怎么在Python中使用matplotlib畫曲線

本篇文章為大家展示了怎么在Python中使用matplotlib畫曲線，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

python主要應用領域有哪些

1、云計算，典型應用OpenStack。2、WEB前端開發(fā)，眾多大型網站均為Python開發(fā)。3.人工智能應用，基于大數據分析和深度學習而發(fā)展出來的人工智能本質上已經無法離開python。4、系統(tǒng)運維工程項目，自動化運維的標配就是python+Django/flask。5、金融理財分析，量化交易，金融分析。6、大數據分析。

用 一元一次函數 畫直線

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-2, 2, 50)
print(x)
y = 2*x + 1
plt.plot(x, y)
ax = plt.gca()
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
plt.show()

代碼2:用 一元二次函數 畫拋物線

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-4, 6, 50)
print(type(x))
print(x)
y = x**2 - x*2+1
plt.plot(x, y)
plt.show()

代碼3:用反比例函數 畫曲線

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-11, 11, 110)
print(x)
y =10/x
plt.plot(x, y)
ax = plt.gca()
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
plt.show()

代碼4:子坐標系的應用

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax3 = fig.add_subplot(224)
ax1.set(xlim=[0.5, 4.5], ylim=[-2, 8], title='Axes Show',
    ylabel='Y', xlabel='X')
plt.show()

代碼5:子坐標系的應用

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
fig,axes=plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
axes[0,0].set(xlim=[0.5, 4.5], ylim=[-2, 8], title='Axes Show',
    ylabel='Y', xlabel='X')
axes[0,1].set(title='Upper Right') 
axes[1,0].set(title='Lower Left') 
axes[1,1].set(title='Lower Right')

代碼6:用已知少量坐標值畫曲線

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30], color='lightblue', linewidth=3)
plt.xlim(0.5, 4.5)
plt.show()

代碼7:畫離散點

mport matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(10)
y = np.random.randn(10)
print(y)
plt.scatter(x, y, color='red', marker='+')
plt.show()

代碼8:畫出正弦曲線

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.01)
y=np.sin(x)
plt.plot(x,y)
ax = plt.gca()
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
plt.xticks([-np.pi*2,-np.pi*3/2,-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi,np.pi*3/2,np.pi*2],[r'$-2\pi$',r'$-\frac{3}{2} \pi$',r'$-\pi$',r'$-\frac{1}{2}\pi$', r'0', r'$\frac{1}{2}\pi$','$\pi$',r'$\frac{3}{2}\pi$',r'$2 \pi$'])
plt.show()

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