得每个类都具有相同数量的观测值。

假设你的模型具有良好的精度，则校准曲线将单调增加。但这并不意味着模型已被正确校准。实际上，只有在校准曲线非常接近等分线时（即下图中的灰色虚线），您的模型才能得到很好的校准，因为这将意味着预测概率基本上接近理论概率。

python绘制预测模型中如何解决校准错误：

假设你已经训练了一个分类器，该分类器会产生准确但未经校准的概率。概率校准的思想是建立第二个模型（称为校准器），校准器模型能够将你训练的分类器“校准”为实际概率。

因此，校准包括了将一个一维矢量（未校准概率）转换为另一个一维矢量（已校准概率）的功能。

两种常被用作校准器的方法：

1、保序回归：一种非参数算法，这种非参数算法将非递减的自由格式行拟合到数据中。行不会减少这一事实是很重要的，因为它遵从原始排序。

2、逻辑回归：现在有三种选择来预测概率：普通随机森林、随机森林 + 保序回归、随机森林 + 逻辑回归。

⑺ Python matplotlib之函数图像绘制、线条rc参数设置

为避免中文显示出错，需导入matplotlib.pylab库

1.2.1 确定数据

1.2.2 创建画布

1.2.3 添加标题

1.2.4 添加埋雀x，y轴名称

1.2.5 添加亮液段x，y轴范围

1.2.6 添加x，y轴刻度

1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片
保存图片时，dpi为清晰度，数值越高越清晰。请注意，函数结尾处，必须加plt.show()，不然图像不敬誉显示。

绘制流程与绘制不含子图的图像一致，只需注意一点：创建画布。

合理调整figsize、dpi，可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.

2.2.1 rc参数类型

2.2.2 方法1：使用rcParams设置

2.2.3 方法2：plot内设置

2.2.4 方法3：plot内简化设置
方法2中，线条形状，linestyle可简写为ls；线条宽度，linewidth可简写为lw；线条颜色，color可简写为c，等等。

⑻ 这个图怎么用origin或python画

要在Origin或Python中绘制概率密度图，您可以使用以下方法：

在Origin中绘制概率密度图：
1. 首先，确保您已安装了Origin软件，并将数据导入到工作兆歼好簿中。
2. 在Origin中，选择“绘图”>“统计图”>“核密度图”，这将打开“绘图核密度图”的对话框。
3. 在“输入数据”选项卡中，设置数据范围（如数据所在的列）。
4. 在“核密度选项”选项卡中，您可以自定义核密度图的设置，例如核类型、平滑系数等。
5. 最后，点击“确定”以生成核密度图。

在Python中绘制概率密度图：
使用Seaborn库（基于matplotlib的统计数据可视化库）可以轻松绘制概率改尺密度图。首先，确保您已安装了Seaborn库，然后按照以下族铅步骤操作：

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据
data = np.random.randn(100)

# 创建一个概率密度图
sns.kdeplot(data)

# 设置标题和轴标签
plt.title('概率密度图')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('密度')

# 显示图形
plt.show()

这个例子中，我们使用了随机生成的正态分布数据。您可以根据需要替换成自己的数据。

注意：在使用Seaborn库之前，需要先使用pip安装：`pip install seaborn`。

⑼ 如何利用Python中的Pandas库绘制柱形图

我们利用Python的Pandas库可以绘制很多图形，那么如何绘制柱形图呢？下面我给大家分享演示一下。

工具/材料

Pycharm

• 01

  首先我们打开Excel文件，准备要生成柱形图的数据表，如下图所示

• 02

  接下来在Python文件中导入pandas库，然后将Excel文件加载到缓存对象中，如下图所示

• 03

  然后我们导入matplotlib下面的pyplot库，如下图所示，导入以后给它起一个别名

• 04

  接下来我们通过pandas库下面的bar来设置柱形图的X，Y坐标轴，如下图所示

• 05

  然后通过pyplot的show方法将柱形图进行展示出来，如下图所示

• 06

  接下来运行程序以后我们就看到柱形图生成出来了，如下图所示

• 07

  然后如果我们想将柱形图中的数据排序的话可以利用sort_values实现，如下图所示

• 08

  最后运行排序好后的程序，我们就可以看到柱形图中的数据已经排序好了，如下图所示

⑽ Python 数据可视化：绘制箱线图、饼图和直方图

上一课介绍了柱形图和条形图，本课将介绍另外几种统计图表。

Box Plot 有多种翻译，盒须图、盒式图、盒状图或箱线图、箱形图等，不管什么名称，它的基本结构是这样的：

这种图是由美国着名统计学家约翰·图基（John Tukey）于 1977 年发明的，它能显示出一组数据的上限、下限、中位数及上下四分位数。

为了更深入理解箱线图的含义，假设有这样一组数据：[1, 3, 5, 8, 10,11, 16, 98 ]，共有 8 个数字。

首先要计算箱线图中的“四分位数”，注意不是 4 个数：

对于已经排序的数据 [1, 3, 5, 8, 10,11, 16, 98 ]，下四分位数（Q1）的位置是数列中从小到大第 2.25 个数，当然是不存在这个数字的——如果是第 2 个或者第 3 个，则存在。但是，可以用下面的原则，计算出此位置的数值。

四分位数等于与该位置两侧的两个整数的加权平均数，此权重取决于相对两侧整数的距离远近，距离越近，权重越大，距离越远，权重越小，权数之和等于 1。

根据这个原则，可以分别计算本例中数列的 3 个四分位数。

在此计算基础上，还可以进一步计算四分位间距和上限、下限的数值。

先看一个简单示例，了解基本的流程。

输出结果：

这里绘制了两张箱线图，一张没有显示平均值，另外一张显示了平均值，所使用的方法就是 boxplot，其完整参数列表为：

参数很多，不要担心记忆问题，更别担心理解问题。首先很多参数都是可以“望文生义”的，再有，与以前所使用的其他方法（函数）的参数含义也大同小异。

输出结果：

所谓的“凹槽”，不是简单形状的改变，左右折线的上限区间表示了数据分布的置信区间，横线依然是上限和下限。