Python繪制正余弦函數(shù)圖像的方法
今天打算通過繪制正弦和余弦函數(shù)，從默認的設(shè)置開始，一步一步地調(diào)整改進，讓它變得好看，變成我們初高中學(xué)習(xí)過的圖象那樣。通過這個過程來學(xué)習(xí)如何進行對圖表的一些元素的進行調(diào)整。
01. 簡單繪圖
matplotlib有一套允許定制各種屬性的默認設(shè)置。你可以幾乎控制matplotlib中的每一個默認屬性：圖像大小，每英寸點數(shù)，線寬，色彩和樣式，子圖(axes)，坐標軸和網(wǎng)格屬性，文字和字體屬性，等等。
安裝
pip install matplotlib
雖然matplotlib的默認設(shè)置在大多數(shù)情況下相當好，你卻可能想要在一些特別的情形下更改一些屬性。
from pylab import * x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True) C,S = np.cos(x), np.sin(x) plot(x,C) plot(x,S) show()
show image
02. 設(shè)置基本元素
這邊的基本元素主要有幾下幾點：
線的顏色，粗細，和線型 刻度和標簽 還有圖例
代碼比較簡單，基本上在我的第一講內(nèi)容里都講過了。
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(10,6), dpi=80) x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True) C,S = np.cos(x), np.sin(x) # 設(shè)置線的顏色，粗細，和線型 plt.plot(x, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label=r'$sin(x)$') plt.plot(x, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-", label=r'$cos(x)$') # 如果覺得線條離邊界太近了，可以加大距離 plt.xlim(x.min()*1.2, x.max()*1.2) plt.ylim(C.min()*1.2, C.max()*1.2) # 當前的刻度并不清晰，需要重新設(shè)定,并加上更直觀的標簽 plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi], [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$']) plt.yticks([-1,0,1], [r'$-1$', r'$0$', r'$1$']) # 添加圖例 plt.legend() plt.show()
show image
03. 移動軸線
還記得我們在初高中學(xué)習(xí)的三角函數(shù)圖象，可不是這樣，它應(yīng)該是有四個象限的。而這里卻是一個四四方方的圖表。
所以接下來，我們要做的就是移動軸線，讓它變成我們熟悉的樣子。
我們只需要兩軸線（x和y軸），所以我們需要將頂部和右邊的軸線給隱藏起來（顏色設(shè)置為None即可）。
# plt.gca()，全稱是get current axis
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
# 由于我們移動的是左邊和底部的軸，所以不用設(shè)置這兩個也可以
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
# 指定data類型，就是移動到指定數(shù)值
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
關(guān)于 set_position() 這個函數(shù)中的data是啥意思？我查了下官網(wǎng)。解釋如下
然后最后發(fā)現(xiàn)，上面的寫法可以用一定更簡潔的方式設(shè)置，是等價的。
ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['left'].set_position('zero')
show image
04. 添加注釋
現(xiàn)在的圖形部分已經(jīng)成型，接下讓我們現(xiàn)在使用annotate命令注解一些我們感興趣的點。
我們選擇 2π/3 作為我們想要注解的正弦和余弦值。我們將在曲線上做一個標記和一個垂直的虛線。然后，使用annotate命令來顯示一個箭頭和一些文本。
t = 2*np.pi/3
# 利用plt.plot繪制向下的一條垂直的線，利用plt.scatter繪制一個點。
plt.plot([t,t],[0,np.cos(t)], color ='blue', linewidth=2.5, linestyle="--")
plt.scatter([t,],[np.cos(t),], 50, color ='blue')
plt.annotate(r'$sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$',
xy=(t, np.sin(t)), xycoords='data',
xytext=(+10, +30), textcoords='offset points', fontsize=16,
arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))
# 利用plt.plot繪制向上的一條垂直的線，利用plt.scatter繪制一個點。
plt.plot([t,t],[0,np.sin(t)], color ='red', linewidth=2.5, linestyle="--")
plt.scatter([t,],[np.sin(t),], 50, color ='red')
plt.annotate(r'$cos(\frac{2\pi}{3})=-\frac{1}{2}$',
xy=(t, np.cos(t)), xycoords='data',
xytext=(-90, -50), textcoords='offset points', fontsize=16,
arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))
在這里，你可能會對 plt.annotate 這個函數(shù)的用法，有所陌生。這里也解釋一下。
第一個參數(shù)，就是注釋內(nèi)容； 第二個參數(shù)， xy ，就是對哪一點進行注釋； 第三個參數(shù)， xycoords ，指定類型，data 是說基于數(shù)值來定位； 第四個參數(shù)， xytext ，是注釋的位置，結(jié)合第五個參數(shù)，就是根據(jù)偏移量來決定注釋位置； 第五個參數(shù)， textcoords ，值為offset points，就是說是相對位置； 第六個參數(shù)， fontsize ，注釋大?。?第七個參數(shù)， arrowprops ，對箭頭的類型的一些設(shè)置。
show image
05. 完整代碼
以上都是對片段代碼進行解釋，這里放出完整的代碼
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6), dpi=80)
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(x), np.sin(x)
# 設(shè)置線的顏色，粗細，和線型
plt.plot(x, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label=r'$sin(x)$')
plt.plot(x, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-", label=r'$cos(x)$')
# 如果覺得線條離邊界太近了，可以加大距離
plt.xlim(x.min()*1.2, x.max()*1.2)
plt.ylim(C.min()*1.2, C.max()*1.2)
# 當前的刻度并不清晰，需要重新設(shè)定,并加上更直觀的標簽
plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],
[r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$'])
plt.yticks([-1,1],
[r'$-1$', r'$1$'])
# 添加圖例
plt.legend(loc='upper left')
# plt.gca()，全稱是get current axis
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
# 由于我們移動的是左邊和底部的軸，所以不用設(shè)置這兩個也可以
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
# 指定data類型，就是移動到指定數(shù)值
# ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
t = 2*np.pi/3
# 利用plt.plot繪制向下的一條垂直的線，利用plt.scatter繪制一個點。
plt.plot([t,t],[0,np.cos(t)], color ='blue', linewidth=2.5, linestyle="--")
plt.scatter([t,],[np.cos(t),], 50, color ='blue')
plt.annotate(r'$sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$',
xy=(t, np.sin(t)), xycoords='data',
xytext=(+10, +30), textcoords='offset points', fontsize=16,
arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))
# 利用plt.plot繪制向上的一條垂直的線，利用plt.scatter繪制一個點。
plt.plot([t,t],[0,np.sin(t)], color ='red', linewidth=2.5, linestyle="--")
plt.scatter([t,],[np.sin(t),], 50, color ='red')
plt.annotate(r'$cos(\frac{2\pi}{3})=-\frac{1}{2}$',
xy=(t, np.cos(t)), xycoords='data',
xytext=(-90, -50), textcoords='offset points', fontsize=16,
arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))
plt.show()
繪制拋物線：
X1=np.linspace(-4,4,100,endpoint=True) plt.plot(X1,(X1**2)/9)
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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