python画图如何给坐标加线

Ⅰ python_海龟绘图_坐标系问题_画笔各种方法-python工作笔记013

然后我们继续看,这次我们用海龟绘图,程序包,去画画,

看看海龟绘图都有哪些方法

可以看到,先导入import turtle 海龟绘图

然后turtle.showturtle() 会显示一个箭头

turtle.write("hello world") 会显示对应文字

然后turtle.forward(300),会向前走300像素

然后看看海龟绘图的,坐标体系

然后turtle.color("red"),把画笔颜色换成红色

然后turtle.left(90)把箭头,逆时针转90度

然后turtle.forward(300) 向前移动300个像素

然后turtle.goto(0,50) 走到0,50这个坐标点去

再看一下坐标系,原点0,0开始操作

还有上面这些操作,我们也试一试

turtle.goto(0,0)是回到原点

turtle.penup()是抬起画笔

然后turtle.goto(0,300),turtle.goto(0,0) 然后再去,turtle.pendown()放下画笔

然后再去turtle.goto(0,50) turtle.goto(50,50)走到对应的坐标去

然后再去turtle.circle(100),以100为半径,逆时针画一个圆

可以看到,半径是100对吧

Ⅱ 如何使用python在一张图片上画左上角到右下角的对角线请提供详细代码 谢谢！

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


fromPILimportImage
importImageDraw

#打开图像
img=Image.open('i.jpg')
img_d=ImageDraw.Draw(img)
#两个参数，前面是x,y坐标，后面是颜色
img_d.line(((0,0),img.size),(0,0,0))
#保存图片
img.save('ii.jpg')

自己看看PIL库吧

Ⅲ 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。

Ⅳ python中画图，坐标轴如何加粗

选择图片上方的箭头，双击图片，在右下方有个“more properties...”，单击打开里面有个“LineWidth”，修改就可以改变线宽！

或者使用下面的语句
h=plot(x,y)
g=get(h,'Parent')
set(g,'LineWidth',2)

Ⅳ python画图纵坐标

简单的可以这样，举个例子，数据就直接用图片中的一部分：

frompylabimport*
fromdatetimeimportdatetime

data_str="""2016-06-15_16:2599.7324
2016-06-15_17:2599.7323
2016-06-15_18:2599.7322
2016-06-15_19:2599.7349
2016-06-15_20:2599.7207"""

lines=data_str.split('
')

X_labels=[]
X=[]
Y=[]
forlineinlines:
xy=line.split()
X_labels.append(xy[0])
X.append(datetime.strptime(xy[0],"%Y-%m-%d_%H:%M"))
Y.append(float(xy[1]))

figure(figsize=(8,6))
plot(X,Y,'b.-')
grid(True)
xticks(X,X_labels,rotation=90)
subplots_adjust(bottom=0.35)
savefig('graph.png')
show()

画出来效果如上所示。

数据多了的时候有些参数要自己调整一下。

Ⅵ 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

Ⅶ python绘图篇

1，xlable,ylable设置x，y轴的标题文字。

2，title设置标题。

3，xlim,ylim设置x,y轴显示范围。

plt.show()显示绘图窗口，通常情况下，show（）会阻碍程序运行，带-wthread等参数的环境下，窗口不会关闭。

plt.saveFig（）保存图像。

面向对象绘图

1，当前图表和子图可以用gcf(),gca()获得。

subplot()绘制包含多个图表的子图。

configure subplots,可调节子图与图表边框距离。

可以通过修改配置文件更改对象属性。

图标显示中文

1，在程序中直接指定字体。

2， 在程序开始修改配置字典reParams.

3，修改配置文件。

Artist对象

1，图标的绘制领域。

2，如何在FigureCanvas对象上绘图。

3，如何使用Renderer在FigureCanvas对象上绘图。

FigureCanvas和Render处理底层图像操作，Artist处理高层结构。

分为简单对象和容器对象，简单的Aritist是标准的绘图元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器类型包含许多简单的的 Aritist对象，使他们构成一个整体，例如Axis,Axes,Figure等。

直接创建Artist对象进项绘图操作步奏：

1，创建Figure对象（通过figure（）函数，会进行许多初始化操作，不建议直接创建。）

2，为Figure对象创建一个或多个Axes对象。

3，调用Axes对象的方法创建各类简单的Artist对象。

Figure容器

如何找到指定的Artist对象。

1，可调用add_subplot()和add_axes()方法向图表添加子图。

2，可使用for循环添加栅格。

3，可通过transform修改坐标原点。

Axes容器

1，patch修改背景。

2，包含坐标轴，坐标网格，刻度标签，坐标轴标题等内容。

3，get_ticklabels(),,get-ticklines获得刻度标签和刻度线。

1，可对曲线进行插值。

2，fill_between()绘制交点。

3，坐标变换。

4，绘制阴影。

5，添加注释。

1，绘制直方图的函数是

2，箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位

数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它可以粗略地看出数据是否具有对称性以及分

布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。

3，饼图就是把一个圆盘按所需表达变量的观察数划分为若干份，每一份的角度（即面积）等价于每个观察

值的大小。

4,散点图

5,QQ图

低层绘图函数

类似于barplot()，dotchart()和plot()这样的函数采用低层的绘图函数来画线和点，来表达它们在页面上放置的位置以及其他各种特征。

在这一节中，我们会描述一些低层的绘图函数，用户也可以调用这些函数用于绘图。首先我们先讲一下R怎么描述一个页面；然后我们讲怎么在页面上添加点，线和文字；最后讲一下怎么修改一些基本的图形。

绘图区域与边界

R在绘图时，将显示区域划分为几个部分。绘制区域显示了根据数据描绘出来的图像，在此区域内R根据数据选择一个坐标系，通过显示出来的坐标轴可以看到R使用的坐标系。在绘制区域之外是边沿区，从底部开始按顺时针方向分别用数字1到4表示。文字和标签通常显示在边沿区域内，按照从内到外的行数先后显示。

添加对象

在绘制的图像上还可以继续添加若干对象，下面是几个有用的函数，以及对其功能的说明。

•points(x, y, ...)，添加点

•lines(x, y, ...)，添加线段

•text(x, y, labels, ...)，添加文字

•abline(a, b, ...)，添加直线y=a+bx

•abline(h=y, ...)，添加水平线

•abline(v=x, ...)，添加垂直线

•polygon(x, y, ...)，添加一个闭合的多边形

•segments(x0, y0, x1, y1, ...)，画线段

•arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，画箭头

•symbols(x, y, ...)，添加各种符号

•legend(x, y, legend, ...)，添加图列说明