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Python實操：手把手教你用Matplotlib把數據畫出來

作者：邁克爾·貝耶勒（Michael Beyeler）

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如果已安裝Anaconda Python版本，就已經安裝好了可以使用的 Matplotlib。否則，可能要訪問官網并從中獲取安裝說明：

正如使用np作為 NumPy 的縮寫，我們將使用一些標準的縮寫來表示 Matplotlib 的引入：

在本書中，plt接口會被頻繁使用。

讓我們創建第一個繪圖。

假設想要畫出正弦函數sin(x)的線性圖。得到函數在x坐標軸上0≤x＜10內所有點的值。我們將使用 NumPy 中的 linspace 函數來在x坐標軸上創建一個從0到10的線性空間，以及100個采樣點：

可以使用 NumPy 中的sin函數得到所有x點的值，并通過調用plt中的plot函數把結果畫出來：

你親自嘗試了嗎？發生了什么嗎？有沒有什么東西出現？

實際情況是，取決于你在哪里運行腳本，可能無法看到任何東西。有下面幾種可能性：

1. 從.py腳本中繪圖

如果從一個腳本中運行 Matplotlib，需要加上下面的這行調用：

在腳本末尾調用這個函數，你的繪圖就會出現！

2. 從 IPython shell 中繪圖

這實際上是交互式地執行Matplotlib最方便的方式。為了讓繪圖出現，需要在啟動 IPython 后使用所謂的%matplotlib魔法命令。

接下來，無須每次調用plt.show()函數，所有的繪圖將會自動出現。

3. 從 Jupyter Notebook 中繪圖

如果你是從基于瀏覽器的 Jupyter Notebook 中看這段代碼，需要使用同樣的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入圖形，這會有兩種輸出選項：

在本書中，將會使用inline選項：

現在再次嘗試一下：

上面的命令會得到下面的繪圖輸出結果：

如果想要把繪圖保存下來留作以后使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：

僅需要確保你使用了支持的文件后綴，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。

作為本章最后一個測試，讓我們對外部數據集進行可視化，比如scikit-learn中的數字數據集。

為此，需要三個可視化工具：

那么開始引入這些包吧：

第一步是載入實際數據：

如果沒記錯的話，digits應該有兩個不同的數據域：data域包含了真正的圖像數據，target域包含了圖像的標簽。相對于相信我們的記憶，我們還是應該對digits稍加 探索 。輸入它的名字，添加一個點號，然后按Tab鍵：digits.TAB，這個操作將向我們展示digits也包含了一些其他的域，比如一個名為images的域。images和data這兩個域，似乎簡單從形狀上就可以區分。

兩種情況中，第一維對應的都是數據集中的圖像數量。然而，data中所有像素都在一個大的向量中排列，而images保留了各個圖像8×8的空間排列。

因此，如果想要繪制出一副單獨的圖像，使用images將更加合適。首先，使用NumPy的數組切片從數據集中獲取一幅圖像：

這里是從1797個元素的數組中獲取了它的第一行數據，這行數據對應的是8×8=64個像素。下面就可以使用plt中的imshow函數來繪制這幅圖像：

上面的命令得到下面的輸出：

此外，這里也使用cmap參數指定了一個顏色映射。默認情況下，Matplotlib 使用MATLAB默認的顏色映射jet。然而，在灰度圖像的情況下，gray顏色映射更有效。

最后，可以使用plt的subplot函數繪制全部數字的樣例。subplot函數與MATLAB中的函數一樣，需要指定行數、列數以及當前的子繪圖索引（從1開始計算）。我們將使用for 循環在數據集中迭代出前十張圖像，每張圖像都分配到一個單獨的子繪圖中。

這會得到下面的輸出結果：

關于作者：Michael Beyeler，華盛頓大學神經工程和數據科學專業的博士后，主攻仿生視覺計算模型，用以為盲人植入人工視網膜（仿生眼睛），改善盲人的視覺體驗。 他的工作屬于神經科學、計算機工程、計算機視覺和機器學習的交叉領域。同時他也是多個開源項目的積極貢獻者。

本文摘編自《機器學習：使用OpenCV和Python進行智能圖像處理》，經出版方授權發布。

Python繪圖Turtle庫詳解

?Turtle庫是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數庫，想象一個小烏龜，在一個橫軸為x、縱軸為y的坐標系原點，(0,0)位置開始，它根據一組函數指令的控制，在這個平面坐標系中移動，從而在它爬行的路徑上繪制了圖形。

turtle 繪圖的基礎知識：

1. 畫布(canvas)

? ? 畫布就是turtle為我們展開用于繪圖區域，我們可以設置它的大小和初始位置。

? ? 設置畫布大小

turtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None)，參數分別為畫布的寬(單位像素), 高, 背景顏色。

? ? 如：turtle.screensize(800,600, "green")

turtle.screensize()?#返回默認大小(400, 300)

? ? turtle.setup(width=0.5, height=0.75,

startx=None, starty=None)，參數：width, height: 輸入寬和高為整數時, 表示像素; 為小數時, 表示占據電腦屏幕的比例，(startx, starty): 這一坐標表示矩形窗口左上角頂點的位置, 如果為空,則窗口位于屏幕中心。

? ? 如：turtle.setup(width=0.6,height=0.6)

turtle.setup(width=800,height=800, startx=100, starty=100)

2. 畫筆

2.1 畫筆的狀態

? ? 在畫布上，默認有一個坐標原點為畫布中心的坐標軸，坐標原點上有一只面朝x軸正方向小烏龜。這里我們描述小烏龜時使用了兩個詞語：坐標原點(位置)，面朝x軸正方向(方向)， turtle繪圖中，就是使用位置方向描述小烏龜(畫筆)的狀態。

2.2 畫筆的屬性

? ? 畫筆(畫筆的屬性，顏色、畫線的寬度等)

? ? 1) turtle.pensize()：設置畫筆的寬度；

? ? 2) turtle.pencolor()：沒有參數傳入，返回當前畫筆顏色，傳入參數設置畫筆顏色，可以是字符串如"green", "red",也可以是RGB 3元組。

? ? 3) turtle.speed(speed)：設置畫筆移動速度，畫筆繪制的速度范圍[0,10]整數，數字越大越快。

2.3 繪圖命令

? ? ?操縱海龜繪圖有著許多的命令，這些命令可以劃分為3種：一種為運動命令，一種為畫筆控制命令，還有一種是全局控制命令。

(1)????畫筆運動命令

命令說明

turtle.forward(distance)向當前畫筆方向移動distance像素長度

turtle.backward(distance)向當前畫筆相反方向移動distance像素長度

turtle.right(degree)順時針移動degree°

turtle.left(degree)逆時針移動degree°

turtle.pendown()移動時繪制圖形，缺省時也為繪制

turtle.goto(x,y)將畫筆移動到坐標為x,y的位置

turtle.penup()提起筆移動，不繪制圖形，用于另起一個地方繪制

turtle.circle()畫圓，半徑為正(負)，表示圓心在畫筆的左邊(右邊)畫圓

setx( )將當前x軸移動到指定位置

sety( )將當前y軸移動到指定位置

setheading(angle)設置當前朝向為angle角度

home()設置當前畫筆位置為原點，朝向東。

dot(r)繪制一個指定直徑和顏色的圓點

(2)???? 畫筆控制命令

命令說明

turtle.fillcolor(colorstring)繪制圖形的填充顏色

turtle.color(color1, color2)同時設置pencolor=color1, fillcolor=color2

turtle.filling()返回當前是否在填充狀態

turtle.begin_fill()準備開始填充圖形

turtle.end_fill()填充完成

turtle.hideturtle()隱藏畫筆的turtle形狀

turtle.showturtle()顯示畫筆的turtle形狀

(3)????全局控制命令

命令說明

turtle.clear()清空turtle窗口，但是turtle的位置和狀態不會改變

turtle.reset()清空窗口，重置turtle狀態為起始狀態

turtle.undo()撤銷上一個turtle動作

turtle.isvisible()返回當前turtle是否可見

stamp()復制當前圖形

turtle.write(s

[,font=("font-name",font_size,"font_type")])

寫文本，s為文本內容，font是字體的參數，分別為字體名稱，大小和類型；font為可選項，font參數也是可選項

(4)????其他命令

命令說明

turtle.mainloop()或turtle.done()啟動事件循環 -調用Tkinter的mainloop函數。

必須是烏龜圖形程序中的最后一個語句。

turtle.mode(mode=None)設置烏龜模式（“standard”，“logo”或“world”）并執行重置。如果沒有給出模式，則返回當前模式。

模式初始龜標題正角度

standard向右（東）逆時針

logo向上（北）順時針

turtle.delay(delay=None)設置或返回以毫秒為單位的繪圖延遲。

turtle.begin_poly()開始記錄多邊形的頂點。當前的烏龜位置是多邊形的第一個頂點。

turtle.end_poly()停止記錄多邊形的頂點。當前的烏龜位置是多邊形的最后一個頂點。將與第一個頂點相連。

turtle.get_poly()返回最后記錄的多邊形。

python之pyplot

1、 定義x和y，畫圖展示，保存圖片

其中dpi參數指定圖像的分辨率為120

2、 優化繪圖線條風格

線條顏色color

線條標記marker

線條風格linestyle

3、 坐標軸的控制

坐標軸范圍和標題

坐標圖上標記

坐標間隔設定

函數plt.xticks()和plt.xticks()用來實現對x軸和y軸坐標間隔（也就是軸記號）的設定。用法上，函數的輸入是兩個列表，第一個表示取值，第二個表示標記。當然如果你的標記就是取值本身，則第二個列表可以忽略

多圖與子圖

figure() 函數可以幫助我們同時處理生成多個圖，而subplot()函數則用來實現，在一個大圖中，出現多個小的子圖。需要注意的是， figure() 中的參數為圖片序號，一般是按序增加的，這里面還涉及一個當前圖的概念，其中 subplot() 的參數有3個，分別為行數、列數、以及子圖序號。比如 subplot(1,2,1) 表示這是一個1行，2列布局的圖（兩個子圖，在同一行，分居左右），其中，當前處理的子圖是第一個圖（也就是左圖）。

這樣，我們就用一個腳本畫了兩張圖fig.1和fig.2。其中，fig.1包含了分居左右的兩個子圖，分別是y1和y3的曲線；fig.2是一張整圖，畫的是y2曲線。

如果想要某個子圖占據整行或者整列，可以采用下面

第三個圖，實際上相當于將前面的兩個小的子圖看作是一個整圖

用Python畫圖

今天開始琢磨用Python畫圖，沒使用之前是一臉懵的，我使用的開發環境是Pycharm，這個輸出的是一行行命令，這個圖畫在哪里呢？

搜索之后發現，它會彈出一個對話框，然后就開始畫了，比如下圖

第一個常用的庫是Turtle，它是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數庫，這個詞的意思就是烏龜，你可以想象下一個小烏龜在一個x和y軸的平面坐標系里，從原點開始根據指令控制，爬行出來就是繪制的圖形了。

它最常用的指令就是旋轉和移動，比如畫個圓，就是繞著圓心移動；再比如上圖這個怎么畫呢，其實主要就兩個命令：

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一個命令是移動200個單位并畫出來軌跡

第二個命令是畫筆順時針轉170度，注意此時并沒有移動，只是轉角度

然后呢？ 循環重復就畫出來這個圖了

好玩吧。

有需要仔細研究的可以看下這篇文章 ，這個牛人最后用這個庫畫個移動的鐘表，太贊了。

Turtle雖好玩，但是我想要的是我給定數據，然后讓它畫圖，這里就找到另一個常用的畫圖的庫了。

Matplotlib是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合交互式地行制圖。其中，matplotlib的pyplot模塊一般是最常用的，可以方便用戶快速繪制二維圖表。

使用起來也挺簡單，

首先import matplotlib.pyplot as plt?導入畫圖的圖。

然后給定x和y，用這個命令plt.plot(x, y)就能畫圖了，接著用plt.show()就可以把圖形展示出來。

接著就是各種完善，比如加標題，設定x軸和y軸標簽，范圍，顏色，網格等等，在 這篇文章里介紹的很詳細。

現在互聯網的好處就是你需要什么內容，基本上都能搜索出來，而且還是免費的。

我為什么要研究這個呢？當然是為了用，比如我把比特幣的曲線自己畫出來可好？

假設現在有個數據csv文件，一列是日期，另一列是比特幣的價格，那用這個命令畫下：

這兩列數據讀到pandas中，日期為df['time']列，比特幣價格為df['ini']，那我只要使用如下命令

plt.plot(df['time'], df['ini'])

plt.show()

就能得到如下圖：

自己畫的是不是很香，哈哈！

然后呢，我在上篇文章 中介紹過求Ahr999指數，那可不可以也放到這張圖中呢？不就是加一條命令嘛

plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])

圖形如下：

但是，Ahr999指數怎么就一條線不動啊，?原來兩個Y軸不一致，顯示出來太怪了，需要用多Y軸，問題來了。

繼續谷歌一下，把第二個Y軸放右邊就行了，不過呢得使用多圖，重新繪制

fig = plt.figure() # 多圖

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")? #?繪制第一個圖比特幣價格

ax1.set_ylabel('BTC price') #?加上標簽

# 第二個直接對稱就行了

ax2 = ax1.twinx()#?在右邊增加一個Y軸

ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")??#?繪制第二個圖Ahr999指數，紅色

ax2.set_ylim([0, 50])# 設定第二個Y軸范圍

ax2.set_ylabel('ahr999')

plt.grid(color="k", linestyle=":")# 網格

fig.legend(loc="center")#圖例

plt.show()

跑起來看看效果，雖然丑了點，但終于跑通了。

這樣就可以把所有指數都繪制到一張圖中，等等，三個甚至多個Y軸怎么加？這又是一個問題，留給愛思考愛學習的你。

有了自己的數據，建立自己的各個指數，然后再放到圖形界面中，同時針對異常情況再自動進行提醒，比如要抄底了，要賣出了，用程序做出自己的晴雨表。

當前標題：python繪圖的函數 python 函數畫圖
網頁路徑：http://m.kartarina.com/article12/hgscdc.html

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